- `SHOW VARIABLES`：查看 MySQL 服务器的系统变量，了解服务器的配置信息。
应用性能指数或者Apdex分数，已经变成追踪应用反应性能的工业标准。 通过定义指标：一个指定的web请求或者事务达到这个指标的时间是多久。 这些事务可以被分为满意（快），可容忍（慢），太慢，请求失败。可以用下面这个简单的数学公式来表示，分数范围从0到1.
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
提起性能测试，可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆（不仅仅只是测试人员会弄混淆，很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解）。性能测试，它是属于测试领域一个专业细分领域，其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精，从大的类型来划分，常见的它又被分为：
本文介绍了如何监控应用程序的性能指标，包括用户满意度、平均响应时间、错误率、应用实例计数、请求率、服务器CPU使用率、应用可用性和垃圾回收。作者通过介绍这些指标，旨在帮助读者了解如何监控应用程序的性能，并发现潜在的性能问题。
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
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。
1.性能测试： 通过工具，模拟一定量的并发用户数，向服务器发起请求，获得性能指标。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求，以此查看服务器性能指标，尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化（反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复），测试系统的限制和故障恢复能力，找系统瓶颈
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
我们做性能测试时，尽可能的降低网络延迟时间，这样RT时间才会无限的接近我们的服务器处理时间
京东全球年中购物节火热进行中，2018年6月1日0点到6月18日24点累计下单金额达1592亿元，出库订单金额同比增长超过37%！618期间，90%以上自营订单实现当日达或次日达。在这要为物流研发系统高性能、高稳定点赞！这离不开备战阶段必做的一件事：对系统持续压测和优化。你的系统做了吗？
软件性能测试过程中经常要对服务器性能指标（比如CPU、内存、磁盘IO及网络IO等等）进行监控以分析出软件在此服务器上的性能瓶颈以便进行后续的服务器调优及软件性能优化。下面为大家介绍一款小编认为比较好用的Linux系统服务器性能监控分析工具：nmon for Linux。 从nmon工具包中选择监控服务器匹配的nmon监控可执行文件（如下图所示:小编使用的是nmon_linux_x86_64）
性能指标是用来评估和衡量系统、组织、人员或产品等性能的一组标准。在不同的领域，性能指标可以涵盖多种不同的测量标准和方法。性能指标通常与目标和目的紧密相关，用于确定当前性能水平、设定性能目标、识别改进领域和跟踪进步情况。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：
上周，对性能测试系列专题，在公号内发表了第一篇介绍：【性能系列连载一】开篇：性能测试不可不知的“干货”，但反响貌似并不太好，但既然此前已答应了部分读者要连载分享性能这块的知识，含着泪也得继续写。
性能测试就是测试人员借助性能测试工具，模拟系统在不同场景下，对应的性能指标是否达到预期.
在实际的性能分析中，一个很常见的现象是，明明发生了性能瓶颈，但当你登录到服务器中想要排查的时候，却发现瓶颈已经消失了。或者说，性能问题总是时不时地发生，但却很难找出发生规律，也很难重现。
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
作为程序员，和 Linux 打交道，在服务器上分析系统性能情况，是每一个后端工程师都无法避开的事情。
定义：性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
之前讲的Jmeter算不上是性能测试，只是用Jmeter做接口测试。现在我们开始进入实际的性能测试。开始前你应该对Jmeter有了一定的了解，把前面Jmeter内容看一遍应该可以入门了。
系统性能是互联网应用最核心的非功能性架构目标，系统因为高并发访问引起的首要问题就是性能的问题，高并发访问的情况下，系统因为资源不足，处理每个请求的时间都会变慢，看起来就是性能的变差。
作为一枚测试，或多或少都做过or听说过性能测试。说到性能测试，第一印象可能是高大上，因为它涉及到评估系统的性能、稳定性和可靠性。确实，性能测试水很深，如果玩得比较溜就能发展成性能测试专家、架构师级别。
性能指标有许多项，真正的性能测试也分很多种类，如负载测试，压力测试，稳定性测试等。但对于我们程序员来说，需要清晰无误的理解的指标主要是以下一些指标：
Redis监视器是用于监控和管理Redis数据库的工具，它能够提供关键性能指标和实时监控，帮助运维人员及时发现和解决问题。Redis监视器具有以下功能：
上一篇 "大型网站架构概述，我们必须要理解的这五个架构要素" ，我们主要一起理解了大型网站架构设计中高性能，高可用，可伸缩，可扩展和安全性这五大要素，知道了怎么通过这些架构要素来衡量我们整体系统架构设计的优劣。
大多数测试人员在谈到性能测试时，往往会倍感压力。对于我来说更是如此，想做好性能测试需要庞大的知识体系，不断实践所总结的经验教训更是弥足珍贵。而且每个人对性能测试的理解都有独到的地方，此次逐步揭开性能测试得神秘面纱，结合课堂学习及自身消化理解后的，归纳了一些性能测试的基础知识，希望对大家理解性能测试有所帮助。
在性能测试中最重要有两个指标，一个是资源指标，是指应用服务对服务器系统资源占用，包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现，如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
功能测试（Functional Test）是在规定的一段时间内运行软件系统的所有功能，以验证这个软件系统有无严重错误。
性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。
听云发布《2017中国云计算评测报告》，本次报告从用户视角出发，对各家云服务提供商的综合用户体验、性能与可用性以及服务与易用性这三个方面进行了盘点，凸显出各家云的优势与不足，以持续提升云端用户体验。
最近工作之余，对以往的性能测试相关知识做了整理和复盘，发现了很多之前没认真思考过的小细节，整理出来，以供参考。。。
但是，接口测试、自动化测试脚本，不能直接用于性能测试，需要进行性能转换，才能用于性能测试。
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
云计算管理员们一般都工作在一个分布式局域网计算基础设施中，它与传统数据中心最大的区别之一就是，所有被存储、调配和管理的数据都在一个私有云中。基于云计算的高效工作负载监控可在性能发生问题之前就提前发现这些问题的苗头，从而防患于未然。了解你的云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验。 收集云计算性能指标 IT管理员们必须积极主动地收集和记录云计算服务器的性能指标与数据，这主要是因为托管云计算工作负载的大多数服务器都是需要使用专用资源的虚拟机。对于云计算服务器来说，过度分配资源或分配资源不足
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用，它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义：
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
* 定义：awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具，它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告，通过这个报告，我们就可以了解一个系统的整个运行情况，这就像一个人全面的体检报告。 如何分析： * 在看awr报告的时候，我们并不需要知道所有性能指标的含义，就可以判断出问题的所在，这些性能指标其实代表了oracle内部实现，对oracle理解的越深，在看awr报告的时候，对数据库性能的判断也会越准确 * 在看性能指标的时候，心里先要明白，数据库出现性能问题，一般都在三个地方，io，内存，cpu，这三个又是息息相关的（ps：我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障），当io负载增大时，肯定需要更多的内存来存放，同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据，相反，cpu时间花费多的话，有可能是解析sql语句，也可能是过滤太多的数据，到不一定是和io或内存有关系了 * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候，我们要知道，什么时候用到cpu，什么时候用到内存，什么时候用到io 1. cpu：解析sql语句，尝试多个执行计划，最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划，不一定是最优的，因为关联表太多的时候，数据库并不会穷举所有的执行计划，这会消耗太多的时间，oracle怎么就知道这条数据时你要，另一个就不是你要的呢，这是需要cpu来过滤的 2. 内存：sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间，还有取到的数据，根据lru算法也会尽量在内存中保留，在执行sql语句过程中，各种表之间的连接，排序等操作也要占用内存 3. io：如果需要的数据在内存中没有，则需要到磁盘中去取，就会用到物理io了，还有表之间的连接数据太多，以及排序等操作内存放不下的时候，也需要用到临时表空间，也就用到物理io了 这里有一点说明的是，虽然oracle占用了8G的内存，但pga一般只占8G的20%，对于专用服务器模式，每次执行sql语句，表数据的运算等操作，都在pga中进行的，也就是说只能用1.6G左右的内存，如果多个用户都执行 多表关联，而且表数据又多，再加上关联不当的话，内存就成为瓶颈了，所有优化sql很重要的一点就是，减少逻辑读和物理读
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