检查网络设备，如路由器、交换机、防火墙等，查看其配置和性能。确保设备的带宽和性能能够满足需求，如果设备配置不合适或者存在故障，可能会引起网络I/O瓶颈。
分析
网络io高，一般是写入读取的数据量大，需要很大的网络流量，如申请的带宽比较小也会导致，可将测机器的带宽网络申请至万兆以上来解决。
6、带宽瓶颈如何定位分析
定位
排查系统/服务运行在云环境中，检查云服务商的网络带宽限制；
检查系统有多个服务器，检查负载均衡策略是否合理。不恰当的负载分配可能导致某些服务器的带宽过度使用。
分析
出现带宽比较小的情况，通过增加带宽来解决遇到的瓶颈；
可以增加并发连接数进行测试，观察带宽利用率的变化。如果带宽利用率随着并发连接数的增加而增加，说明带宽瓶颈可能是由于连接数的限制引起的。
7、redis内存瓶颈如何定位分析
定位
使用Redis的监控工具或者第三方监控工具，实时监测Redis的内存使用情况，包括内存占用量、内存碎片、最大使用内存等指标。
查看Redis的日志文件，观察是否有内存相关的警告或错误信息，如内存使用过高的问题。
分析
如果压测完成，redis的内存不变，一直不会下降，有可能应用/服务存储的key值没有设置过期时间导致，这很容易导致内存泄漏，需检查对应的代码，看是否存储内存的值未设过期时间；检查缓存策略是否有过多的数据被缓存，或者缓存更新策略导致了大量的无效内存占用。
以上方法无法解决内存瓶颈问题，可以考虑扩容Redis集群，增加节点的数量和内存容量，以提高整个系统的内存处理能力。