1.性能测试的应用领域有哪些？
能力验证：通过实际的测试结果证明自己系统的预期能力
瓶颈分析：通过一系列的测试手段发现系统存在的性能瓶颈（并发，负载，压力，失效恢复）
性能调优：通过一系列的技术手段优化系统性能，包括响应时间，吞吐量，资源利用率
容量规划：为了符合未来的规划预期（用户数，市场占有率），对资源做相应的调整。
2.交付一个性能测试项目，请阐述你的性能测试流程
1：分析需求
2：制定测试计划和方案（人力资源，时间资源，测试机器资源）
3：设计性能测试场景和用例（并发，负载，压力，稳定性测试）
4：准备用户数据（如何确定用户并发数）
（1）线上的注册用户数的10%做测试环境的在线用户
（2）根据高峰时间段和业务量，计算平均并发和峰值并发
5：设计性能测试脚本（jmter或者lr）
（1）线程，请求，关联，断言，参数化，报告
（2）不同的线程组设计不同的测试类型
6：运行，监控测试数据
jmeter监听器，jtl数据，grafana+jmeter，非gui
7：分析性能瓶颈
吞吐量瓶颈，响应时间瓶颈，资源利用率瓶颈
8：性能调优
（1）吞吐量调优：中间件，jvm，网卡带宽
（2）硬件调优：cpu，磁盘，IO，TCP连接，swap内存
9：出具性能测试报告和总结
3.jmeter如何设计性能测试场景？
并发测试：基础线程组（强调单位时间的并发，不存在绝对并发）
基准测试：反复对比结果，验证调优结果是否通过（tps是否提升，响应时间是否下降）
负载测试：持续不断地增加负载，发现性能瓶颈（阶梯加压线程组，Concurrency Thread Group）
并发用户模式的负载：不断增加并发用户数，发现瓶颈
吞吐量模式的负载：不断增加每秒请求数（rps）对服务端施压，发现tps瓶颈
压力测试：tps瓶颈点上持续负载
稳定性压力测试：tps保持高压稳定。一般取最大tps的80%持续运行
破坏性压力测试：目的是只需要服务端出现异常
失效恢复测试：出现异常之后，系统可以很快的恢复
容量规划测试：50万，高峰时间段2小时
4.解释常用的性能指标的名称与具体含义
吞吐量
hps：点击率
rps：每秒请求数
qps：每秒查询接口数
tps：每秒完成响应的请求数
响应时间：包括页面渲染时间，tcp连接时间，sql查询时间，服务端处理时间
cpu利用率：1-系统Idle(空闲比)的CPU时间占比
5.什么是集合点？设置集合点有什么意义？jmeter中如何设置集合点？
1：设置集合点是为了让线程尽可能在同一时间点发起请求
2：jmeter定时器中有集合点
6.jmeter集合点的等待时间怎么设置？
等待时间=0，线程数达不到集合人数就会一直等待
等待时间>0，线程数在等待时间范围内集合发起
7.什么是压力测试？有哪些压力模式？
1：压力测试指的是通过单位时间内不断地向服务端发起请求，从而给服务端施加压力，测试系统性能
2：压力模式有
并发用户模式：从用户角度来衡量压力（不断增加用户）
吞吐量模式：从服务端角度衡量压力（不断增加请求数）
8.你在性能测试中遇到哪些性能问题？
响应时间突然变长：检查tomcat连接数
tps毛刺过多：ramp up值过高，压力过大
tps突然出现断崖式下跌：防火墙拦截，tcp连接中断
进程无缘无故失踪：swap空间耗尽，触发了oomkiller
内存溢出：jvm内存空间不足
9：tps无法上升原因有哪些？
1.网络带宽
在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，就会造成网络资源竞争，导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
2.连接池
可用连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池（比如Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行）。
3.GC
如果堆内存分配的不合理，就会导致频繁的gc，gc会导致线程暂停。尤其是fullgc，会造成线程长时间暂停
4.数据库配置
高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库且需要写入多个表的时候，数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引，或没有主从分离、读写分离，就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。
6.硬件资源
包括CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等）
7.压力机
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，会影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决问题）
