性能测试进阶指南
JMeter性能测试入门及进阶教程
JMeter性能测试入门+进阶教程✧JMeter入门篇 (2)1.JMeter简介 (2)2. JMeter安装 (2)2.1 JDK安装 (2)2.2 JMeter安装 (2)3. JMeter脚本编写 (4)3.1 添加线程组 (4)3.2 添加HTTP请求 (6)3.3 添加察看结果树 (7)3.4 添加用户自定义变量 (8)3.5 添加断言 (9)3.6 添加断言结果 (10)3.7 添加聚合报告 (11)4. 执行性能测试 (12)4.1 配置线程组 (12)4.2 执行测试 (13)5. 分析测试报告 (13)✧JMeter进阶篇 (15)1. JMeter参数化 (15)1.1 CSV Data Set Config (15)1.2 参数化测试数据准备 (15)1.3 使用函数助手设置参数规则 (17)2. JMeter录制功能 (20)2.1 JMeter代理模式录制脚本 (20)2.2 Fiddler抓包工具 (26)2.3 Badboy录制 (29)3. JMeter扩展图形插件 (31)3.1 图形插件安装 (31)3.2 图形扩展插件实例运用 (33)4. 命令行运行JMeter (36)4.1命令行语法 (36)4.2命令行示例 (37)5. JMeter常用协议实例 (38)5.1 http协议 (38)5.2 https协议 (38)5.3 soap协议 (43)5.4 socket协议 (48)6. JMeter负载均衡 (55)6.1配置负载测试机 (55)6.2设置Controller调度机 (59)6.3 注意事项及负载性能提升 (60)7. Loadrunner与JMeter对比 (62)7.1实际接口测试结果对比 (62)7.2工具特点对比 (66)JMeter入门篇1.JMeter简介Apache JMeter是一款纯java编写负载功能测试和性能测试开源工具软件。
性能测试过程的六个阶段
性能测试过程的六个阶段性能测试的工作千头万绪，最怕的就是像无头苍蝇般盲目地测试，不但旷日费时，还累积不到经验，团队与个人都难以成长，（下次再进行性能测试时，还是乱测一通）。
我们需要拟定步骤分阶段执行，如此才能循序渐进，一步步向目标前进。
根据微软公司的研究显示，性能测试的过程应该为六个阶段，分别是发现、探究、提案、执行、复查、收尾。
原文如下：1， Discover the problem：发现问题。
这个步骤最重要的就是发现(Discover)问题，详述(Discribe)问题,并且正确而详细地记录(Document)下来。
在进入下一步骤前，我们测试人员应该问问自已以下这些问题：对于问题是否已经有简明的描述用户的基线与期待在哪2， Explore the conditions：探究原因，为问题提供明确的定义与定位。
这个步骤的主要任务：是广泛搜集相关数据，尽量了解系统的每一个方面，避免深入分析时，漏了某个关键的现象而误入歧途；重点：是探索(Explore)，寻找证据(Evidence),建立(Establish)整个问题的来龙去脉的假设。
有的时候在这个阶段就可以发现重大问题，一眼就看出关键点，例如硬件毁损，某个硬盘区块或内存块不稳，或某个其他程序吃掉所有的内存，让SQL Server无内存可用，或是该程序常常死当，拖垮CPU等等。
3， Track down possible approaches：提供可能的解决方案。
这个步骤的主要任务：深入分析数据间的关联性，并对整个问题的前因后果提出假设，最后拟定出相应的策略(计划)。
如果前一个步骤做得不够详实，在这个步骤我们可能就会误判，导致努力了半天，但就是找不到瓶颈点。
这个步骤最重要的动作是：拟定计划。
一个好的计划，你才能知道方向与步骤。
4， Execute the most likely approach：执行最有可能的解决方案。
这是DETECT方法中最简单的一步，因为只要执行上一步中所拟定的计划就行了。
性能测试进阶指南——基础篇一（系统资源的讲解）
性能测试进阶指南——基础篇一（系统资源的讲解）本文旨在帮助测试人员对性能测试常用指标做一个简单的讲解，主要包括CPU、内存、磁盘和网络带宽等系统资源，本文仅仅局限于Linux系统，Windows Server系统暂不做考虑。
一、系统资源的分析Linux下的系统资源主要记录在内核文件/proc中，下面几乎记录了Linux所有的系统信息。
1、CPU1.1 CPU的文件系统CPU的基本信息在目录cpuinfo下可以查看，基于不同指令集（ISA）的CPU产生的/proc/cpuinfo文件不一样，基于X86指令集CPU的/proc/cpuinfo文件包含如下内容：[root@alpha8870 proc]# cat cpuinfoprocessor : 0vendor_id : GenuineIntelcpu family : 6model : 45model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2609 0 @ 2.40GHzstepping : 7cpu MHz : 2400.000cache size : 10240 KBphysical id : 0siblings : 4core id : 0cpu cores : 4apicid : 0fpu : yesfpu_exception : yescpuid level : 13wp : yesflags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts mmx fxsr sse sse2 ss ht syscall nx rdtscp lm constant_tsc nonstop_tsc pni cx16 popcnt lahf_lmbogomips : 4800.00clflush size : 64cache_alignment : 64address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtualpower management: [8]以上输出项的含义如下：•processor ：系统中逻辑处理核的编号。
性能测试之性能测试调优
1.性能测试调优1)性能调优原则1. 在应用系统的设计、开发过程中，应始终把性能放在考虑的范围内；2. 确定清晰明确的性能目标是关键；3. 必须保证调优后的程序运行正确；4. 性能更大程度是取决于良好的设计，调优技巧只是一个辅助手段；5. 调优过程是迭代渐进的过程，每次调优的结果要反馈到后续的代码开发中去；6. 性能调优不能以牺牲代码的可读性和维护性为代价。
2)性能调优基本步骤1. 确定清晰的性能目标，并按优先级排列；2. 利用科学的测试工具对应用程序进行测试，定位出性能瓶颈，列举出可能造成该系统瓶颈的因素；3. 把服务系统拆分成组件：Web 层、业务层、集成层、持久层，分别进行调优；4. 有系统的科学调优➢遵循一定的程序：测试性能→找出瓶颈→假设造成瓶颈的因素→测试假设是否成立→修改应用→再次测试性能。
➢确定影响性能的因素：CPU、Memory、JVM、JDBC 还是其它因素。
➢找出主要的瓶颈，首先解决最容易的，再重复测试。
➢一次修改一个瓶颈，不要对不需要的地方进行调优。
5. 优化完成之后，进行性能回归测试；2.DB常见性能问题随着开源框架越来越成熟，开发人员在写代码的时候，更多的情况下会去参考其它人员的写法，所以代码层面的问题其实所占的性能问题比例并不会太高，更多的可能是开发框架的选择及使用上会出更多的问题（比如配置问题）。
但是大量的问题会集中在SQL上。
现在的ORM层更多的是把数据库操作当成对像来使用，最大的好处就是开发人员能通过很少的代码量就完成数据库层面的操作，大大提示了开发效率，不需要去写很多JDBC代码。
但是数据库毕竟不能只当作对象来看来，它有自己的组织方式，有自己的索引机制，当你数据库量到一定程度的时候，这类框架就会相当吃力，因为当通过对象的方式来组织对象之间的关系，就会导致映射到数据库层面的SQL会非常的复杂。
恰恰这种复杂并不是数据库执行引擎所期待的时候，就会导致各种慢查询。
常见的DB 问题主要有以下几种类型（以mysql为例）：1)引擎的选择mysql 常用的存储引擎包括MYISAM、Innodb 和Memory，其中各自的特点如下：MYISAM : 全表锁，拥有较高的执行速度，一个写请求请阻塞另外相同表格的所有读写请求，并发性能差，占用空间相对较小，mysql 5.5 及以下仅MYISAM 支持全文索引，不支持事务。
性能测试与基准测试：评估库和工具性能的指南
性能测试与基准测试：评估库和工具性能的指南通过性能测试和基准测试来评估库和工具的性能，需要遵循一定的步骤和原则。
以下是一个详细的指南：1. 确定测试目标●首先要明确你希望评估的性能方面，例如响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等。
●根据目标，确定你需要关注的性能指标。
2. 创建测试环境●为测试创建一个与生产环境相似的环境，确保硬件配置、操作系统、网络条件等因素与实际使用场景一致。
●这样可以获得更贴近实际使用情况的性能测试结果。
3. 设计测试用例●根据测试目标，设计具体的测试用例。
这可能包括不同的负载情况、并发请求、数据输入等。
●确保测试用例能够全面覆盖库或工具的主要功能和性能要求。
4. 执行性能测试●使用性能测试工具或自行编写脚本，按照设计的测试用例执行性能测试。
●收集并记录关键性能指标数据，如响应时间、吞吐量等。
5. 执行基准测试●使用行业标准的基准测试工具或自定义工具，对库或工具进行基准测试。
●基准测试可以帮助你了解库或工具在特定负载下的性能表现，并与其他库或工具进行比较。
6. 分析测试结果●对收集到的性能数据进行深入分析，识别性能瓶颈和潜在问题。
●比较测试结果与预期目标，评估库或工具的性能表现。
7. 报告和分享●撰写性能测试报告，详细记录测试过程、结果和建议。
●将报告分享给团队成员和利益相关者，以便他们了解库或工具的性能表现。
8. 优化和迭代●根据测试结果，识别需要优化的方面，并进行相应的改进。
●在改进后，重新执行性能测试和基准测试，以验证优化效果。
9. 持续关注●随着库或工具的使用和升级，持续关注其性能表现。
●定期进行性能测试和基准测试，确保库或工具始终保持良好的性能。
通过遵循这些步骤，你可以有效地利用性能测试和基准测试来评估库和工具的性能，并根据测试结果进行相应的优化和改进。
超级计算技术的性能评测与优化指南
超级计算技术的性能评测与优化指南超级计算技术在现代科学研究、工程设计和商业决策中起到了至关重要的作用。
性能评测和优化是确保超级计算机系统运行高效且最大化利用其计算能力的关键步骤。
本文将介绍一些评测超级计算机性能的方法，并提供一些优化指南，以帮助提高超级计算技术的效率和性能。
首先，对于性能评测，我们需要了解超级计算机的硬件和软件架构，以便确定评测方法。
在评测过程中，我们关注的主要指标是计算能力、内存访问速度、并行性和通信效率。
1. 计算能力评测:计算能力是指系统每秒能够执行的浮点运算次数。
常见的计算能力评测方法包括LINPACK基准测试和高性能计算基准测试（HPCG）。
通过这些测试，我们可以了解计算系统的基本性能特征，如处理器速度、运算器数量和数据传输速度等。
2. 内存访问速度评测:内存访问速度对超级计算机的性能至关重要。
评测内存访问速度的常用方法有STREAM基准测试和latency测试。
这些测试可以帮助我们确定内存系统的带宽和延迟，从而为优化内存访问提供指导。
3. 并行性评测:并行计算是超级计算技术的核心，也是评测和优化的关键考量之一。
并行性评测可以通过使用OpenMP、MPI和CUDA等并行编程工具和库来实现。
通过编写并行程序，我们可以测量并行运算的性能，并发现瓶颈和优化机会。
4. 通信效率评测:超级计算机中节点之间的通信是系统性能的重要组成部分。
通信效率评测方法包括使用PingPong测试和MPI通信测试。
这些测试能够帮助我们确定节点之间的通信延迟和带宽，以及可能存在的瓶颈。
一旦我们完成了性能评测，就可以利用优化指南来提高超级计算系统的效率和性能。
以下是一些优化指南供参考：1. 并行化和向量化：通过使用并行编程技术，如OpenMP和CUDA，将问题划分为更小的子问题，并使用多个处理器或GPU同时处理。
此外，利用高级语言特性和编译器优化选项，将循环向量化以提高计算效率。
2. 数据局部性优化：提高数据访问局部性可以减少内存访问延迟，通过重用缓存中的数据来实现更快的数据访问速度。
常用的性能测试方法和测试要点
常用的性能测试方法和测试要点2008-12-16 13:58:04 / 个人分类：转载好东西常用的性能测试方法和测试要点1、明确用户的性能需求（显示的和隐式的），性能测试点，找出瓶颈1）用户直接需求的和使用过程中（行业经验）可能遇到的性能瓶颈点必须测试和分析到。
当然，客户不需要的，也没有必要去花时间和精力。
2）从中获取相应的性能测试参数，峰值和平均值。
3）客户的性能容忍度和系统所能承受的容忍度同样重要。
4）确认系统运行的最低硬件环境要求（虽然硬件便宜的多了，但客户能不能改造自己的环境还得客户说了算）5）如果可以的话，将系统的容错性做为性能测试的一部分进行测试2、测试对象和性能负载分布1）基本的3个对对像：C/S、B/S中的客户端和服务器，其中还有网络进行连接或中间件。
2）服务端可能分为数据端、业务端和服务容器。
3）跟据实际的测试结果合理的进行相应的性能负载分布。
3、负载、容量和压力测试逐一进行（如果需要）1）更多的情况下，性能测试中出现的问题是最初的设计时应存在的问题。
如果可能，建议对相应的性能提前做测试和优化。
2）够用就好，不是所有的系统都要进行性能测试，一切以客户需求和实际需要为准。
4、测试点1）CPU和内存使用（系统自身的原因）。
是否可以正常的使用和释放，是否存在内存溢出。
2）访问的速度（客户需求或是实际的应用要求说了算）3）网络。
网络传输速度，网络传输丢包率。
（找些工具，有免费的）4）服务器。
指令、服务应答响应时间，服务器对信息处理的时效性，服务器对峰值的处理（建议进行服务器优化或是进行服务负载均衡，有大量的文档对此进行描述）5）中间件。
中间件在信息传递中的处理性能及信息处理的正确性。
5、测试和监控数据1）均值下的持续运行（通过分析对整体的性能进行预测和评估）2）短时间的峰值运行（分析系统的处理能力）3）最低配置和最佳配置下的性能对比4）多用户。
同时访问，同时提交。
5）对4 中的数据进行记录和监控6、选择测试工具现有的测试工具太多了，不在一一列举。
kylinPET XMPP性能测试指导
1 kylinPET提供XMPP业务功能1.1 IP欺骗每个HTTP用户一个虚拟IP，支持系统虚拟IP（需要在操作系统配置多IP）或工具虚拟IP（不需要在操作系统配置IP）。
配置路由方法参照《kylinPET 三种典型组网介绍IP欺骗与路由设置》文档。
1.2 支持TLS1.3 支持功能1)创建账号2)登录3)发送消息4)接收消息5)发送文件6)接收文件7)修改用户状态8)创建聊天室9)加入聊天室10)发送聊天室消息11)接收聊天室消息2 XMPP测试流程通过该例子，介绍如何使用工具完成XMPP业务测试，及介绍工具的界面使用方法。
操作步骤：2.1 Scripter创建业务脚本2.1.1 新建业务脚本点击“文件” -> “新建”或者“工具栏”的“新建”按钮。
2.1.2 XMPP设置点击“工具” -> “设置”或者“工具栏”的“设置”按钮✧域名：对应XMPP服务器的业务名 ServiceName，如 ✧服务器IP：XMPP服务器地址✧服务器端口：XMPP默认为5222✧TLS：使用TLS加解密✧SASL：登陆流程进行SASL✧压缩：对发送的XMPP数据进行压缩✧信任证书：TLS信任证书与密码。
2.1.3 下载速率限制下载速率限制：用于限制每个虚拟用户的下载/接收文件速率，模拟用户带宽。
1Mb=128KB2.1.4 如何创建业务脚本流程1）send节点除了接收消息、会议/聊天消息、文件使用receive节点，其他XMPP的操作都使用send节点，支持功能包括：登录、发送消息、发送文件、用户状态、修改心情/签名、创建账号、删除账号、修改密码、注册、断开连接、获取组信息、添加组、删除组、获取好友信息、查询用户、添加好友、删除好友、获取VCard信息、获取用户头像信息、修改头像、创建会议室、加入会议室、发送会议室消息、查询会议室成员名字、获取所有会议室、获取离线消息2）receive节点✧类型：普通消息、会议/聊天室消息、文件✧保存消息发送者到to参数：后面发送的消息将引用该to，否则需要在参数列表配置✧超时：接收消息或文件超过该时间，认为超时失败3）其他节点执行XMPP功能都通过Send与Receive图标节点实现，其他图标节点的意义见《kylinPET 帮助指导》的“3.5.1 图标库”2.1.5 登录并发送或接收消息1）创建发送消息脚本脚本流程图如下：参数列表如下：创建账号节点如下：登录节点如下：发送消息节点如下：接收消息节点如下：2）创建接收消息脚本脚本流程图如下：参数列表如下：创建账号节点如下：登录节点如下：接收消息节点如下：发送消息节点如下：2.1.6 登录并发送或接收文件1）创建发送文件脚本脚本流程图如下：发送文件节点，{file}表示文件名支持参数化，实现每个用户发送的文件不一样，如下：参数列表配置与登录与发送消息一样。
怎样做好性能测试
怎样做好性能测试学不到东西，技术水平低下，是测试这个行业最大的毛病。
如何突破瓶颈？我也不知道。
尽量实现自动化一点要抽时间尽量把自己的测试工作实现自动化，可以节省测试的时间，提高自己的技术水平，也可以避免老是重复测试。
自动化测试VS手动测试现在很多公司招测试的要求越来越高，很多好公司招senior QA，都要求5年工作经验以上，掌握一门编程语言，有丰富的自动化测试经验。
当然自动化测试的待遇也会比手动测试好很多。
自动化是趋势，只会做手动测试的人，以后肯定会失去竞争力。
自动化测试的技术和开发用到的技术相差太远以前很多同事想由测试转开发，现在几年过去了，还是没转成，他们原先想利用自动化测试的技术积累，转去做开发。
哪知道自动化测试用到的技术跟开发用到的技术相比，实在是相差太远。
测试转开发？难努力学习编码，然后用于测试，才是正道做测试最郁闷的是无法听懂开发人员讨论技术有时候跟开发人员一起开会，会议上开发人员都热烈讨论。
而我做为测试人员基本上听不懂这群开发在说什么，根本插不上话。
很多会议我甚至都没说过一句话。
优秀的测试人员非常稀少想把测试做好非常不容易，优秀的测试人员需要很广的知识面，良好的沟通能力（不但要和开发人员和项目经理打交道，还要跟其他组的人交流）。
丰富的测试经验，对测试工作有极大的热情，耐心。
还需要测试人员有丰富的业务知识，还要会写代码。
代码写得好的人，肯定就不会做测试，而是做开发去了。
大部分的测试经理都是有开发背景的我发现我的几任上司都是由开发转来做测试的。
他们都是有几年的开发经验，然后不知道什么原因转行做测试经理了。
他们既能开发又能测试，啥都会，能给手下的测试人员提供技术支持。
假如一个测试经理啥技术都不懂，对内hold不住手下的人，对外其他组的人不鸟你。
软件测试的确非常枯燥，需要花费大量精力不可否认测试工作需要耗费大量的精力，所以欧美才会把大量的测试职位外包给中国，一遍又一遍的重复测试，不停地执行测试用例，测得天昏地暗，头发晕。
如何进行性能测试和负载测试
如何进行性能测试和负载测试性能测试和负载测试是软件开发中非常重要的步骤之一，它们帮助开发人员评估和验证应用程序在不同条件下的性能表现。
本文将探讨如何进行性能测试和负载测试。
一、性能测试：性能测试旨在评估应用程序在特定条件下的性能，包括响应时间、吞吐量、并发用户数等。
下面是进行性能测试的一般步骤：1.确定性能目标：在开始性能测试之前，需要明确定义应用程序的性能目标。
这些目标可能包括最大响应时间、最大并发用户数、吞吐量等。
这些目标将作为性能测试的基准。
2.制定测试计划：根据性能目标，制定详细的测试计划，包括测试环境、测试数据、测试方法等。
测试环境通常是一个与生产环境相似的测试环境，能够模拟实际用户访问应用程序的情况。
3.设置测试场景：根据测试需求和目标，设置不同的测试场景。
例如，可以模拟不同数量的并发用户、不同类型的请求等。
4.收集基准数据：在进行性能测试之前，需要收集应用程序的基准数据，包括响应时间、吞吐量等。
这些数据将与测试结果进行比较，以评估应用程序的性能。
5.运行性能测试：根据测试计划，运行性能测试，并记录测试结果。
测试工具可以帮助自动化执行测试脚本，并收集测试数据。
6.分析测试结果：分析性能测试结果，评估应用程序的性能表现。
比较测试结果与性能目标，并识别性能瓶颈。
7.优化和重复测试：根据性能分析结果，优化应用程序，解决性能瓶颈。
然后，重复性能测试，检验应用程序的改进程度。
8.编写测试报告：根据性能测试结果，编写详细的测试报告。
报告应包括测试目标、测试方法、测试结果、性能瓶颈分析等。
二、负载测试：负载测试是一种测试方法，旨在评估应用程序在不同负载条件下的性能表现。
下面是进行负载测试的一般步骤：1.确定负载目标：在开始负载测试之前，需要明确定义应用程序的负载目标，如最大并发用户数、最大事务吞吐量等。
这些目标将作为负载测试的基准。
2.制定测试计划：根据负载目标，制定详细的测试计划，包括测试环境、测试数据、测试方法等。
日常性能测试开展几个阶段
在实际工作，一般我们会从这么几个阶段开展性能测试。
1.环境开始性能测试前首先需要有个独立的压测环境，各服务调用尽量走内网（排查网络环境），尽量不要使用测试环境，一般公司测试环境从节约成本角度，配置较低或者混着部署（一台机器上部署了N多个服务），压测的时候几个并发就可能把资源消耗完，根本压不起来，间接掩盖了程序存在的性能缺陷。
我当前的公司有独立的线上内测环境、测试环境、压测环境，压测环境的机器配置（硬件、软件参数）是根据线上服务器配置保持一致，基本配置（4C8G）。
环境这一步还是较关键的，机器不给力或者配置有差异，后面得出的压测结果可信度可想而知，研发也不会认的。
2.测试确认确认测试范围，了解被测接口内部逻辑、是否存在特别需要关注的点、测试数据量等。
一些重要信息需要同产品、研发、业务测试人员讨论确认，如用户最常常用是哪些场景（是必填居多还是非必填居多）、最关注哪的性能，哪些数据需要模拟到真实的量级等。
3.设计测试包括根据实际业务场景设计测试用例、准备测试数据。
这就涉及到上面提到的测试确认信息，用户的使用习惯、工作时间段、系统各模块压力分布等等。
只有场景设计到位（比如：一个接口所有参数是非必填的，你压测的时候如果都按照必填去测话，场景就跟实际不一致了），才会让压力结果才更有意义，更能暴露出系统存在的瓶颈。
同时，测试数据准备也是很关键的一步，生成测试数据量达到未来预期数量只是最基础的一步，更需要考虑的是数据的分布是否合理，需要仔细的确认程序中使用到的各种查询条件，这些重点列的数值要尽可能的模拟真实的数据分布，否则测试的结果可能是无效的。
4.执行测试、监控准备测试脚本，执行之前设计好的各个用例，监控并收集需要的数据。
由于日常主要是迭代版本优化测试，这里简单介绍下压测场景：针对设计好的测试用例，每一种情况，我们会进行4组测试，比如：基准测试（单用户迭代100次）、50并发一次、100并发一次、100并发持续5分钟这四种情况。
如何进行网络性能测试和优化
如何进行网络性能测试和优化（Linux）步骤1：准备环境（debian）确保所有涉及的节点和虚拟机上都已经安装了iperf3和htop。
步骤2：安装iperf3和htop如果尚未安装，在所有涉及的节点和虚拟机上安装iperf3和htop：sudo apt updatesudo apt install iperf3 htop步骤3：节点到节点网络性能测试在节点1上启动iperf3服务：iperf3 -s在节点2上运行iperf3客户端，连接到节点1的IP地址：iperf3 -c <Node1-IP>这将测试两个节点之间的网络带宽。
重复几次测试以获得平均值。
步骤4：虚拟机到节点网络性能测试在节点上启动iperf3服务：假设你在节点1上启动iperf3服务：iperf3 -s在虚拟机上运行iperf3客户端，连接到节点1的IP地址：iperf3 -c <Node1-IP>这将测试虚拟机到节点之间的网络带宽。
重复几次测试以获得平均值。
步骤5：节点到虚拟机网络性能测试在虚拟机上启动iperf3服务：iperf3 -s在节点上运行iperf3客户端，连接到虚拟机的IP地址：iperf3 -c <VM-IP>这将测试节点到虚拟机之间的网络带宽。
重复几次测试以获得平均值。
步骤6：优化网络性能1. 网络接口绑定（Bonding）：如果你的服务器有多个网卡，可以考虑进行网络接口绑定，以增加带宽和提供冗余。
编辑`/etc/network/interfaces`文件，添加类似以下的配置：auto bond0iface bond0 inet manualbond-slaves eth0 eth1bond-miimon 100bond-mode 802.3ad2. 启用Jumbo Frames：增加MTU值以减少CPU开销。
编辑网络接口配置文件：auto eth0iface eth0 inet staticaddress <your_ip_address>netmask <your_netmask>mtu 9000确保交换机和所有设备都支持Jumbo Frames。
服务器性能测试方法与工具推荐
服务器性能测试方法与工具推荐服务器性能测试是评估服务器硬件和软件性能的重要手段，通过性能测试可以发现服务器在不同负载下的性能表现，为系统优化和性能调优提供依据。
本文将介绍服务器性能测试的方法和推荐的工具，帮助读者更好地了解和选择适合自己需求的性能测试方案。
一、服务器性能测试方法1. 负载测试负载测试是通过模拟用户访问量和操作行为，测试服务器在不同负载下的性能表现。
通过逐渐增加负载，可以观察服务器的响应时间、吞吐量等指标，评估服务器的性能极限和稳定性。
负载测试可以帮助发现系统在高负载情况下的性能瓶颈，为系统容量规划提供数据支持。
2. 压力测试压力测试是通过模拟大量并发用户请求，测试服务器在极限负载下的性能表现。
通过持续增加并发用户数，观察服务器的响应能力和稳定性，评估服务器在高压力环境下的表现。
压力测试可以帮助发现系统的性能极限和瓶颈，为系统的容量规划和性能优化提供参考。
3. 稳定性测试稳定性测试是在长时间运行的情况下，测试服务器的稳定性和可靠性。
通过持续运行系统，观察服务器在长时间运行后的性能表现和稳定性，评估系统的稳定性和可靠性。
稳定性测试可以帮助发现系统在长时间运行后可能出现的问题，为系统的稳定性优化提供依据。
4. 容量规划测试容量规划测试是通过模拟未来预期负载，测试服务器在未来负载下的性能表现。
通过预测未来的用户增长和业务需求，模拟未来负载情况，评估服务器在未来负载下的性能表现和容量需求。
容量规划测试可以帮助企业合理规划服务器的容量和资源，避免因为负载增长而导致系统性能下降。
二、服务器性能测试工具推荐1. Apache JMeterApache JMeter是一款开源的性能测试工具，支持多种协议和应用，包括HTTP、HTTPS、FTP等。
它提供了直观的图形化界面，方便用户创建和运行性能测试脚本，支持分布式测试和多线程测试，可以模拟大量并发用户请求，对服务器进行负载和压力测试。
2. LoadRunnerLoadRunner是一款功能强大的性能测试工具，由Micro Focus公司开发。
性能测试进阶指南：Loadrunner实战91第4章负载生成及监控
性能测试进阶指南：Loadrunner实战91第4章负载生成及监控4.1 设计场景 (2)4.1.1 新建场景 (2)4.1.2 负载生成器治理 (15)4.1.3 用户治理 (19)4.1.4 运行设置 (19)4.1.5 IP虚拟 (21)4.1.6 场景运行原理 (24)4.1.7 Service Level Agreement(服务品质保证) (26)4.2 系统监控 (30)4.2.1 Scenario Groups(场景用户状态) (30)4.2.2 Scenario Status(场景运行状态) (31)4.2.3 计数器原理 (32)4.2.4 计数器治理 (34)4.2.5 SiteScope (41)4.3 场景运行 (43)4.4 QTP脚本在场景中的运行 (44)4.5 场景数据 (45)小结 (46)第4章负载生成及监控Controller当虚拟用户脚本开发完成后，使用Controller将那个执行脚本的用户从单人转化为众人，从而模拟大量用户操作，进而形成负载。
我们需要对那个负载模拟的方式和特点进行配置，从而形成场景。
场景(Scenario)是一种用来模拟大量用户操作的技术手段，通过配置和执行场景向服务器产生负载，验证系统各项性能指标是否达到用户要求，而Controller能够关心我们对场景的设计、执行及监控进行治理。
使用Controller治理场景要紧分为场景设计和场景监控两部分，最后通过运行场景完成性能测试的执行。
场景执行的流程如图4.1所示。
图4.1场景执行流程4.1 设计场景通过对场景的设计从而形成和用户需求相同的真实负载。
4.1.1 新建场景场景分为目标场景和手工场景，创建场景有两种方式。
图4.5目标场景设置窗口单击Edit Scenario Goal按钮打开目标场景编辑对话框，如图4.6所示。
图4.6设置目标场景中的目标在目标场景中最重要的确实是目标类型，目标场景提供了五种目标，如图4.7所示，每种目标都有自己独立的设置。
自动化测试如何进行性能优化测试
自动化测试如何进行性能优化测试随着软件开发的快速发展，性能优化测试在自动化测试中扮演着重要角色。
本文将介绍自动化测试中的性能优化测试，并提供一些建议和方法来进行性能优化测试。
一、性能优化测试概述性能优化测试是为了评估软件系统在特定条件下的性能表现，目的是寻找系统可能存在的性能瓶颈，并通过相应的优化策略来改善系统的性能。
性能优化测试是自动化测试中的一个重要部分，它可以帮助开发团队发现和解决潜在的性能问题，提高用户体验。
二、性能优化测试的流程性能优化测试通常可以分为以下几个阶段：1. 环境准备：确保测试环境的可用性和一致性，包括硬件、软件、网络等。
2. 基准测试：通过在现有系统上进行性能测试，获取系统当前的性能指标，作为后续优化的依据。
3. 识别瓶颈：通过压力测试、负载测试等手段，模拟真实场景下的用户行为，识别系统在不同负载下的性能瓶颈。
4. 优化策略：根据性能瓶颈的分析结果，制定相应的优化策略，包括代码优化、数据库优化、服务器配置优化等。
5. 优化测试：对优化后的系统进行再次测试，验证优化策略的效果和稳定性。
6. 监控与调优：在系统上线后，持续监控系统性能，并根据监控数据进行调优，以保证系统的高性能和稳定性。
三、性能优化测试的建议和方法下面将介绍一些性能优化测试的建议和方法，帮助开发团队进行有效的性能优化测试：1. 确定性能指标：在进行性能优化测试之前，需要明确具体的性能指标，如响应时间、吞吐量等。
这些指标将成为评估优化效果的重要依据。
2. 线程模型和并发量：根据系统的实际情况，确定合适的线程模型和并发量，以确保测试的真实性和有效性。
3. 负载生成工具：选择合适的负载生成工具，能够模拟真实的用户行为和负载，如JMeter、LoadRunner等。
4. 测试数据准备：根据实际情况准备合适的测试数据，包括数据库数据、文件数据等，在测试过程中保证数据的一致性和准确性。
5. 压力测试和负载测试：通过压力测试和负载测试，模拟不同负载下的用户行为，识别系统的性能瓶颈。
常用的性能测试方法和测试要点
常用的性能测试方法和测试要点2008-12-16 13:58:04 / 个人分类：转载好东西常用的性能测试方法和测试要点1、明确用户的性能需求（显示的和隐式的），性能测试点，找出瓶颈1）用户直接需求的和使用过程中（行业经验）可能遇到的性能瓶颈点必须测试和分析到。
当然，客户不需要的，也没有必要去花时间和精力。
2）从中获取相应的性能测试参数，峰值和平均值。
3）客户的性能容忍度和系统所能承受的容忍度同样重要。
4）确认系统运行的最低硬件环境要求（虽然硬件便宜的多了，但客户能不能改造自己的环境还得客户说了算）5）如果可以的话，将系统的容错性做为性能测试的一部分进行测试2、测试对象和性能负载分布1）基本的3 个对对像：C/S、B/S 中的客户端和服务器，其中还有网络进行连接或中间件。
2）服务端可能分为数据端、业务端和服务容器。
3）跟据实际的测试结果合理的进行相应的性能负载分布。
3、负载、容量和压力测试逐一进行（如果需要）1）更多的情况下，性能测试中出现的问题是最初的设计时应存在的问题。
如果可能，建议对相应的性能提前做测试和优化。
2）够用就好，不是所有的系统都要进行性能测试，一切以客户需求和实际需要为准。
4、测试点1）CPU 和内存使用（系统自身的原因）。
是否可以正常的使用和释放，是否存在内存溢出。
2）访问的速度（客户需求或是实际的应用要求说了算）3）网络。
网络传输速度，网络传输丢包率。
（找些工具，有免费的）4）服务器。
指令、服务应答响应时间，服务器对信息处理的时效性，服务器对峰值的处理（建议进行服务器优化或是进行服务负载均衡，有大量的文档对此进行描述）5）中间件。
中间件在信息传递中的处理性能及信息处理的正确性。
5、测试和监控数据1）均值下的持续运行（通过分析对整体的性能进行预测和评估）2）短时间的峰值运行（分析系统的处理能力）3）最低配置和最佳配置下的性能对比4）多用户。
同时访问，同时提交。
5）对4 中的数据进行记录和监控6、选择测试工具现有的测试工具太多了，不在一一列举。