性能测试的关注点及诊断思路

做任何事情都要讲究方法策略，性能测试的诊断自然也需要一些常规的方法。就像我们身体不舒服，去医院就诊，大多数医生要依赖化验报告来帮助诊断，性能测试进行诊断时候也需要一些测试报告数据，性能监控的有主机监控，应用的监控，中间件的监控，数据库监控等。

性能优化是为了更好地利用计算机硬件资源，使用更少的硬件资源来提供更好，更多，更优质的服务。

性能诊断是性能优化的前提，性能诊断是一个大课题，不同的架构，不同的应用场景，不同的程序语言，诊断分析的方法大同小异，大致可以分为两类：自底向上和自顶向下。

如下图：

1>自底向上

通过监控硬件（CPU，内存，磁盘，网络等硬件资源）及操作系统的指标来分析性能问题（配置，程序等）。因为用户的请求最终是由计算机硬件设备来完成的。硬件指标反映了资源需求，资源需求导致了性能风险。

2>自顶上下

通过生成负载来观察被测系统性能，例如响应时间，吞吐量，然后从请求为起点，由外及里一层一层地分析，从而找到性能问题所在。

不管是自底向上还是自顶向下，关键点就是生成负载，监控性能指标。与医院里的医生诊断类似，先检查，再开药。一些有丰富经验的医生往往通过患者的外在症状来进行诊断，此时经验就是能力，而且高效；另外一些医生通过验血，测量体温，B超，CT等，进一步检测才能确诊。

有的时候，患者还需要进一步留院观察，多数是因为病情比较复杂，症状和化验结果不能确诊，或者短时间内无法康复，通俗的说还是没有把握，只能进行医疗尝试，这就类似我们分析一些复杂的性能问题，对一些怀疑的部分进行实验性修改，看看是否提高性能，一一排除可疑之处。

随着技术不断迭代，数据在变化，技术也在变化，为了更好的服务用户，系统的框架也在变化。

早期的应用，我们将系统功能集中到一个系统中，使用一个程序包发布，如下图。

后来随着功能的增多，开发复杂度变高，我们开始分前后端开发，开始把大系统拆分为若干个小系统，然后采用负载均衡的方式来增强处理能力，如下图。

如今海量的用户情况下，为了提高性能，方便工程化，增加可靠性，我们把系统拆分的更细，也就是近几年比较流行的微服务，虽然架构在变，但本质不变，不管你用什么结构，最终还是有计算机硬件来处理业务请求，对于导致性能问题的程序的分析还要拆分到单机，在单机上分析软硬件资源的使用情况，如下图所示：

性能测试的关注点

响应时间：衡量系统对用户请求的反应速度，通常以秒为单位。

吞吐量：系统在给定时间内处理的工作量，可以是每秒请求数、事务数或其它业务量度。

并发用户数：系统能同时支持的最大在线用户数量。

资源利用率：CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽等硬件资源的使用情况。

稳定性：长时间运行下系统的稳定性和可靠性。

可扩展性：系统在增加硬件资源或优化后能否线性提升性能。

对于性能问题的诊断，以下是一些常见的思路和步骤

分析需求

确认性能目标，例如最大并发用户数、平均响应时间等。

了解系统的预期用户行为模式，如访问高峰时段、典型用户路径等。

设计测试场景

创建模拟真实用户行为的测试脚本。

规划不同级别的负载测试，包括常规负载、峰值负载和破坏性负载测试。

执行测试

使用性能测试工具执行预先设计的测试用例。

监控并记录系统的关键性能指标（KPI）。

数据收集与分析

收集服务器端、客户端以及网络上的性能数据。

对比实际结果与预定的性能目标，识别瓶颈。

诊断与优化

定位性能瓶颈所在，可能涉及代码层面、数据库查询效率、网络配置等方面。

根据分析结果调整系统参数或重构应用逻辑，以提高性能。

重复上述步骤，直到达到满意的性能水平。

报告与文档化

撰写详细的性能测试报告，包括测试环境描述、测试方法、发现的问题及改进建议。

文档化所有相关的性能调优措施和最佳实践。

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