柚子快报激活码778899分享：性能测试之思
最近工作之余，对以往的性能测试相关知识做了整理和复盘，发现了很多之前没认真思考过的小细节，整理出来，以供参考。。。
1、如何理解性能指标？
在性能测试中，涉及的性能指标有很多，强行记忆理解可能是一件很吃力的事情。对性能指标进行分层划分，这样有助于记忆和理解。
在体育运动中，我们都知道提倡“更高、更快、更强”，其实对于系统的性能，我们也可以这么理解，大概分层如下：
分层
说明
更高
资源：CPU%、Memery%、I/O
更快
速度：TPS、RT/ART
更强
容量、PV、Hit
2、层层分析性能瓶颈
软件应用是一个很复杂的东西，影响性能表现的因素更多，直接影响OR间接影响，在分析过程中都是需要注意的。下面是一些比较常用的分析方法：
①、分层梳理
梳理层次
举例说明
业务梳理
业务配比、依赖关系角度
数据梳理
真实数据统计准确性、测试数据失效过期、数据污染
架构梳理
缓存、集群、负载均衡、分布式、微服务、异步通信、网关
参数梳理
最大连接数、最大线程数、JVM内存分配、timeout、异常/失败重试次数
场景梳理
异常场景、容量场景、基准场景、并发场景、稳定性场景、多节点场景、容灾恢复场景
②、模块梳理
组成模块
举例说明
负载机
高并发下，负载机可能成为限制性能提升的瓶颈
网络
高吞吐量下，网络带宽的不足会成为性能提升的瓶颈
中间件
缓存策略、代理分发策略、服务通信策略
服务器
CPU、Memory
数据库
索引、锁、分库分表、视图、实例等
操作系统
文件I/O、buffer、cached等
3、性能测试的方法论
①、性能测试场景一定要基于真实环境来模拟；
②、性能测试场景一定要基于具体清晰的指标来构建；
③、场景建模是分析的结果，性能需求分析是场景建模的前提；
④、开展性能测试之前，要设定统一的目标、分析方法、条理分明的流程以及高度的团队协作和任务分配；
⑤、性能测试，执行监控分析是核心；
4、什么时候需要关联
①、服务端value动态返回；
②、数据在后续执行中需要引用；
③、业务场景有前后依赖关系；
5、如何理解ThinkTime？
①、要不要添加ThinkTime？
②、什么时候用到ThinkTime？
③、用ThinkTime会有什么效果？
④、ThinkTime是否匹配真实业务场景？
⑤、ThinkTime是否会影响到服务器资源？
6、你真的了解测试目的么？
①、在什么环境/条件下执行测试？（硬件配置、软件版本/参数、测试环境）
②、被测试的系统业务场景是什么？是否要剔除不必要的业务？
③、如果保证数据的真实性、有效性？如何避免数据污染带来的影响？
④、测试策略真的符合预期的目的么？
⑤、系统的性能表现真的符合实际的生产场景么？如何量化？
以上就是一些最近思考整理的问题，仅供参考，后续如有新的思考点，会更新，就酱。。。
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