高并发系统的优化一直以来都是一个很重要的问题，今天小编和大家聊聊高并发系统的一些性能调优和优化策略。
系统性能的关键指标
吞吐量（Throughput） 系统单位时间内处理任务的数量；
延迟（Latency） 系统对单个任务的平均响应时间；
一般来说，考量一个系统的性能主要看这两个指标。而这两个指标之间又存在着一些联系：对于指定的系统来说，系统的吞吐量越大，处理的请求越多，服务器就越繁忙，响应速度就会慢下来；而延迟越低的系统，能够承载的吞吐量也相应的更高一些。
一方面，我们需要提高系统的吞吐量，以便服务更多的用户，另一方面我们需要将延迟控制在合理的范围内，以保证服务质量。
系统性能测试
业务场景
对于不同的业务系统，可以接受的延迟（Latency）也有所不同，例如邮件服务可以忍受的延迟显然要比Web服务高得多，所以首先我们需要根据业务场景的不同来定义理想的Latency值。
测试工具
我们需要一个能够制造高吞吐的工具来测试系统的性能，PerformanceRunner是国内领先的支持http、https、websocket、tcp/ip、MQ等各种协议、10万+海量并发、精准可靠的性能测试工具，极大地降低了应用系统运行风险。
测试流程
测试的过程中需要不断加大吞吐量，同时注意观察服务端的负载，如果负载没有问题，那就观察延迟。一般这个过程需要反复很多次才能测出系统的极限值，而每次测试消耗的时间也比较长，需要耐心一些。
通用的系统参数调优
Linux内核默认的参数考虑的是最通用的场景，不能够满足高并发系统的需求。
内存：对于单个Socket连接来说消耗内存不多，但是几万甚至几十万个连接叠加起来就非常可观了，配置不当会导致压测端内存成为瓶颈。
网络：有时候为了避免网络拥塞，需要限制压测客户机的带宽，使流量以比较平滑的速率发送和接收。
定位系统性能瓶颈：当系统吞吐和延迟上不去时，首先需要定位问题，而不是急于修改代码。常见的性能瓶颈包括CPU/内存/磁盘IO/网络带宽等，其中每一项都有一到多个简单实用的工具： 对于CPU和内存，我们只要使用top就可以了；对于磁盘IO，可以用iotop或iostat；对于网络带宽，可以使用iftop。
如果依然没能定位到问题，可能系统配置不当，参考通用的系统参数调优。最后检查代码是否有单点瓶颈，例如程序被阻塞了：在笔者实测过程中，发现每个用户创建会话进程都需要对同一个supervisor发起同步请求，同时登录的用户数量很大时，这些同步请求会排队，甚至引发超时。
以上就是小编收集的做压力测试时遇到的一些问题以及应对办法，鉴于笔者水平有限，错漏难免。
更多并发测试推荐阅读：
如何开展数据库系统的性能需求分析?如何制定数据库能力评估模型？
带您理解解负载测试怎么做及负载测试工具
如何做接口压力测试?压力测试报告应该包含哪些结果？
全链路性能需求分析的要点是什么？和传统线下性能测试有什么区别
软件测试中服务器稳定性测试方法有哪些?
性能测试和并发压力的关系 性能测试中怎么设置并发数？
如何进行压力测试和并发测试？性能测试工具PR使用特点介绍
sales@spasvo.com
