性能测试是一个庞大的话题，不是一两篇文章能讲清楚的，本着“不要脸”的精神以及结合自身工作经验，我写下了这篇关于性能测试冰山一角的文章，只求把性能测试的步骤讲清楚。

1. 性能测试场景分析。这一步是非常重要的，性能测试不是随便压、瞎压，一定要基于我们的实际业务去分析性能场景，设计性能场景，尽可能得模拟生产上的压力场景。具体来讲，在性能测试场景分析中，我们要明确以下几点（包括但不限于）：

      （1）线上用户数预估。线上用户数决定了我们设计压测场景时的在线用户数、并发用户数。20w在线用户数1000并发和2000在线用户数20并发完全不是一个概念。

      （2）高并发场景分析。我们需要结合业务流程，分析哪些用户使用场景可能会有压力、哪些接口会被大量调用、用户的高峰时间分布（晚8点~10点用户数最多？还是早上10-12点用户数最多？）。这块是至关重要而同时又容易出错的地方，分析地不透彻可能会出现“打错靶”的情况。以我亲身工作经验为例，当时项目组在准备某大V的粉丝报名活动，性能测试前期，我们都把重心放在了报名相关的2~3个接口上。毋庸置疑，报名相关的接口必然是会有压力的，但后期才意识到，更恐怖的压力是在登录模块上，粉丝报名必然需要先登录，而我们的产品在登录模块调用了大量后端接口…由于时间紧急，项目组并没来得及做登录模块的性能调优，报名活动上线当天，大V的流量直接把服务器压垮了…事后回顾线上数据发现，很多用户是直接卡在登录页，都没进入到报名页…真是惨痛的教训！虽然第一次报名被大V的流量压垮了，但报名还是要继续的。而经过项目组对登录模块的性能调优后，第二次报名整个过程都是轻松easy的。

2. 基于我们对性能场景的分析，开始设计性能测试用例、撰写性能测试脚本。这里要注意的是：

     （1）在线用户数和并发用户数不是一个概念。比如10w在线用户数，1000并发，代表在10w个模拟用户中，有1000个是在同一刻去调用某接口的。以赛跑为例，假如整个赛道共有500个选手陆陆续续分几批进行跑步比赛，那么这些选手总数500就是在线用户数，而在某批比赛中，裁判发令枪一响，同时冲出去的几十个选手就是并发用户数。

     （2）脚本要设定一定压测时间，压测时间太短压力起不来的。

     （3）既要设计单接口压测，也要设计多接口混合压测。

3. 性能测试环境准备 、测试数据构造和压测脚本执行。基于我们对性能场景的分析，开始去准备负载机、压力机、构造测试数据并执行压测脚本等。具体来讲：

      （1）负载机尽量模拟线上环境的配置，情况允许甚至可以在生产环境切部分服务器节点来压测。

      （2）压力机没有太大要求，只要配置不太垃圾，能发起压力即可。

      （3）基于对生产环境用户数的预估，要构造和生产大致的测试数据，假如数据库中数据不多，很可能就无法暴露某些性能瓶颈。<

      （4）执行压测脚本。这块要注意的是：（i）压测要进行“预热”，头一两次的压测是不准确的。脚本运行一两次压测后（同时也借此机会调试压测脚本、发现并修改脚本本身的问题），服务器才会进入压力状态，这个时候再去执行真正的压测；(ii)压力要逐步上去，不要一开始到系统的崩溃区。比如，100并发、200并发、300并发……直到800并发，逐步上去。

4. 性能测试结果分析、性能监控及性能调优。毫不掩饰地说，这块是我不擅长的。要做好性能测试结果分析及性能调优，需要对前后端代码实现、服务器配置、软件硬件等都相当熟悉。原则上，和系统所有相关的软件硬件、中间件、代码实现等都有可能影响系统性能。常见的影响因素有：

      （1）接口响应慢，服务端代码实现耗性能。

      （2）数据库瓶颈，例如数据库没加索引。

      （3）服务器资源配置低。这块可以通过水平扩展解决。

      （4）服务器资源配置不合理，cpu、内存等配置不合理导致压力条件下服务器资源占用不合理。

      （5）网络带宽。

      （6）影响性能的还有很多因素，上文只列举出常见的几个因素。需要注意的是，在性能调优中，不少情况下是前后端结合来达到调优目的的，例如前端某些页面可以设置成静态页面，前端通过页面分流减小后端压力等。