基本的性能测试的监控关键指标
计数器
在HTTP请求中的用户名部分应用计数器中的参数组合成用户名：test${num}
业务流程的测试：
1、通常在所有的单接口性能指标都达到性能要求时，再进行业务流程的测试
如果业务流程中涉及的接口有未达标，则先进行接口的问题定位和调优
2、根据业务流程的脚本需要，提前准备好测试数据（用户、商品、地址）和修改脚本（多用户登录购 买商品）
3、按照用例的要求分别模拟5/10/30/50/100用户并发请求，监控性能指标并分析结果
稳定性测试：
稳定性测试分析：
模拟正常的业务负载（用户实际使用时系统的业务负载/模型），进行长时间的性能稳定性测试
实际的业务模型获取方法：通过运营数据的统计来收集和分析
例如：
模拟200个用户，通过运营数据统计，发现200用户在不同的业务操作的分布如下：
稳定性测试时，就需要针对不同的业务操作，分布模拟不同的用户数，进行长时间的稳定性测试（所有 的脚本并行执行）
性能测试监控：
性能测试监控关键指标：
1、系统指标：与用户场景与需求直接相关的指标（并发数、响应时间、吞吐量）
2、服务器资源指标：硬件服务器的资源使用情况的指标
CPU：CPU使用率、CPU使用类型（用户CPU、系统CPU）
内存：实际内存、虚拟内存
磁盘：IO速度（input/output）—— 磁盘等待队列
网络：带宽
3、JAVA应用 ： JAVA应用程序在运行时的各项指标
4、数据库：数据库服务器运行时需要监控的指标
5、压测机资源指标：测试机在模拟用户负载时的资源使用情况
注意：一般情况下，测试人员执行性能测试时，只需要关注1、2、5就可以，判断系统是否有性能问题 而开发人员要定位性能问题时，需要再次运行，并监控所有的性能指标，来进行分析并调优
系统指标：
可以直接用来衡量系统处理能力的指标是（吞吐量）
在系统处于轻压力区（未饱和）时，并发用户数上升，平均响应时间（基本不变），系统吞吐量 （上升）
在系统处于重压力区（基本饱和）时，并发用户数上升，平均响应时间（上升），系统吞吐量（基 本不变）
在系统处于崩溃区（压力过载）时，并发用户数上升，平均响应时间（上升），系统吞吐量（下 降）
性能测试瓶颈分析
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如TPS压不上去，导致这种现象的原因很多，作为测试人员应配合开发人员进 行分析尽快找出瓶颈的所在。
常见性能瓶颈分析：
1. 服务器资源分析
CPU瓶颈分析
CPU已压满（接近100%），需要再看其他指标的拐点出现的时刻是否与CPU压满的时刻基本一致
内存瓶颈分析
内存不足时，操作系统会使用虚拟内存，从虚拟内存读取数据，影响处理速度
磁盘I/O瓶颈分析
磁盘I/O成为瓶颈时，会出现磁盘I/O繁忙，导致交易执行时在I/O处等待
网络带宽
如果接口传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，就会造成网络资源竞争，导致TPS上不去
2. JVM瓶颈分析
分析JVM的内存
3. 数据库瓶颈分析
慢查询
数据库的连接池设置太小，导致数据库连接出现排队
数据库出现死锁
4. 程序内部实现机制
5. 压测机
JMeter单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，也会导致TPS压不上去
性能调优
性能调优的步骤
1. 确定问题：根据性能监控的数据和性能分析的结果，确定性能存在的问题（要求）
2. 确定原因：确定了问题之后，对问题进行分析，找出问题的原因
3. 确定调整目标和解决方案（改服务器参数配置/增加硬件资源配置/修改代码）
4. 测试解决方案
5. 分析调优结果
