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1.性能测试：通过使用工具模拟一定量的并发用户数，向服务器发起请求，来获得性能指标。
2.负载测试：逐步增加并发用户数，获得大并发用户数的拐点区间。拐点区间的判断：（几分钟）
a.有没有报错(未报错的最后一个数值是大并发数)？
b.响应时间（区间范围挨着试 1.5S以内）
c.tps有没有下降（区间范围挨着试），tps应该是先上升再下降？
3.压力测试：使用一定量的并发用户，持续比较长时间向服务器发起请求，查看服务器的稳定性。
a.一定量：范围小于大并发用户数，一般会使用大并发用户数的20%或者80% maxThreads）先用一个比较低的并发用户数运行一段时间，再用80%的并发用户数运行一段时间；
b.较长时间：几小时或者几天的时间；
c.稳定性：服务宕机（资源不够用）或操作系统宕机；
4.TPS：服务器每秒处理的事务数，服务器的综合处理能力。
服务器：CPU、内存、网络、IO、磁盘；
吞吐量：网络每秒能通过的事务数。
事务的定义：一个完整的上行和下行两个部分。
RPS：请求，每秒用户请求率，发起方；
QPS：每秒查询率。服务器的查询；
以登录为例，1个事务，但是查询数据库不只是1次，可能需要查询多次，以及有其他事务。在企业中，如果没有严格区分，是把1个事务，当做只查询1次。就把TPS和QPS认为相等了，但实际请求可能是1个事务：n个查询。
HPS：hitpers 每秒用户点击率，页面点击才会有。（jmeter中没有该概念）
请求频率*并发数
可靠性测试：在给定的一定的业务压力下，持续运行一段时间，查看系统是否稳定。关键词：是否稳定：一定业务压力（大并发数的20%）
容量测试：在一定的软、硬件条件下，在数据库不同数量级数据量的情况时，对系统中读/写比较多的业务进行测试，从而获得不同数据量级下的性能指标值。关键词：不同数量级。
在性能测试时，如果数据库的数据量级是不一致的，性能指标值也可能存在差异。在做性能测试时，数据库的数据量级一定要保证一致。
生产的数据库数据量级 百万级–索引是关键
测试用的环境，独立性能测试环境，不超过万。
性能测试：需要自己搭建性能测试环境，独立环境。
（性能测试不能使用功能测试、自动化测试环境、验收、生产环境，需要自己搭建独立环境）
独立环境：真正的性能测试环境，机器的资源配置是和生产完全一样（硬件配置一样、数量一样、网络一样、架构参数一样）
影子数据库:数据库有区分，但是日志无法分开。
8核16G
网络：网络的架构、网络基础知识、http三次握手四次挥手
性能测试不能使用无线网络，也不要去使用vpn等桥连。(堡垒机、跳板机等等）这些会重点保证网络安全，会损失部分速度。性能测试尽可能的使用局域网。
性能测试的必要性研究–关键项评估
1.主管部门、监管部门审查；
2.涉及生命财产安全；
3.大型新系统；
4.核心系统；
5.架构调整；
6.业务剧增；
7.重大缺陷修复；
可测性-可量化为性能指标值，比如日均访问量等；–反复沟通。
性能测试并不是想做就做？
a.核心的业务，用户量大优先；
b.比如jdk版本升级，涉及底层调整；
c.重大升级：
性能测试步骤
a.性能测试准备
1）需求分析–熟悉业务
2）明确性能测试目标（指标值）
3）了解软件功能 架构
4）制定测试计划，做好工作量评估
5）制定测试模型（编写测试用例）
b.搭建性能测试环境
1）工具选型与准备
2）被测系统环境搭建（服务器、服务器版本更新、数据库数据准备）
3）网络配置
c.性能测试脚本开发
1）选取协议
2）制作脚本
3）调试脚本
4）验证脚本
d.性能测试脚本执行
1）试运行
2）场景执行
e.结果分析与调优
1）分析依据：结果图表
2）分析思路：服务器硬件瓶颈->网络系统->服务器os瓶颈（参数配置、数据库、web服务器）->应用瓶颈（sql语句、数据库设计、业务逻辑、算法）
3）调优
4）修改脚本或场景
f.测试报告与结果跟踪
1）性能测试报告；
2）性能测试问题跟踪；
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