性能测试需要定位的问题和系统瓶颈优化

性能测试需要定位的问题和系统瓶颈优化

性能测试需要测试的问题主要有以下几种

响应时间：关注用户发起请求到接收到响应的整个过程所需的时间。这直接影响用户体验，过长的响应时间可能导致用户流失。

吞吐量（Throughput）：衡量系统在单位时间内能够处理的请求数量或事务数。高吞吐量意味着系统可以更高效地处理大量并发请求。

资源利用率：监控CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络带宽等资源的使用情况。了解这些可以帮助识别潜在的瓶颈，并优化资源配置。

并发用户支持：确定系统能够同时支持的最大在线用户数量。这对于评估系统扩展性和规划基础设施至关重要。

稳定性与可靠性：在长时间运行和高负载情况下，确保系统不会出现崩溃或数据丢失等问题。这对维护用户信任非常重要。

扩展性：测试系统是否能随着用户增长或业务需求变化而有效扩展，无论是通过增加硬件资源还是改进软件架构。

峰值负载承受能力：评估系统在极端条件下的表现，例如节假日促销期间电商平台可能面临的流量高峰。

恢复能力：检查系统在遭遇故障或异常情况后的恢复速度和效率，包括自动恢复机制的有效性。

数据完整性和一致性：确保即使在高负载条件下，所有交易和数据更新都能正确无误地完成，避免数据丢失或损坏。

或者上司几句话需求，你常常会遇到过，我们想测试一下系统能支持多少并发用户；我们想测试一下系统能承载的最大用户数；我们想做一下性能测试，看看当前系统有没有性能方面的问题等。

进行过性能测试的从业者，对上面的描述应该耳熟能详。

抛开性能需求不谈，性能测试的确是要挖掘当前系统支持最大用户数（系统当前支持最大并发用户数）。他抽象出了在一定场景下系统要满足的刚性需求，最大用户数反映到性能测试上就是系统最大处理能力，只不过在一定场景这个前提不清晰而已。

性能测试是一个综合性工作，致力于暴漏性能问题，评估系统性能变化趋势。性能测试工作实质上是通过程序或者工具模拟大量用户操作来验证系统承载能力，出潜在的性能问题，分析并解决这些问题；出系统性能变化趋势，为后续的性能扩展提供参考。

为了有效解决上述问题，性能测试通常会采用不同的测试类型，如负载测试、压力测试、容量测试、尖峰测试等，并结合实际业务场景来制定详细的测试计划。通过这些测试，团队可以获得有关应用程序性能的关键洞察，并据此做出优化调整。

性能优化的方式主要有以下几种

作为IT部门的一员，不可避免地要和代码打交道，了解编程知识既能加深对性能测试的理解，还能提高和程序员沟通效率。更重要的是，做自动化测试、单元测试、性能测试、安全测试都离不开对代码的理解。所以我们要掌握一些使用率高的编程语言和脚本语言，如Java、Python等。

代码问题通常集中在事务、多线程、通信、存储及算法方面。测试人员可以不必去写一段优秀的代码，但要能够定位问题到代码段。

高性能的系统架构与普通系统架构也不一样。性能优化或者性能规划要依照系统的用户规模来设计，了解架构有助于快速判断系统性能风险，有针对性地进行性能压测实验，提出合适的解决方案。

中间件的性能指标反映了系统的运行状况，我们要能够通过这些指标推导出系统的问题所在。有些可以通过调整中间件的配置来改善系统性能，比如用户请求过多，可以适当增大线程池；当JVM内存回收，特别是Full GC过于频繁时，我们就要分析到底是哪些程序导致了大量的 Heap(堆)内存申请；当CPU过于繁忙时，我们会去分析哪个线程占用了大量 CPU资源，通过线程信息定位到程序。这些都是常见的分析方法，也容易掌握，掌握这些分析方法能够解决 80%以上的性能定位问题。

操作系统统筹管理计算机硬件资源，针对不同业务，不同场景也会有一些可以优化的参数。我们首先要知道操作系统的限制，这需要从监控的指标中推导。

常见调优方法有：文件句柄数设置、网络参数优化、亲和性设置、缓存设置等。

系统中流转的数据离不开持久化，持久化需要数据库。数据在数据库中的存储结构和搜索方式直接影响性能，大多数的性能调优都集中在数据库的存储及查询上。

学好数据库的理论知识，学会分析SOL的执行计划是一种基础技能。现在很多系统都用Redis来做热点数据的存储，在测试时对于影响Redis性能的因素要了解。

比如Key-Value 存储时 Value 过长，性能就会急剧下降，因为网络传输时数据包的MTU(最大数据包大小，MaximumTransmissionUnit，这也是操作系统的知识点)通常是1500字节，大的数据包需要在网络中多次传输，当然效率低下。如何优化数据库呢?最直接的想法是减少Vaue长度，分析为什么Value这么长，能否减少或者压缩，之后才是从数据库的业务逻辑上去考虑优化。

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