软件在性能测试中常发现的问题包括高并发场景下的响应超时，用户操作后长时间无反馈；数据库查询效率低下，大量慢查询拖慢整体系统速度；服务器资源占用异常，内存持续升高或 CPU 使用率频繁满负荷；接口吞吐量不足，无法满足预期用户访问量；还有弱网环境下的数据传输中断，导致功能卡顿或崩溃。解决这些问题需先依托性能测试数据锁定根因，不是盲目调整参数，而是结合问题表现判断是代码、配置还是硬件层面的缺陷。

软件分析性能瓶颈要借助专业工具实时采集系统运行数据，监控 CPU 在关键操作时的使用率峰值，查看内存是否有泄漏迹象，追踪磁盘 IO 的读写速度是否达标，检测网络带宽是否能支撑数据传输需求。同时要记录请求从发起至响应的全链路耗时，拆分接口调用、数据库查询、缓存读取等环节的耗时数据，找出耗时最长的阻塞点。日志中的慢查询记录、错误堆栈信息也能提供线索，帮着确认是 SQL 语句优化不足，还是代码逻辑冗余导致的性能瓶颈。

性能调优需针对分析出的瓶颈点精准突破。若是数据库瓶颈，可能需要优化索引结构，减少不必要的字段查询，或通过分库分表降低单库数据量；若是代码层面问题，要简化复杂算法，消除循环冗余，避免重复计算；若是服务器配置问题，可调整线程池最大连接数，优化缓存过期策略，提升资源利用率。调优后必须重新执行性能测试，对比调优前后的响应时间、吞吐量、资源占用数据，确认瓶颈是否已解决，系统性能是否达到预期标准。

软件在性能测试中发现的问题解决后，还要持续监控系统运行状态，避免新的瓶颈出现。有些问题在低并发下不明显，高负载时才暴露，所以性能测试需覆盖不同用户量级，模拟真实业务场景。分析性能瓶颈时要结合业务逻辑，比如电商促销时段和日常时段的性能需求不同，瓶颈点也可能存在差异。性能调优不是一次性操作，需根据业务发展和用户量增长不断调整策略，确保软件在不同场景下都能稳定运行。

软件分析性能瓶颈时还需关注资源之间的关联影响，比如 CPU 使用率过高可能不是 CPU 本身不足，而是内存泄漏导致频繁 GC 占用大量 CPU 资源；磁盘 IO 瓶颈可能源于数据库频繁读写临时文件，而非磁盘硬件性能问题。这种情况下，仅针对单一资源调整无法解决根本问题，需综合分析多维度数据，找到问题的核心诱因。性能调优后的数据对比要注重长期稳定性，不能只看短期测试结果，需观察一段时间内的系统表现，确保调优效果可持续。