性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中，100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0，满足性能需求 3、当并发用户为500时，报错率达到22%，此时经过监控服务器，发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常，满足指标 4、经过排查，本次应用服务使用的是Dubbo服务，通过修改jmeter断言，返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器，CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙，它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时，将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的，因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释：有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样，服务器经常是CPU的配置高，硬盘、内存和网络子系统是低配置。只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确
对于一般公司普通测试工程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
Apache Bench 是 Apache 服务器自带的一个web压力测试工具，简称 ab 。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
Hi，大家好，今天依然是金三银四面试系列，如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季，自动化面试题预热一波 金三银四求职季，接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季，APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题，欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中
如出现指标异常要及时停止压测，，则说明流量达到当前的瓶颈，需要停止压测分析并排查原因。待排查和解决问题后再进行下一步压测。
每当执行SQL运行缓慢时，我们都会使用 show processlist 查看一下mysql当前进程的执行情况；（如下）
对于运维工程师来说，需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌，比如我当前的架构每秒并发是多少，我服务器最大能接受的并发是多少，是什么导致我的性能有问题；如果当前架构快达到性能瓶颈了，是横向扩容性能提升大，还是纵向扩容性能提升大。
这种旧版复制功能通过一个主服务器来接收和处理写入请求，并将这些请求复制到所有从服务器上，实现了数据的冗余备份和读写分离的目的。但是这种复制方式存在单点故障和性能瓶颈的问题，无法提供高可用和高扩展性。因此，在Redis的新版中，引入了Redis Cluster来取代旧版复制功能。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
接图文简述分布式关系数据库（一）。上一章最后讲到了读写分离，继续。
1.loadrunner压测tps上不去，压测java接口tps 单机只能到100多tps就上不去了，耗时从单次访问的100ms上升到110并发时的1s左右。 2. 压测期间C服务器1 经常不定时挂掉。
首先，我们性能优化一般都是追求更快的响应速度，通常最终目的是为了获得更好的用户体验。
MySQL主从复制、分库分表以及读写分离是在数据库领域中常用的一些技术手段，它们可以帮助我们提高数据库的性能、可用性和扩展性。
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat， iostat，sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
我的毕设项目是为学院编写一个在线 SQL 考试系统，目标是支撑 300 人同时进行在线 SQL 编程考试，全栈开发。身为前端，我毫不犹豫选择 Node 作为系统后台——告别庞大的 Java，全方位拥抱灵活的 JS，我对项目前景充满信心。项目进展顺利，很快业务完工，到达了最终测试环节，是系统投入真实场景的最后一关（测试不充分，上线必挨喷）。
Usage: sar [ options ] [ <interval> [ <count> ] ]
Redis 作为一个内存服务器，它需要处理很多来自外部的网络请求，它使用I/O多路复用机制同时监听多个文件描述符的可读和可写状态，一旦受到网络请求就会在内存中快速处理，由于绝大多数的操作都是纯内存的，所以处理的速度会非常地快。Redis在4.0后的版本中引入多线程，但仅在部分命令上引入，比如非阻塞的删除操作，在整体的架构设计上，主处理程序还是单线程模型的。无论是使用单线程模型还是多线程模型，都是为了更好地提升Redis的开发效率和运行性能。
nmon：检测Linux的性能情况，被广泛用于linux系统上进行监控与分析工具。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建，但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路，在压力测试结果不符合性能指标时无从下手，也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后，总结出一个通用的分析思路，可以快速定位性能瓶颈。
日常的工作中，会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件，遇到某台服务的CPU被占满了，这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程，如下图：
如果你想知道你的服务器正在做干什么，你就需要了解一些基本的命令，一旦你精通了这些命令，那你就是一个 专业的 Linux 系统管理员。
您需要监控 Linux 服务器的性能吗？试试用这些内置命令和附加工具吧！大多数 Linux 发行版都附带了大量的监控工具。这些工具提供了获取系统活动的相关指标。您可以使用这些工具来查找性能问题的可能原
随着业务量的增长，单一的Redis实例已经无法满足我们的需求。本文将深入探讨Redis的三种高可用性实践：主从复制、哨兵机制以及切片集群，构建更加健壮的Redis服务。
在事务中Redis提供了队列，可以批量执行任务，这样性能就比较高，但使用multi...exec事务命令是有系统开销的，因为它会检测对应的锁和序列化命令。有时我们希望在没有任何附加条件的情况下使用队列批量执行一系列命令，这时可以使用Redis的流水线（pipelined）技术。
ps命令能给出当前系统中进程的快照。下面我们列举几个常用的选项 使用 -a 参数。-a 代表 all。同时加上x参数会显示没有控制终端的进程。 ps -ax 通过我们会查找某类或包含某些指定关键字的进程，这是会使用管道结合grep命令来进一步过滤结果。 例如查找java相关的进程ps -ax | grep java 有时我们则需要根据CPU和内存的使用情况来过滤排序筛选结果，这样便于快速找到哪个进程最耗CPU、内存 ps -aux 根据CPU的使用升序排序 ps -aux --sort -pcpu 根据内存使用升序排序 ps -aux --sort -pmem 上述两个命令合并一起，如下： ps -aux --sort -pcpu,+pmem 只显示前几个进程，例如显示前十个，需要使用管道结合head命令。 ps -aux | head -n 10
三、API的生命周期：Design（设计）、Build（构建）、Test（测试）、Document（文档）、Share（发布）、run（运行）、DownLine（下线）。
对于零基础转行或者打算找一份初级测试的工作同学来说，linux属于必学必会内容，而且面试必问。
采用主从（master-replica）模式搭建。主节点提供日常服务访问，备节点提供HA高可用，当主节点发生故障，系统会自动在30秒内切换至备节点，保证业务平稳运行。
sar是System Activity Reporter（系统活动情况报告）的缩写。sar工具将对系统当前的状态进行取样，然后通过计算数据和比例来表达系统的当前运行状态。它的 特点是可以连续对系统取样，获得大量的取样数据；取样数据和分析的结果都可以存入文件，所需的负载很小。sar是目前Linux上最为全面的系统性能分析 工具之一，可以从14个大方面对系统的活动进行报告，包括文件的读写情况、系统调用的使用情况、串口、CPU效率、内存使用状况、进程活动及IPC有关的 活动等，使用也是较为复杂。 sa
性能测试是一个较大的范围，实际上性能测试本身包含了性能、强度、压力、负载等多方面的测试内容。
今天我们来聊一下数据库的性能优化，第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法，第二部分我们讲一个实际案例。
通常，很容易将性能理解错。对于Scrapy，几乎一定会把它的性能理解错，因为这里有许多反直觉的地方。除非你对Scrapy的结构有清楚的了解，你会发现努力提升Scrapy的性能却收效甚微。这就是处理高性能、低延迟、高并发环境的复杂之处。对于优化瓶颈， Amdahl定律仍然适用，但除非找到真正的瓶颈，吞吐量并不会增加。要想学习更多，可以看Dr.Goldratt的《目标》这本书，其中用比喻讲到了更多关于瓶延迟、吞吐量的知识。本章就是来帮你确认Scrapy配置的瓶颈所在，让你避免明显的错误。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
突然有一天，领导说：“小王，今天把996福报系统压一下，下班前把压测报告发我邮箱。”
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key，这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值，从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下，Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内，因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，大key会占用大量内存资源，导致Redis的性能受到严重影响。
redis 的复制分为两部分操作 同步（SYNC）和 命令传播（command propagate）
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
常见工作中，计算机系统的资源主要包括CPU，内存，硬盘以及网络，过度使用这些资源将使系统陷入困境。事实上，当上述服务器系统资源中的任何一个遭遇瓶颈，都会带来服务器性能的下降，典型的症状就是系统运行迟缓。 内存负载： free -m 以MB为单位显示整个系统的内存使用情况； free -h 则自动选择以适合理解的容量单位显示： top -c 命令用来动态查看具体进程消耗的内存空间，以及查看不同进程对于CPU、内存等资源的使用情况。 ---- cpu负载： 使用w查看系统负载； 默认情况下，top -c命令是以
MySQL-show-process命令是一种用于展示所有连接到 MySQL 数据库服务器的会话信息的命令。它能帮助我们诊断性能问题以及监控数据库服务器运行状况。通过展示当前正在执行的查询和其他有关会话的详细信息，以便我们了解服务器的工作内容和潜在问题。
或者 用户手动执行命令,如下 save命令: 同步快照方式,此方式会阻塞redis服务主进程对客户端命令的执行,不推荐; bgsave命令: 异步快照方式,此方法会 fork一个子进程 在后台执行,不影响主进程的效率;
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