性能测试中，我碰到的8个常见问题总结
性能压测中我们需要明白以下几点：1、好的开始是乐成的一半，前期的准备非常重要；
2、过程中，关注每个细节，多个维度监控；
3、在调优中多积聚经验；
4、对结果负责，测试陈诉要清楚易懂，寻求数据的正确性。
01
如何分析性能数据（测试结果）
主要从吞吐量，错误率，资源监控数据，比如一个接口的处理能力为100个/s，高于需求的期望值。
错误率为0.001%，期望值为0.01%,最高cpu占用率不超70%。以上指标都符合期待值，那么通过提取这些关键数据就可以记录下来，作为测试的准出标准。
02
如何快速定位到性能阈值？
eg:每秒处理事务数达到最理想的值，有没有什么本领？
对于一个新的压测单元，发起先设置一个线程数较小的初始值，徐徐增长线程数来观察事务的处理能力的变化。直到达到性能拐点(处理能力下降，相应时间明显增长)。
03
线程数是压的越多越好吗？压到多少线程公道？
线程数受压力产生气的CPU和内存影响较大，并且Jmeter是基于相应原理工作(一个线程在发出哀求并得到应答后才会继承发出下一个哀求)。
举个例子，Jmeter(单台)不能在服务器只能处理100个哀求每秒的情况下，提供200QPS的压力，一样寻常情况下发起不高出500，默认从100线程开始施压，根据实际处理能力来调整线程数巨细。
04
压测一连时间是非有什么区别？压测一连时间长，保证效果更靠近期望值？设置压测时间较短时的目的是什么，为了测高并发？
这个问题比如一个问卷调查，你调查的范围越大，取样更广泛得出的结论才更靠近均匀值(统计年收入，结果只统计了张三跟马云)。
一样寻常情况下权衡单个接口的指标，时间不需要太长,因为涉及大量的数据读写利用，但至少不低于5分钟。假如能保证长时间运行稳固的情况下，取样时间可以相对减小。
05
均匀相应时间为什么越随着时间的增长，越来越长？除了队列阻塞，还有其他缘故原由吗？
大多数情况下是服务端的处理能力下降导致，在较大压力下,CPU和内存资源长时间被占用无法释放。
06
性能测试通常需要反复测试几轮才能达到预期的结果，有没有硬性标准？
完成变动(优化)后计划所列出的各项测试内容，测试结果稳固，数值无较大浮动（一样寻常实用于末了一轮，已无优化空间）。
07
测试情况是否存在网络瓶颈如何确认？
一样寻常情况下需要压测机和服务器在同一局域网内，走内网带宽，假如走外网很容易达到网络瓶颈。
这个时候，可以：
[*] 找运维人员或机器所属负责人进行确认；
[*] 直接复制文件传输到另一台服务器 检察网速是否达到内网带宽上限
scp -r -P 端标语 root@123.123.123.123：/root/，如内网带宽为100M时，可传输的最大网速为 12M/s 左右，如传输速率只是2M/s以下 可能不在同一网段，一样寻常也满足不了压测传输对网速的要求。
08
我们怎么选择性能压测工具？
[*] Loadrunner
[*] 商用，支持各种协议，例如http、tcp、ftp等；
[*] 支持多种并发模型，C脚本本身性能较高；
[*] 臃肿，贫苦。
[*] Jmeter
[*] 开源、使用方便；
[*] 基于Java，可扩展，支持模型较单一，本身性能受限于同步等待以及java本身；
[*] 比较机动，可以自己编写符合自己要求的脚本，二次开辟更适合我们服务端测试。
[*] 其他
[*] Apache bench：工具小巧简单，上手学习较快；
[*] Wrk ：性能超级强，某些bench测试使用；
[*] Grinder python等等，还有许多。
具体使用联合公司项目以及自己的优势来选择，我个人喜欢用Jmeter。
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