性能测试必知必会

说到性能测试，我们到底是想谈论什么？

性能测试的目标一般是期望支持的目标用户数量，负载，QPS等等，这些信息一般可以从业务负责人或者产品经理处获得。当然如果有实际的业务数据支持，也可以据此分析得出。所以在开展性能测试之前，一定要先搞清楚测试目标。

理想很丰满，现实很骨感。实际产品的性能与开发周期，部署方式，软硬件性能等都息息相关。所以真正提到做性能测试的场景，多数是为满足特定需求而进行的度量或调优。

目标明确之后，如何开展性能测试？

有了性能测试目标，之后还需要进一步拆解，做到具体可执行。根据经验，个人认为性能测试的执行，最终会落地到以下两个场景：

在特定硬件条件，特定部署架构下，测试系统的最大性能表现
在相同场景，相同硬件配置下，与竞品比较，与过往分析，总结出优劣

服务端性能测试到底要看哪些指标?

不同的领域，业务形态，可能关注的性能指标是不一样的，所以为了表述精确，我们这里只谈服务端的性能测试指标。

一般我们会用以下指标来衡量被测业务: QPS, 响应时间(Latency), 成功率，吞吐率，以及服务端的资源利用率(CPU/Memory/IOPS/句柄等)。
响应时间不要用平均值，要用百分值。比如常见的，98值(98th percentile)表示。
成功率是性能数据采集标准的前提，在成功率不足的情况下，其他的性能数据是没意义的(当然这时候可以基于失败请求来分析性能瓶颈)。
单独说QPS不够精确，而应结合响应时间综合来看。比如 “在响应时间TP98都小于100ms情况下，系统可以达到10000qps” 这才有意义。
性能测试一定要持续一定时间，在确保被测业务稳定的情况下，测出的数据才有意义。
要多体会下这些常识，实战中很多新手对这块理解不深，导致有时出的性能数据基本是无效的。

jmeter, ab, wrk, lotust, k6 这么多性能测试工具，我应该选择哪个？

jmeter: 主要提供图形化操作以及录制功能，入门简单，功能也较强大。缺点是需要额外安装。
ab(apech benchmark): 简单好用，且一般系统内置了，应对简单场景已足够
lotust：简单好用，支持python编写自定义脚本，支持多worker，图形化界面汇总性能数据。

参考博客：https://www.cnblogs.com/jinsdu/p/10646278.html#4227256