1、项目具体需求,及业务场景：关注真实用户会是怎样的一个业务场景，确定用户的用户习惯。
2、指标：响应时间在多少以内，并发数多少，tps多少，总tps多少，稳定性交易总量多少，事务成功率，交易波动范围，稳定运行时长，资源利用率，测哪些交易，哪些接口,测试哪些场景。
3、环境：生产环境服务器数量，测试环境服务器数量，按照资源配比得出测试指标。
4、协议：系统用什么协议进行通讯。
5、压力机数量：如果并发用户数太多，需要把压力发到不同的压力机，不然可能会存在压力机瓶颈问题，导致tps和响应时间抖动。
6、交易占比：分析线上日志得出tps占比。
7、系统架构：请求流经过哪些环节，压测时监控这些环节。
测试
1、基准：一个用户迭代100次，关注响应时间，事务成功率100%。
2、负载：10个用户跑10分钟，关注响应时间，事务成功率100%。
3、容量：估算一个总tps，根据公式计算出每个交易的pacing和vu，获取系统最大处理能力（最优容量），再令外测出三个梯度作为对比（两组小于最优容量，一组大于最优容量），四组容量VU等差，tps等差，对比每组容量实际占比和测试占比（越接近越能模拟真实场景），关注响应时间，总tps，tps，事务成功率，AP cpu利用率，DB cpu利用率，线程死锁，数据库死锁。
其中响应时间应小于负载测试时间，总tps应约等于预估总tps（相差不超过10是正常的），每个交易的tps应接近预估总tps*占比，事务成功率100%，AP cpu小于60%，DB cpu小于80%。dump线程栈检测是否有线程死锁，查看数据库日志看是否有数据库死锁。
4、稳定性：采取最优容量的80%作为压力持续运行24小时，观察系统长时间运行的性能表现，关注响应时间，tps，总tps，事务成功率，交易总数，观察是否有内存溢出（堆溢出，栈溢出，持久代溢出），cpu利用率是否达标，mem是否不持续增长，是否能正常触发fullgc，gc时间，gc频率， fullgc时间，fullgc频率（重点关注，JVM调优就是为了减少fullgc频率）。
压测中遇到的性能问题及解决办法
一、测试过程中cpu过高
1、用vmstat实时监控cpu使用情况。很小的压力AP cpu却到了80%多，指标是不能超过60%。
2、分析是use cpu过高还是sys cpu过高，常见的是use cpu使用过高。
3、如果是sys cpu使用过高，先把消耗cpu最多的进程找出来（top命令），再找到该线程下消耗cpu过高的是哪几个线程，再把该线程转换成16进制，再用jstack命令来dump线程栈，看这个线程栈在调用什么东西导致use cpu过高。
二、内存溢出（堆溢出、栈溢出、持久代溢出）
1、堆内存溢出
1)稳定性压测一段时间后，LR报错，日志报java.lang.OutOfMemoryError.Java heap space。
2)用jmap -histo pid命令dump堆内存使用情况，查看堆内存排名前20个对象，看是否有自己应用程序的方法，从最高的查起，如果有则检查该方法是什么原因造成堆内存溢出。
3)如果前20里没有自己的方法，则用jmap -dump来dump堆内存，在用MAT分析dump下来的堆内存，分析导出内存溢出的方法。
4)如果应用程序的方法没有问题，则需要修改JVM参数，修改xms，xmx，调整堆内存参数，一般是增加堆内存。
2、栈内存溢出
1)稳定性压测一段时间后，LR报错，日志报Java.Lang.StackOverflowError。
2)修改jvm参数，将xss参数改大，增加栈内存。
3)栈溢出一定是做批量操作引起的，减少批处理数据量。
3、持久代溢出
1)稳定性压测一定时间后，日志报Java.Lang.OutOfMenoryError.PermGen Space。
2)这种原因是由于类、方法描述、字段描述、常量池、访问修饰符等一些静态变量太多，将持久代占满导致持久代溢出。
3)修改jvm配置，将XX:MaxPermSize=256参数调大。尽量减少静态变量。
三、线程死锁
1、容量测试压测一段时间后，LR报连接超时。
2、造成这种现象的原因很多，比如带宽不够，中间件线程池不够用，数据库连接池不够，连接数占满等都会造成连接不上而报超时错误。
3、jstack命令dump线程栈，搜索线程栈里有没有block，如果有的话就是线程死锁，找到死锁的线程，分析对应的代码。
四、数据库死锁
1、容量测试压测一段时间后，LR报连接超时。
2、造成这种现象的原因很多，比如带宽不够，中间件线程池不够用，数据库连接池不够，连接数占满等都会造成连接不上而报超时错误。
3、数据库日志中搜索block，能搜到block的话就是存在数据库死锁，找到日志，查看对应的sql，优化造成死锁的sql。
五、数据库连接池不释放
1、容量测试压测一段时间后，LR报连接超时。
2、造成这种现象的原因很多，比如带宽不够，中间件线程池不够用，数据库连接池不够，连接数占满等都会造成连接不上而报超时错误。
3、去数据库查看应用程序到数据库的连接有多少个（ show full processlist），假如应用程序里面配置的数据库连接为30，在数据库查看应用程序到数据库的连接也是30，则表示连接池占满了。将配置改成90试试，去数据库看如果连接到了90，则可以确定是数据库连接池不释放导致的。查看代码，数据库连接部分是不是有创建连接但是没有关闭连接的情况。基本就是这种情况导致的，修改代码即可。
六、TPS上不去
1、压力大的时候tps频繁抖动，导致总tps上不去。查看是否有fullgc（tail -f gc_mSrv1.log | grep full）。
2、pacing设置太小也会导致tps上不去，对抖动大的交易多增加点用户即可。
3、tps抖动，单压抖动大的交易，发现很平稳，这时怀疑是不是压力太大导致，所以发容量的时候把压力最大的那只交易分到其他压力机，然后发现tps不抖动了。注意：多台压力机只影响tps抖动，不会影响服务器的cpu。
4、看响应时间有没有超时，看用户数够不够。
七、服务器压力不均衡（相差1%-2%是正常的）
1、跑最优容量的时候，四台AP只有一台cpu超过60%，其他三台都在60%以下。
2、查看服务器是否有定时任务。
3、查看是否存在压力机瓶颈。
4、是否存在带宽瓶颈（局域网不存在此问题）。
5、查看部署的版本，配置是否一样。
6、可能别人也在用这些AP，因为同一台物理机上有很多虚拟机，因为别人先用，资源被别人先占了。
八、fullgc时间太长
1、跑容量和稳定性的时候，出现LR报请求超时错误，查看后台日志是fullgc了，看LR几点报的错和日志里fullgc的时间是否对应，fullgc会暂停整个应用程序，导致LR前端没响应，所以报错，这时可以减少old代内存，从而减少fullgc时间，减少fullgc时间LR就不会报错，让用户几乎感觉不到应用程序暂停。
2、四台AP轮流着full gc（部分server fullgc，其他server也会fullgc），这时可以制定策略让不同的server不同时fullgc，或者等夜间交易量少时写定时任务重启服务。
十、系统性能指标
1）业务指标：主要包括并发用户数、响应时间、处理能力。
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指标 |
定义 |
简称 |
标准 |
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交易响应时间 |
指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。 |
Response Time: RT |
对于在线实时交易： 互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。 金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。 保险企业：3秒以下为佳。 制造业：5秒以下为佳。 对于批量交易： 不同数据量结果是不一样的，大数据量的情况下，2小时内完成。 |
|
系统处理能力 |
指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。 系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解：一是业务人员角度的一笔业务过程；二是系统角度的一次交易申请和响应过程。前者称为业务交易过程，后者称为事务。两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力。一般建议与系统交易日志保持一致，以便于统计业务量或者交易量。 |
HPS（Hits Per Second） ：每秒点击次数，单位是次/秒。 TPS（Transaction per Second）：系统每秒处理交易数，单位是笔/秒。 QPS（Query per Second）：系统每秒处理查询次数，单位是次/秒。 对于互联网业务中，如果某些业务有且仅有一个请求连接，那么TPS=QPS=HPS。 一般情况下，用TPS来衡量整个业务流程，用QPS来衡量接口查询次数，用HPS来表示对服务器点击请求。 |
无论TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好。 |
|
并发用户数 |
指在同一时刻内，登录系统并进行业务操作的用户数量。在测试中，采用虚拟用户来模拟现实中用户进行业务操作。 |
Virtual User: VU |
一般情况下，性能测试是将系统处理能力容量测出来，而不是测试并发用户数，除了服务器长连接可能影响并发用户数外，系统处理能力不受并发用户数影响，可以用最小的用户数将系统处理能力容量测试出来，也可以用更多的用户将系统处理能力容量测试出来。 |
|
错误率 |
指系统在负载情况下，失败交易的概率。 错误率＝(失败交易数/交易总数)*100%。 稳定性较好的系统，其错误率应该由超时引起，即为超时率。 |
Failure Ratio: FR |
不同系统对错误率的要求不同，但一般不超出千分之六，即成功率不低于99.4%。 |
2）资源指标：CPU资源利用率、内存利用率、磁盘I/O、网络I/O、内核参数(信号量、打开文件数)等。
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指标 |
定义 |
简称 |
标准 |
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CPU |
中央处理器是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。 |
Central Processing Unit：CPU |
CPU指标主要指的CPU利用率，包括用户态(user)、系统态(sys)、等待态(wait)、空闲态(idle)。 CPU利用率要低于业界警戒值范围之内，即小于或者等于75%; CPU sys%小于或者等于30%, CPU wait%小于或者等于5%。 CPU Load要小于CPU 核数。 |
|
内存 |
内存是计算机中重要的部件之一，它是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。 |
Memory就是内存的简称 |
现代的操作系统为了最大利用内存，在内存中存放了缓存，因此内存利用率100%并不代表内存有瓶颈，衡量系统内有有瓶颈主要靠SWAP（与虚拟内存交换）交换空间利用率，一般情况下，SWAP交换空间利用率要低于70%,太多的交换将会引起系统性能低下。 |
|
磁盘吞吐量 |
指在无磁盘故障的情况下单位时间内通过磁盘的数据量。 |
Disk Throughput |
磁盘指标主要有每秒读写多少兆，磁盘繁忙率，磁盘队列数，平均服务时间，平均等待时间，空间利用率。其中磁盘繁忙率是直接反映磁盘是否有瓶颈的的重要依据，一般情况下，磁盘繁忙率要低于70%。 |
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网络吞吐量 |
指在无网络故障的情况下单位时间内通过的网络的数据数量。单位为Byte/s。用于衡量系统对于网络设备或链路传输能力的需求。 当网络吞吐量指标接近网络设备或链路最大传输能力时，则需要考虑升级网络设备。 |
Network Throughput |
网络吞吐量指标主要有每秒有多少兆流量进出，一般情况下不能超过设备或链路最大传输能力的70%。 |
3）中间件指标：常用的中间件例如Tomcat、Weblogic等指标主要包括JVM, ThreadPool, JDBC。
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指标 |
二级指标 |
解释 |
单位 |
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GC |
GC频率 |
java虚拟机垃圾部分回收频率 |
每秒多少次 |
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Full GC频率 |
java虚拟机垃圾完全回收频率 |
每小时多少次 |
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Full GC平均时长 |
用于垃圾完全回收的平均时长 |
秒 |
|
|
Full GC最大时长 |
用于垃圾完全回收的最大时长 |
秒 |
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ThreadPool |
Active Thread Count |
活动的线程数 |
个 |
|
Pending User Request |
处于排队的用户请求个数 |
个 |
|
|
JDBC |
JDBC Active Connection |
JDBC活动连接数 |
个 |
标准
当前正在运行的线程数不能超过设定的最大值。一般情况下系统性能较好的情况下，线程数最小值设置50和最大值设置200比较合适。
当前运行的JDBC连接数不能超过设定的最大值。一般情况下系统性能较好的情况下，JDBC最小值设置50和最大值设置200比较合适。
GC频率不能频繁，特别是FULL GC更不能频繁，一般情况下系统性能较好的情况下，JVM最小堆大小和最大。
4）数据库指标：SQL、吞吐量、命中率、锁。
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指标 |
二级指标 |
解释 |
单位 |
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SQL |
耗时 |
执行SQL耗时 |
微秒 |
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吞吐量 |
QPS |
每秒查询次数 |
个 |
|
TPS |
每秒事务次数 |
个 |
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命中率 |
Key Buffer命中率 |
索引缓冲区命中率 |
百分之 |
|
InnoDB Buffer命中率 |
InnoDB缓冲区命中率 |
百分之 |
|
|
Query Cache命中率 |
查询缓存命中率 |
百分之 |
|
|
Table Cache命中率 |
表缓存命中率 |
百分之 |
|
|
Thread Cache命中率 |
线程缓存命中率 |
百分之 |
标准
SQL耗时越小越好，一般情况下微秒级别。
命中率越高越好，一般情况下不能低于95%。
锁等待次数越低越好，等待时间越短越好。
5）前端指标：页面加载时间、页面数量、网络时间（DNS，连接时间、传输时间等）。
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指标 |
二级指标 |
解释 |
单位 |
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页面展示 |
首次显示时间 |
在浏览器地址栏输入URL按回车到用户看到网页的第一个视觉标志为止 |
毫秒 |
|
OnLoad事件时间 |
浏览器触发onLoad事件的时间，当原始文档和所有引用的内容完全下载后才会触发这个事件 |
毫秒 |
|
|
完全载入的时间 |
所有onLoad JavaScript 处理程序执行完毕，所有动态的或延迟加载的内容都通过这些处理程序触发的时间 |
毫秒 |
|
|
页面数量 |
页面大小 |
整个页面大小 |
KB |
|
请求数量 |
从网站下载资源时所有网络请求的总数，尽量少 |
次 |
|
|
网络所花时间 |
DNS时间 |
DNS查找时间 |
毫秒 |
|
连接时间 |
浏览器与Web服务器建立TCP/IP连接的时间 |
毫秒 |
|
|
服务器时间 |
服务器处理时间 |
毫秒 |
|
|
传输时间 |
内容传输所用时间 |
毫秒 |
|
|
等待时间 |
等待某个资源释放的时间 |
毫秒 |
标准
页面要尽可能小及压缩。
页面展示和花费时间越短越好。
6）稳定性指标
最短稳定时间：系统按照最大容量的80%或标准压力（系统的预期日常压力）情况下运行，能够稳定运行的最短时间。
一般来说，对于正常工作日（8小时）运行的系统，至少应该能保证系统稳定运行８小时以上。对于7*24运行的系统，至少应该能够保证系统稳定运行24小时以上。
标准
TPS曲线稳定，没有大幅度的波动。
各项资源指标没有泄露或异常情况。
7）批量处理指标：指批量处理程序单位时间内处理的数据数量。一般用每秒处理的数据量来衡量。
处理效率是估算批量处理时间窗口最重要的计算指标。
关于批量处理时间窗口，不同系统的批量处理时间窗口在起止时间上可以部分重叠。另外，同一系统内部，也可能存在多个批量处理过程同时进行，其时间窗口相互叠加。
标准
在数据量很大的情况下，批处理时间窗口时间越短越好。
不能影响实时交易系统性能。
8）可扩展性指标：指应用软件或操作系统以群集方式部署，增加的硬件资源与增加的处理能力之间的关系。
计算公式为：（增加性能/原始性能）/（增加资源/原始资源）*100%。
扩展能力应通过多轮测试获得扩展指标的变化趋势。
标准
理想的扩展能力是资源增加几倍，性能就提升几倍。
扩展能力至少在70%以上。
9）可靠性指标：双机热备、集群、备份和恢复。
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指标 |
测试内容 |
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双机热备 |
节点切换是否成功及其消耗时间 双机切换是否有业务中断 节点回切是否成功及其耗时 双机回切是否有业务中断 节点回切过程中的数据丢失量 |
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集群 |
集群中某个节点出现故障时，系统是否有业务中断情况出现 在集群中新增一个节点时，是否需要重启系统 当故障节点恢复后，加入集群，是否需要重启系统 当故障节点恢复后，加入集群，系统是否有业务中断情况出现 节点切换需要多长时间 |
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备份和恢复 |
备份是否成功及其消耗时间 备份是否使用脚本自动化完成 恢复是否成功及其消耗时间 恢复是否使用脚本自动化完成 |
2. 具体性能的分析流程？
首先看关键指标是否满足需求，如果不满足，需要确定是哪个地方有问题，一般情况下，服务器端问题可能性比较大，也有可能是客户端问题（这种可能性非常小）。
如果是服务器端的问题，需要定位的问题有硬件相关指标，例如CPU，Memory，Disk I/O，Network I/O，如果是某个硬件指标有问题，需要深入的进行分析。如果中间件相关指标没问题，需要查看数据库相关指标，例如：慢查SQL，命中率，锁，参数设置。
如果以上指标都正常，应用程序的算法、缓冲、缓存、同步或异步可能有问题，需要具体深入的分析。
3. 如果让你去优化前端页面，你的优化流程是？
遇到问题，第一步是确定问题，先要确定是前端的问题还是后端的问题。
如果是前端的问题，那就要确定在哪些地方出了问题，按照前端的各种检测方法来检查。
如果是后端的问题，就从系统、中间件、数据库、网络等方面入手。
如何确定问题呢？
比如用Firefox的firebug调试，看一次请求在各部分分别花了多少时间，哪些请求耗时最长。
如果请求的是静态资源，时间很长，就需要考虑部署CDN啥的；
如果请求的不是静态资源而是服务器数据，时间长速度慢，那就分两种情况进行考虑：第一是后端的问题，第二是前端渲染问题。
如果返回数据很快，但界面数据没出来，就要考虑是前端js程序问题还是图片等资源太大的问题等等。