这里写目录标题
一、定义
性能测试是用一定的技术工具，找出或验证某些性能指标值的测试
1、工具：
jmeter（用的最多、开源的）、loadrunner（用的不多）
| Column 1 | jmeter | loadrunner |
|---|---|---|
| 语言 | 纯java开发 | C语言开发 |
| 支持应用 | 对java为主的系统支持较好 | 支持比较全面 |
| 是否收费 | 开源免费 | 商业软件 |
| 学习成本 | 应用简单、上手快、java自定义测试计划 | 功能复杂、学习成本高 |
| 协议支持 | 支持常见的http/ftp/smp等 | 使用完善的组件进行定制化测试 |
| 组件功能 | Thread Group，Samplers | 一整套完善的测试组件 |
压测场景支撑：单接口/复杂事务：jmeter场景+逻辑控制器
压力需求：jmeter需求
CI支持：jmeter Jmx场景文件，数据驱动，结构可视化
二次开发需求：jmeter开源插件化思想，支持Thrift、Dubbo等多种协议。可以支持平台化
问题支持：lmeter开放社区、广泛应用
2、找出或验证
从来没有做过性能测试的时候，不确定产品的基本指标值，第一次做的时可以将指标值作为基准值
性能测试不找bug，找确切的输出的性能指标值（响应时间、1s能处理多少个事务（100个用户同时发送请求））
1、找出性能的指标值
响应时间（RT）：从发起请求到收到响应的时间
最大并发用户数（秒杀：1s最大支持多少的用户数的请求）
TPS：服务器1s支持多少事务数
资源利用率：硬件资源（cpu、内存、磁盘）
2、验证性能有没有优化
负载测试和压力测试属于广义的性能测试
负载测试：逐步增加并发用户数，发起请求，找到我们系统的最大并发用户数的拐点区间
关键词：逐步加压
日均访问量：刷新一次算一次访问量，并不是有多少人访问
例如：从10个并发用户数开始，每次增加10个用户数，当到130时性能指标值正常，到140时性能指标值下降（响应时间变长）此时拐点区间为130-140；然后再每次增加1个用户，当136正常，137异常，拐点就是136，在最大并发用户数136的性能指标值设置为基准值，在以后版本迭代时，和这个基准值比较即可。
压力测试：通过一定的并发用户数（<=136），持续比较长的时间请求，查看我们服务器的稳定性
关键词：比较大的并发用户数+比较长的时间*24
例如：996能持续多长时间
3、性能测试的顺序
先负载测试（最大并发用户数（指标值），拐点的区间缩小具体的某一个值，再拿到这一个值（136）进行性能的测试），
后压力测试是看稳定性，找出不稳定的原因
比较小的并发用户数：136*20%的并发用户数，运行几个小时
比较大的并发用户数：136的并发用户数，运行几个小时
4、性能测试的必要性研究------关键项评估
二、做性能测试前提
1、生命财产安全要做性能
2、大型新系统----替换之前的旧系统（性能反而更差了）—怎么做？有时间限制—所以做核心的（例如淘宝）
3、架构有重大调整
4、业务量剧增（双十一活动）
5、重大缺陷–影响范围广（小bug不必要做性能测试）
6、一定不要按照需求来搞：因为产品和开发不懂性能测试，他们写的不能相信，对他们给的指标要可量化
7、100w用户，某一个接口做性能测试，可活跃的用户？各个指标值？没有给出具体的值
8、日均访问量为500w：一天中有500w请求，那500w是平均为24h还是8h？一般是按照8h算
500w/8/3600=174TPS ----- 每个人1s发一次请求，但是不可能只发送一次请求，所以
人数*每人每秒请求次数=tps
9、可测性----可以量化为性能指标值
三、基本准则
首先单接口，再多接口
然后多接口构成业务\模块
然后多业务混合
然后再系统
最后全链路
四、性能测试的必备条件
硬件资源相同、软件配置相同的服务器
1、独立服务器
性能测试会消耗大量资源，会影响功能测试、自动化测试（最后出现问题不确定是由于性能的问题，还是bug的问题）
2、生产环境不能用于性能测试
3、独立网络
因为，多用户—发送的数据就比较多----网络会受到影响
不能用无线网络----不能保证稳定—性能指标会受影响
五、并发、并发数、并发用户数
并发数：单位时间内向服务器发起请求的用户数、虚拟用户数
并发用户数：用于模拟真实用户向服务器发起请求的性能测试虚拟用户数量，这个时间点在刷新这个页面，发送的请求就可以不同
系统用户数：只要访问过系统的用户，可能含一次性访问的用户（用户个人信息在系统里面，注册 过）
在线用户数：当前正在访问系统的用户，不一定有压力（这个时间点在用这个系统，包括挂机没有发送请求）
响应时间：从发起请求到收到响应的时间
六、吞吐量和吞吐率
吞吐量和吞吐率-------------衡量网络的重要指标
吞吐量：事务/s 单位时间内网络通过的事务数
吞吐率：kb/s 单位时间内网络能够传输的数据量大小
事务/s：Transaction per second===TPS; 是硬件和软件的综合的指标，综合能力的体现
服务器每秒钟通过的事务数
当网络没有瓶颈，吞吐量的值=tps值
资源利用率
cpu：一般不能超过80%
内存：一般不能超过80%
磁盘
I/O