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在动态测试过程中可以发现许多不同的性能效率失效模式，以下是一些常见故障(包括系统崩溃)的示例及其典型原因。
一、在所有负载水平下响应缓慢
在某些情况下，无论负载如何，系统响应速度都慢到不可被用户接受。这可能是由底层性能问题引起的，包括但不限于糟糕的数据库设计或实施、网络延迟和其他后台负载问题。这些问题可以在功能性和易用性测试中被发现，而不仅是在性能测试中，因此测试分析师应密切关注并报告它们。
二、中高负载下反应缓慢
在某些情况下，即使负载完全在正常、预期和允许的范围内，系统响应速度仍会随着负载从中度到重度的变化而降低，这是不可令人接受的。原因可能是存在一个或多个资源饱和以及后台负载变化等潜在缺陷。
三、随着时间的推移，响应降低
在某些情况下，随着时间的推移，系统响应速度会逐渐或快速降低。根本原因包括内存泄漏、磁盘碎片增加、随时间增加的网络负载、文件存储量增长以及意外的数据库存储量增长。
四、高负载或超高负载下出错处理不充分或粗暴
在某些情况下，系统的响应速度是可以令人接受的，但其出错处理的性能效率在高负载和超出极限负载水平时会下降。导致这种情况的系统潜在缺陷包括资源池不足、队列和堆栈太小以及超时设置太快。上述常见潜在缺陷的具体示例如下。
提供公司服务信息的Web应用程序在7秒内未响应用户请求(其中7秒为一般行业经验)，即系统在特定的负载条件下无法达到要求的性能效率。
在突然出现大量用户请求时(例如重大体育赛事的门票销售)系统崩溃或无法响应用户输入，这是因为系统处理用户请求的容量不足。
当用户提交对大量数据的请求时(例如在网站上发布一份大型而重要的报告以供下载)，系统响应会显著降低，这是因为系统处理数据的容量不足。
系统在在线处理之前无法完成应该完成的批处理，或对批处理的执行无法在允许时间段内完成。
当并行进程对动态内存产生巨大需求而内存无法及时释放时，实时系统会耗尽内存，这可能是因为系统的内存容量不够，或者内存请求的处理优先级设置不当。
如果向实时系统组件B提供输入的实时系统组件A无法按要求的速率计算更新，则可能使整个系统无法及时响应而出现故障。面对这种情况，必须评估和修改组件A中的代码模块，即进行性能分析，以确保能够达到要求的更新率。
性能效率失效是指软件系统在处理请求时表现出的响应时间过长、资源使用率过高或者吞吐量不足等问题。
五、高延迟
网络问题：网络带宽不足或网络拥塞。
数据库查询慢：索引缺失、查询设计不佳、数据量过大等。
服务调用慢：外部服务响应慢或不可用。
计算密集型操作：CPU资源受限，无法快速完成计算任务。
六、低吞吐量
并发处理能力有限：服务器线程池配置不当，导致并发处理能力受限。
I/O瓶颈：磁盘读写速度慢，影响整体吞吐量。
内存泄漏：长时间运行后，内存占用不断增加，导致垃圾回收频繁，影响吞吐量。
锁竞争：过多的同步操作或不合理的锁机制导致线程等待时间增加。
七、资源耗尽
内存泄露：程序未能正确释放不再使用的内存，导致可用内存逐渐减少。
连接池满：数据库或其他资源的连接池大小设置不合理，导致新请求无法获取到必要的资源。
文件描述符限制：操作系统对每个进程打开的文件数有上限，超过这个限制会导致新的文件无法打开。
磁盘空间不足：日志记录、临时文件积累等可能导致磁盘空间耗尽。
八、负载下的稳定性差
错误处理不当：异常情况下没有适当的错误处理机制，导致系统崩溃或服务中断。
缺乏容错性：单点故障没有冗余措施，一旦某个组件失败，整个系统可能受到影响。
配置不当：例如JVM参数设置不合理，导致GC暂停时间过长，影响系统稳定性。
九、扩展性问题
架构设计缺陷：如紧耦合的架构使得横向扩展变得困难。
状态管理问题：分布式系统中，状态的一致性和复制可能会成为扩展的瓶颈。
缓存策略不当：缓存更新策略不合理，或者缓存命中率低，导致实际访问数据库频率过高。
为了预防和解决这些问题，通常需要进行定期的性能测试，包括但不限于压力测试、负载测试和耐久性测试，并结合代码审查、架构优化以及合理配置来提高系统的性能效率。
此外，监控工具也是识别和诊断性能问题的关键组成部分。
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