根据给出的性能分析结果显示，有97%的性能瓶颈在代码中的"未解决的函数"。为了解决这个问题，可以采取以下方法：

1. 优化未解决的函数代码：

   • 检查函数中是否有重复的代码或冗余的操作，尽量减少不必要的计算或循环。
   • 使用更高效的算法或数据结构来代替低效的实现，以提高代码的执行速度。
   • 避免频繁的数据库或文件操作，尽量减少I/O的次数，可以考虑使用缓存来优化数据访问。

2. 并发处理：

   • 如果问题是由于高并发引起的性能瓶颈，可以考虑使用异步编程或多线程来提高并发处理能力。
   • 合理地使用线程池、任务队列等并发处理机制，避免线程阻塞或死锁的情况发生。

3. 数据库优化：

   • 如果性能瓶颈与数据库操作相关，可以考虑对数据库进行优化，如添加索引、优化查询语句等。
   • 尽量减少数据库访问的次数，可以使用批量处理、延迟加载等技术来优化数据获取操作。

4. 缓存优化：

   • 对于一些频繁读取的数据，可以考虑使用缓存来减少对数据库或其他外部资源的访问。
   • 使用合适的缓存策略和缓存过期机制，确保缓存的数据是最新的。

5. 性能测试和监控：

   • 在解决问题后，进行性能测试以验证优化的效果。
   • 使用性能监控工具对系统进行实时监控，及时发现和解决潜在的性能问题。

这些方法只是一些常见的解决方案，具体的解决方法需要根据实际情况来确定。此外，也建议使用一些性能分析工具来帮助定位和解决性能瓶颈。