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压力测试
压力测试分为两个场景。 一个是单场景，是按一个界面的。 第二个是混合场景，有多个相关的接口。
测量时间，正常场景都运行10-15分钟。 如果是疲劳测试，可以按一天或一周。 请根据情况决定。
确认新闻任务的需求
测量前要明确测量功能和测量指标，一般需要确定的几个问题：
是固定接口参数进行压力测量，还是接口参数随机化压力测量？
支持的并发行数是什么？
每秒事务数(TPS )目标是什么？ 响应时间是多长？
按服务器名称或按服务器IP通常是按指定的服务器
压力机装置
线程数：并发行数，能跑多少？ 具体而言，一次有多少用户同时访问
rame-upperiod(inseconds ) :显示了JMeter每隔几秒启动并发一次。 了解准备时间：设置虚拟用户数需要多长时间，并且必须全部启动？ 如果线程数为20且准备时间为10，则10秒钟必须启动20个线程，即1秒钟启动2个线程。
周期数：此设定不变更并发行数，可以延长并发时间。 请求总数=线程数*周期数
调度程序：设定压力测量的开始时间、结束时间、持续时间、开始延迟时间。
测量结果的确认
运行后，聚合报告将显示压力测量的结果。 主要观察Samples、Average、error和Throughput。
Samples:显示总共发出的请求数
平均响应时间。 默认情况下，这是一个请求的平均响应时间(毫秒)
错误3360测试中出现的错误请求数的百分比。 出现错误时查看服务端日志，与开发合作寻找定位原因
Throughput:简称为tps，吞吐量默认表示每秒处理的请求数或服务器的处理能力，tps越高表示服务器的处理能力越强。
测量结果分析
有错误率和开发确认，决定是否允许错误发生，或者错误率在多大范围内允许；
如果Throughput吞吐量的每秒请求数大于并发数，则可以逐渐向上增加。 如果测试的机器性能良好，吞吐量小于同时发生数，表明同时发生数不能再增加，可以逐渐减少，找到最佳的同时发生数；
测量结束后，登录相应的web服务器查看CPU等性能指标，进行数据分析；
最大的tps:持续增加并发数，在tps达到一定值后开始下降时，该值为最大的tps。
最大并发行数：最大并发行数和最大tps的概率不同，通常会增加并发行数。 如果在达到某个值后发生服务器请求超时，则该值可能是最大并发行数。
如果冲压过程存在性能瓶颈，且冲压任务管理器看到的cpu、网络和cpu均正常，但未达到90%以上，则表示服务器有问题，冲压没有问题。
性能影响考虑因素包括数据库、APP应用程序、中间件(tomact、Nginx )、网络和操作系统
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性能指标分析
初级分析：
总结
从外部看，性能测试主要关注如下三个指标
吞吐量：每秒钟系统能够处理的请求数、任务数。
响应时间：服务处理一个请求或一个任务的耗时。
错误率：一批请求中结果出错的请求所占比例。
标准：
响应时间：对实时性要求比较高，响应时间的上限一般在100ms以内。而导航一类的服务，由于返回结果的使用周期比较长（整个导航过程中），响应时间的上限一般在2-5s。
如果Throughput吞吐量的每秒请求数大于并发数，则可以逐渐向上增加。 如果测试的机器性能良好，吞吐量小于同时发生数，表明同时发生数不能再增加，可以逐渐减少，找到最佳的同时发生数；
查看服务器数据分析
使用nmon (推荐) )
3359 blog.csdn.net/linabc 123000/article/details/70833427 /
接下来检查多个命令，非常麻烦
https://www.test wo.com/article/725
错误率：错误率和服务的具体实现有关。通常情况下，由于网络超时等外部原因造成的错误比例不应超过5%%，由于服务本身导致的错误率不应超过1% 。
JMeter压力测试报告必须包括以下内容：
1、压力测试概述
测试环境：
测试时间：
服务端配置：
客户端配置：
测试工具：JMeter
2、测试说明
（1）名词定义（时间单位ms）
Sample:本次测试场景共运行多少线程；
Average:平均响应时间；
Median:统计意义上的响应时间中值；
90% line:所有线程中90%的线程响应时间都小于xx的值;
Min:响应最小时间；
Max:响应最大时间；
Error:出错率；
Throughput -吞吐量以“requests/second、requests /minute、 requests /hour”来衡量。 时间单位已经被选取为second，所以，显示速率至少是1.0，即每秒1个请求。 当吞吐量被保存到CVS文件时，采用的是requests/second，所以30.0 requests/second 在CVS中被保存为0.5 Kb/sec -以Kilobytes/seond来衡量的吞吐量
（2）安装JMeter，描述测试数据，例如：
分别对以上页面进行压力测试分别测试10，50,100,500,1000个线程，来模拟这么多用户并发访问系统，每个用户循环访问一次
3，测试结果分析（列出表格，主要是聚合报告各数据对比）
4、给出典型聚合报告
（聚合报告名词解释如上2、（1）所述）
5、给出典型图形结果
（名词解释：
样本数目是总共发送到服务器的请求数。最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数。中间值是代表时间的数字，有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。偏离表示服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小，或者，换句话说，就是数据的分布。
）
6、根据以上结果分析，给出总结，得出结论，说明调优点
实战案例
https://blog.csdn.net/weixin_39089928/article/details/87369101
补充：
阶梯式加压
https://www.cnblogs.com/imyalost/p/7658816.html