性能测试在大型网站系统的设计和开发中非常重要，通常会和容量预估等工作结合在一起，穿插在系统开发的不同方案。 性能测试可以帮助我们及时发现系统的性能短板，评估系统的能力，在这个基础在上再进行针对性的性能优化。 同时，压力测试还可以帮助我们验证系统的稳定性和可靠性。 一个完整的性能测试方案通常包括以下几个方面：

 

压力测试工具

 

 

1.压力测试及生成性能报告 

压力测试一个重点是如何产生压力，通常可以通过自己编写脚本模拟请求，或者使用成熟的压测工具进行。 压力测试很重要的一点是如何使得模拟压测的数据尽量真实，越接近真实用户越好。

2.根据性能报告定位系统瓶颈，进行针对性优化，测试和优化的工作可以和日常开发并行。

压力测试完成以后，我们会拿到一个压测报告，这个报告通常会告诉我们系统的QPS、TPS、响应时延等数据， 这些数据可以让我们对服务器的性能有个整体的了解，发现存在的问题，但是不能帮助我们定位问题。   这个时候我们可以从系统的各个组件入手，关注系统的CPU、内存、IO、网络，对比这些环节对整体性能的影响，确定性能问题是系统哪一部分造成的，然后针对性的在系统中逐个优化。

3.估算容量承载能力，合理规划系统资源

进行压力测试的一个重要目的是让现有的服务器资源发挥最大的价值， 经过前期的测试和分析，这时候我们对系统整体的性能有了一个认识，对服务器的承载能力有了预估， 这个时候我们就可以结合业务规模配置服务器数量，CDN资源等，让最少的资源产生最大的价值。

常用压力测试工具选型

压力测试很关键的一点是如何产生压力，选择哪款测试工具很重要。PerformanceRunner(简称PR）是国内专业商业化性能测试工具，通过模拟海量用户并发测试整个系统的承受能力，实现压力测试、性能测试、配置测试、峰值测试等。大限度地缩短测试时间，优化性能和加速应用系统的发布周期。

在压力测试发现问题以后，就要进行有针对性的优化。对于不同的系统，这个过程的策略并不是确定的，但是大概可以划分为以下几个步骤： 

1.定位性能瓶颈，找出系统存在的问题 

不同系统的特点不同，在性能瓶颈上也有不同的表现，一般来说，下面的几个方面通常存在比较大的优化空间：

（1）磁盘I/O及文件操作

由于磁盘I/O读写的速度要比内存慢很多，程序在运行过程中，如果需要等待磁盘I/O完成，那么低效的I/O操作会拖累整个系统。

（2）网络操作

对网络数据进行读写的情况与磁盘I/O类似。由于网络环境的不确定性，尤其是对互联网上数据的读写，网络操作的速度可能比本地磁盘I/O更慢。

（3）CPU

对计算资源要求较高的应用，由于其长时间、不间断地大量占用CPU资源，那么对CPU的争夺将导致性能问题。如科学计算、3D渲染等对CPU需求旺盛的应用。

（4）高并发下的上下文切换及锁竞争等

高并发程序如果没有做好优化，存在大量的锁竞争，激烈得锁竞争将会明显增加线程上下文切换的开销，对性能造成极大的影响

（5）数据库

大部分应用程序都离不开数据库，而海量数据的读写操作可能是相当费时的。而应用程序可能需要等待数据库操作完成或者返回请求的结果集，那么缓慢的同步操作将成为系统瓶颈。

2.确定调整目标，提出解决方案

找到系统的性能问题以后，需要作出对应的解决方案。   典型的影响性能的问题，比如：

（1）系统对高并发的场景响应不足，如数据库连接池过低，服务器连接数超过上限，数据库锁控制考虑不足等

（2）内存泄露，如在长时间运行下，内存没有正常释放，发生宕机等

（3）数据库优化不足，业务日益增长，关联表众多，SQL不够优化等   定位到上述问题，接下来就是提出合理的调整目标， 比如服务器资源有限，可以通过配置更多的机器，服务上云等进行优化； 如果对高并发支持不好，就可以在代码层面优化，提高并发支持； 数据库性能问题，如慢查询等问题，就可以进行 SQL语句优化等。

3.实施解决方案，进行迭代开发

上一步的分析给出了一个初步的性能优化方案，接下来就是针对方案中提到的内容进行针对性的改进。 这个过程可以应用敏捷的思想进行迭代，在开发完成后，为了对比优化结果，可以对调优后的系统进行小范围测试。

4.进行基准测试并分析调优结果

数据说明一切，性能优化的结果不能简单的通过 “感觉系统变快了”来衡量，最好是通过对比优化前后的测试结果，用图表的方式直观的把优化结果展示出来。基准测试是指通过设计科学的测试工具和方式方法，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。对比测试结果，结合容量评估等工作，可以让系统发挥最大的效用。

 一个阶段的优化工作完成以后，最好是总结反思一下，比如本次优化是否达到了目标？系统的整体性能是否得到了改善？用户体验是否得到了提升？以及如何在接下来的开发工作中做的更好。