性能测试如何起步

本文详细介绍了性能测试的三种类型:性能测试、负载测试和压力测试,包括各自的背景、实践方式及输出内容。此外还提供了性能测试的学习步骤,以及如何监控性能数据、定位性能瓶颈及其优化方法。

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性能测试

性能测试分类

大部分的人都知道有性能测试这么一回事,但是性能测试到底是怎么一回事以及又都有哪些具体分类就不是常人所能了解的,以下简单按我对性能测试的理解做下分类:
1. 性能测试:
背景:在不了解服务端的性能测试前提下,希望通过性能测试摸清该服务端所能达到的性能数据
实践方式:通过从1并发开始不断增加并发数的方式收集性能数据,并反复验证
输出:服务端的性能测试数据,主要如tps、平均响应时间、错误率、最佳用户并发数、最大用户并发数等
2. 负载测试
背景:在了解服务端的性能测试数据的前提下,希望通过负载测试求出该服务端的性能瓶颈问题所在,以及如何去优化
实践方式:通过从1并发开始不断增加并发数的方式,一边收集性能数据一边收集瓶颈问题,并反复验证
输出:服务端性能测试数据、对应数据下的瓶颈问题以及解决/优化方案
3. 压力测试(高负载的负载测试)
背景:在确定服务端出现性能问题(如内存泄漏)或者希望通过高负载测试验证服务端是否会存在未知性能问题
实践方式:通过给予超过最大用户并发数的测试压力,长时间地对测试对象进行压力测试,并通过监控系统资源收集测试结果
输出:服务端性能测试数据、压测问题、原因、解决方案等

性能测试学习步骤

  1. 首先学会设计测试计划。使用JMeter或者lr进行性能测试计划的设计,多参考下别人设计的性能测试计划,将每个控件的使用方法掌握,尤其是线程组、定时器等。
  2. 学会监控性能数据。需要监控的数据包括:CPU/内存/缓存/IO读写/网络/响应时间/吞吐率(TPS)等,应清楚监控方法/命令。
  3. 学会定位性能瓶颈。性能瓶颈可能出现的地方有:网络(波动、延迟等/硬件资源(CPU/内存/缓存/IO读写)/数据库慢查询/线程死锁/异常等

瓶颈问题定位方法

  1. 网络(波动、延迟等):nmon网络监控,一般来说只需监控事务接入组件服务器的网络数据即可,其他内部组件一般都是属于局域网类型网络。
  2. 硬件资源(CPU/内存/缓存/IO读写):nmon硬件资源监控,需监控所有服务器资源(业务组件服务器/数据库服务器/MQ服务器等),经验上看最有可能出现问题的是业务组件服务器.
  3. 数据库慢查询:数据库慢查询配置,具体查看 http://www.cnblogs.com/echo-something/archive/2012/07/25/2607771.html
  4. 软件问题:先分析日志,查看大概的问题所处业务逻辑位置,再借助工具jstack(java后台)或者pstack(其他后台)记录各线程运行堆栈信息,查看分析线程等待(WAITING)状态原因

瓶颈优化方法

  1. 网络(波动、延迟等)
    • 运维优化网络环境
  2. 硬件资源(CPU/内存/缓存/IO读写)
    • 优化软件程序,重构复杂逻辑、递归,优化日志级别等
    • 增加硬件配置
    • 分布式部署
  3. 数据库慢查询
    • 优化sql语句
    • 重构业务逻辑
  4. 软件问题
    • 优化程序逻辑
    • 异步模式

总结

性能测试是一门很深的学问,想要快速学好是不可能的,必须经过各种实践以及尝试才能够真正成长起来。欢迎大家进行点评以及讨论,请不吝赐教。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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