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为了优化系统的性能，有时需要对系统进行调整，这种调整也称为性能调整，它是与性能管理相关的主要活动。当系统性能降到最基本的水平时，性能调整由查找和消除瓶颈组成，所谓瓶颈是指系统中的某个硬件或软件接近其容量限制时发生和显示出来的情况。
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对于不同的系统，其调整参数也不尽相同。例如，对于数据库系统，主要包括CPU/内存使用状况、优化数据库设计、优化SQL语句以及进程／线程状态、硬盘剩余空间、日志文件大小等；对于应用系统，主要包括应用系统的可用性、响应时间、并发用户数以及特定应用的系统资源占用等。
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性能调整是一项循环进行的工作，包括收集、分析、配置和测试4个反复的步骤。在开始性能调整循环之前，必须做一些准备工作，为正在进行的性能调整活动建立框架。
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（1）识别约束。约束（如可维护性）在寻求更高的性能方面是不可改变的因素，因此，在寻求提高性能的方法时，必须集中在不受约束的因素上。
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（2）指定负载。确定系统的客户端需要哪些服务，以及对这些服务的需求程度。用于指定负载的最常用度量标准是客户端数目、客户端思考时间以及负载分布状况。其中客户端思考时间是指客户端接收到答复到提交新请求之间的时间间隔，负载分布状况包括稳定或波动负载、平均负载和峰值负载。
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（3）设置性能目标。性能目标必须明确，包括识别用于调整的度量标准及其对应的基准值。总的系统吞吐量和响应时间是用于测量性能的两个常用度量标准。识别性能度量标准后，必须为每个度量标准建立可计量的、合理的基准值。
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建立了性能调整的边界、约束和目标后，就可以开始进入调整循环了。
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（1）收集。收集阶段是任何性能调整操作的起点。在此阶段，只使用为系统特定部分选择的性能计数器集合来收集数据。这些计数器可用于网络、服务器或后端数据库。不论调整的是系统的哪一部分，都需要根据基准测量来比较性能的改变。需要建立系统空闲以及系统执行特定任务时的系统行为模式。因此，可以使用第一次数据收集来建立系统行为值的基准集。基准建立在系统的行为令人满意时应该看到的典型计数器值。
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（2）分析。收集了调整选定系统部分所需的性能数据后，需要对这些数据进行分析以确定瓶颈。性能数字仅具有指示性，它并不一定就可以确定实际的瓶颈在哪里，因为一个性能问题可能由多个原因所致。
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（3）配置。收集了数据并完成结果分析后，可以确定系统的哪部分最适合进行配置更改，然后实现此更改。实现更改的最重要规则是：一次仅实现一个配置更改。看起来与单个组件相关的问题可能是由涉及多个组件的瓶颈导致的。因此，分别处理每个问题很重要。如果同时进行多个更改，将不可能准确地评定每次更改的影响。
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（4）测试。实现了配置更改后，必须完成适当级别的测试，确定更改对调整的系统所产生的影响。如果性能提高到预期的水平（达到了预期的目标），这时便可以退出；否则，就必须重新进行调整循环。
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