计算机软件性能测试系统,软件性能测试方法报告

计算机性能测试系统(软件性能测试方法报告)性能测试入门其实很简单。看看这篇文章，好好学习。

是不是对简单没有前途不屑一顾？还是觉得性能测试只是做一些脚本化、参数化、关联化的工作？压力测试完成后，扔出一个结果就结束了。

其实真的是这样吗？

在我看来，真正的性能工程师是可以整理结果，然后得出结论，提出解决方案的：根据这个测试结果，在线做出相应的配置，系统一定会稳定运行。或者：目前测试显示无法在线支持，后期如何优化。

既要有前期测试，又要有中间分析，还要有最终调优，首尾相连，缺一不可。

如果你能把系统的TPS从100到10000，响应时间从0.1ms降低到0.01 ms，CPU利用率从变成50%，那么你作为性能测试工程师的价值和核心竞争力就体现出来了。

但是，我遇到过很多工程师，他们在学习性能测试时经常会遇到各种各样的问题，比如：

每天跑测试只发现性能不好，却分析不出来！

CPU利用率很低。为什么性能问题不断出现？

JMeter和LoadRunner这么多函数，应该用哪个来分析？

为什么Swap会无缘无故飘黄？

场景执行的逻辑是什么？如何判断表演场景能否覆盖线上场景？

服务器实例数量从7个扩展到17个后，TPS上不去，资源没用，超时后报告很多。我该怎么办？

压力工具中响应时间长，但如何定位在哪里？

概述：的性能测试是什么概念？

概述性能： TPS和响应时间有什么关系？

概述：如何理解TPS、QPS、RT和吞吐量？

能量指数？

JMeter和LoadRunner:应该知道，工具只是工具。

指标：你知道如何计算并发用户数吗？

性能测试工具3360如何记录脚本？

案例：教你写最简单的表演脚本。

而关联断言3360——动态——静态，核心就是取数据。

性能数据：如何在JMeter中设置参数数据？

性能脚本：用案例和图解帮助你理解HTTP协议。

性能场景3360参数化之前我们需要考虑什么？

性能测试场景3360怎么设计？

性能场景3360如何理解商业模式？

如何监控性能场景：

常用计数器的CentOS:操作系统级监控和分析

Java :代码级监控和通用计数器分析

Tomcat:中间件对常用计数器的监控和分析

MySQL MongoDB:数据库级常用计数器的监控与分析

Kafka RabbitMQ:队列级别监控和常用计数器分析

SkyWalking:链路级监控和常用计数器分析

从CPU调用到特定代码行的性能分析：的CPU分析

案例：手把手带你了解TPS趋势分析

案例3360如何理解带宽消耗和交换？(部分)

案例3360如何理解带宽消耗和交换？(第二部分)

案例：如何处理网络参数导致的参差不齐的TPS？

案例：为什么参数化数据会导致TPS突然下降？

案例：磁盘参数导致高I/O怎么办？

案例： Postgres磁盘读取导致高I/O怎么办？

基本概念：明确性能测试的一些基本概念，告诉你真正有指导意义的性能测试概念是什么，以及如何使用。

场景和工具：通过性能测试工具的实际案例，对应性能测试前后的逻辑关系，帮助你在不同场景下选择不同的工具，重点讲解JMeter和LoadRunner的使用原理。

监控：通过讲解操作系统、应用服务器、数据库、缓存服务器、Java、C等监控工具的使用和分析方法。它将带您分析性能监控数据的意义，并查明系统的瓶颈。

实际案例：讲解不同实际操作场景下的性能测试和分析流程，带你理清系统瓶颈的判断逻辑。

总的来说，了解了以上，你一定会有四个收获：

掌握JMeter和LoadRunner的使用原理

20性能测试真实场景分析

着陆性能优化的解决方案

三个监控工具分析六个系统环境。

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