答案：通过C#定期查询SQL Server的sys.dm_os_wait_stats视图，结合前后快照差值分析，识别如LCK_M_XX、PAGEIOLATCH_XX等高等待类型，利用Timer每5分钟采集一次，计算增量变化，定位实时瓶颈，并通过执行计划、会话监控进一步分析阻塞源，将数据写入日志或监控系统实现告警，从而构建完整的数据库等待分析机制。
在C#中监控数据库的等待统计并识别瓶颈，通常需要结合数据库端的性能视图（如SQL Server的sys.dm_os_wait_stats）和应用程序端的数据采集与分析。直接通过C#代码无法“主动”获取这些信息，但可以通过执行查询、定期轮询、记录日志等方式实现监控。
SQL Server提供动态管理视图（DMV）来查看系统级别的等待情况。你可以通过C#执行T-SQL查询来获取这些数据：
SELECT wait_type, waiting_tasks_count, wait_time_ms, max_wait_time_ms, signal_wait_time_ms FROM sys.dm_os_wait_stats WHERE wait_time_ms > 0 ORDER BY wait_time_ms DESC常见的高耗时等待类型包括：
在C#中使用SqlConnection和SqlCommand定期执行该查询，并将结果记录到日志或监控系统中。
可以使用Timer或后台服务（如IHostedService）定期采集等待统计：
建议将采集频率控制在合理范围（如每5分钟一次），避免频繁查询影响性能。
单次查询只能看到累计值，要识别“当前瓶颈”，应做差值快照：
Easily find JSON paths within JSON objects using our intuitive Json Path Finder
193
wait_time_ms
这种“增量分析”能更准确反映当前系统的实际等待瓶颈。
等待统计只是线索，还需进一步定位具体SQL或会话：
sys.dm_exec_requests 查看wait_type和command
sys.dm_exec_requests 中的blocking_session_id
sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)
sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)
C#中可封装这些查询，当发现异常等待时自动抓取上下文信息。
将采集到的等待数据写入日志系统（如Serilog、NLog）或发送到监控平台（Prometheus、ELK）：
基本上就这些。关键是把数据库的等待统计当作“症状”，用C#做数据采集器，再结合DBA工具深入分析根因。不复杂但容易忽略的是做差值快照——否则看到的只是历史累计，不是实时瓶颈。
以上就是C#中如何监控数据库的等待统计？识别瓶颈问题？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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