王昱丹的博客

一.场景设计在进行场景设计前，需要先列出要测试的业务比例、业务目标TPS和响应时间指标业务不同，响应时间不同，需要给出每个业务的响应时间指标，假设以上响应时间统一，不大于100ms基准性能场景例如业务1Statistics上图TPS 达到 573.24，平均响应时间是 109.83ms，发送字节很少，这里都没统计到，接收字节 966.22KB/sec，这个值也非常低，最小响应时间 43ms，最大响应时间 694ms线程图响应时间TPS已上

一.做参数化之前，应该考虑什么在性能测试中，我们要关注的数据主要有：参数化数据、监控数据、基础铺地数据。参数化测试数据的获取和考虑上，一般有以下疑问：参数化数据应该用多少数据量？参数化数据从哪里来？参数多与少的选择对系统压力有什么影响？参数化数据在数据库中的直方图是否均衡？1.参数化数据应该用多少数据量参数化数据要用到多少取决于场景，举例来说，对一个压力工具线程数为 100，TPS 有 1000 的系统，如果要运行 30 分钟，则应该取得的参数化数据是下面这样的。我们需要保证测试时

一.关联哪些数据需要关联数据是由服务器端生成的数据在每一次请求时都是动态变化的数据在后续的请求中需要再发送出去举个栗子， 常见的 Session ID 就是一个典型的需要关联的数据。它需要在交互过程中标识一个客户端身份，这个身份要在后续的交互中一直存在，否则服务端就不认识这个客户端了。Spring Boot 中有一个 spring-boot-starter-security，默认会提供一个基于 HTTP Basic 认证的安全防护策略。它在登录时会产生一个 CSRF（Cross-Si

HTTP 是通过 Socket 来使用 TCP 的，Socket 做为套接层 API，它本身不是协议，只规定了 API。通常在JMeter 中写 TCP 脚本，就是直接调用 Socket 层的 API。TCP 脚本和 HTTP 脚本最大的区别就是，TCP脚本中发送和接收的内容完全取决于 Socket server 是怎么处理的，并没有通用的规则。一.编写Jmeter脚本创建线程组Number of Threads(users)：我们都知道这是 JMeter 中的线程数，也可以称之为用户数

一.性能测试分析的能力阶梯视图二.性能分析思路大纲瓶颈的精准判断线程递增的策略性能衰减的过程响应时间的拆分构建分析决策树场景的比对1.瓶颈的精准判断响应时间是用来判断业务有多快的，而 TPS 才是用来判断容量有多大的。TPS曲线TPS衰减图：随着用户数的增加，响应时间也在缓慢增加。TPS 前期一直都有增加，但是增加的幅度在变缓，直到变平。TPS曲线可以告诉我们：有没有瓶颈：其实准确说所有的系统都有性能瓶颈，只看我们在哪个量级在做性能测试了。瓶颈和

1.并发一般使用TPS（ 每秒事务处理量(TransactionPerSecond)）来承载并发的概念 通常所说的并发都是指服务端的并发，而不是指压力机上的并发线程数，因为服务端的并发才是服务器的处理能力。 例如：下图并发数是16TPS，就是1秒内整个系统处理了16个事务 2.在线用户数、并发数计算为了能 hold 住更多的用户，通常都会把一些数据放到 R...

1.性能测试工具列表2.工具对比3.总结压测工具也好，压测平台也好，都没有一个工具可以直接告诉你瓶颈在哪里，能告诉你的只是数据是什么。分析只有靠自己...

通常都从两个层面定义性能场景的需求指标：业务指标 技术指标技术指标不能脱离业务指标，下图说明了业务指标与性能指标之间的关系and所有的技术指标都是在有业务场景的前提下制定的：性能测试行业常用的性能指标表示法：用户数、线程数与TPS之间的关系...

性能测试概念性能测试针对系统的性能指标，建立性能测试模型，制定性能测试方案，制定监控策略，在场景条件之下执行性能场景，分析判断性能瓶颈并调优，最终得出性能结果来评估系统的性能指标是否满足既定值。1.性能测试指标时间指标 容量指标 资源率指标2.性能测试模型真实场景的抽象，可以告诉性能测试人员，业务模型是什么样子。选择适合自己系统业务逻辑的方式，用最低的成本、最快的时间来...