近20年来，互联网及相关技术和各种基于互联网的系统逐步成为社会生活各个方面所不可或缺、不能替代的重要组成部分，而这些系统好不好用，是不断的画圈圈、还是秒处理，成为大家评判的重要依据，这就是性能。
社会的工作生活节奏越来
越快，人们要求各种系统的响应速度越来越快，这已成为互联网应用的红线，满足不了大家的性能要求即淘汰！
同类应用越来越卷，性能测试越来越重要，而优秀的性能测试工程师已成为IT企业的骨干，且收入不菲！
下面上干货，不去赘述基本的工作流程，重点突出性能测试工作中的难点和要点，希望能帮助各位更上层楼！
工作的重点是获取系统生产环境的性能需求，及相关的其它信息，包括业务信息、系统信息、文档资料等，并进行汇总整理，实现对系统的整体了解。
性能测试工程师根据需求调研获取的信息进行分析，根据测试环境与生产环境的差异，将性能需求指标值转换为本次测试环境条件下的性能需求指标。
性能测试工程师根据业务需求及实际的业务数据，构建业务模型，此模型将作为综合负载测试的任务分配依据。
测试数据对数据量和业务逻辑关系要求非常高，做性能测试时用不到各种非法数据，即便是合法数据也要求是能够跑完全部业务的全套数据，这些数据可自己设计，也可使用用户方提供的业务数据（脱敏后的数据）。
可参考前面的业务模型，将每一个子需求进行细化，这样对测试数据的准备有指导性。
测试脚本是业务操作的具象化体现，每一个子业务录制一个脚本。所有的子业务根据业务逻辑构成完整的业务脚本。脚本间存在调用关系。
可根据以下场景录制脚本并准备测试数据：单业务，混合业务，可靠性、稳定性。
期间包含大量的录制、修改和调试工作，使用的性能测试工具不同则脚本的处理过程也有所差异，在此不再累述，大家可自行查找相关信息。
当前各个性能测试工具的结果分析资料太多了，笔者在这里就不再水字数了。
性能测试的结果是找到性能瓶颈点，通过技术手段提高局部性能，消灭瓶颈点。所以，高水平的性能测试工程师需要能够进行一项非常重要的工作---性能调优！
系统中大多数性能问题都是代码的问题（包含具体的实现算法，算法间的效率差异很大），如果能准确定位代码问题，可以考虑优化代码（尤其是算法）。
关系型数据库建议使用Oracle，非关系型数据则使用redis数据库来处理。
数据库的访问需要进行I/O处理，所以提高I/O性能，可提高数据库性能。建议使用固态硬盘或磁盘阵列来解决。
每个数据库都有自己的存储结构，优化存储和查询的相关算法，可提高数据库性能，包括：
在Windows或Linux操作系统，卸载或关闭不需要的服务或组件，调整线程、虚拟内存及缓存的相关配置，提高系统的性能。
当前的行业中有很多的中间件，如apache、tomcat、nginx、jboss、weblogic等，每一个中间件都有它的特长和环境要求，我们需要根据不同的业务场景，选择**的中间件，通过调整配置来达到**性能。
采用光纤连接，配置静态路由表，缩短路由器跃点数量。
将服务器存放在运营商的主机房，这样可使用主干网带宽。
高运算型系统，可通过提高CPU利用率，采用多线程的方式运行来提升性能。但是线程数量不能超过CPU核心数。
大访问量型系统，可提高存储的效率来提升性能，如使用固态硬盘，磁盘阵列等。
最后，在具体的工作中，我们还需要不断总结和积累各个环节的优化方法，将之形成文字固化下来，逐渐就形成了自己的知识和技术储备，个人能力不断提升。
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