关键词：
参考技术A通过分析业务逻辑和技术架构，创建性能模型，制定性能方案，准备应用环境，设计并实施性能部署监控，实现符合真实业务逻辑的压力，通过监控手段获取各组件的性能计数器，分析计数器采集出的数据，查找出性能瓶颈的根本原因并优化，最后通过环比生产环境的性能数据修正场景。
2.2.1、时间指标
2.2.2、容量指标
2.2.3、资源利用率指标
2.3.1、业务模型
2.3.2、监控模型
2.4.1、测试环境
2.4.2、测试数据
2.4.3、测试模型 - 基于业务模型构造测试数据
2.4.4、性能指标
2.4.5、压力测试-阶梯压力测试&高并发压力测试
2.4.6、准入准出
2.4.7、进度风险
2.5.1、软硬件环境（包括压力机）
2.5.2、应用版本
2.5.3、基础设施
2.5.4、网络结构
2.5.5、基础数据
2.5.6、压力工具
2.6.1、系统监控
2.6.2、中间件监控
2.6.3、缓存监控
2.6.4、队列监控
2.6.5、负载均衡监控
2.6.6、熔断限流
2.6.7、链路监控
2.7.1、基准场景
2.7.2、容量场景
2.7.3、稳定性场景
2.7.4、异常场景
2.8.1、场景结果整理
2.8.2、监控结果整理
2.8.3、性能整体分析
2.8.4、性能结论
2.8.5、优化建议
2.8.6、运维建议
性能验证：验证系统是否达到指定的指标。 举例：RT是300ms,QPS/TPS是否可以达到800。
性能调优：验证是否达到系统的最大容量。 举例：限制或者不限制RT、内存水位、CPU水位，QPS/TPS可以达到多少。
容量验证：需要多少台机器。 举例：50 w UV,需要配置多少台机器。
1000万的用户，在场景A中，业务1占比10%，业务2占比20%，业务3占比30%；
1000万的用户，在场景B中，业务1占比20%，业务2占比30%，业务3占比40%；
1000万的用户，在场景C中，业务1占比30%，业务2占比40%，业务3占比50%。
包括接口响应时间+业务响应时间
参考：
互联网企业：500ms以下，例如淘宝业务10ms左右。
金融企业：1s以下为佳，部分复杂业务3s以下。
保险企业：3s以下为佳。
制造业：5s以下为佳。
包括接口容量+业务容量
如果是接口层性能测试，TPS中的T 可以直接定义为接口级；
如果业务级性能测试，TPS中的T 可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流；
举例：
start事务（接口1）
商品详情页接口A
end事务（接口1）
start事务（接口2）
商品详情页接口B
end事务（接口2）
start事务（业务A）
加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）
start事务（业务A）
点击-加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）
a、操作系统：CPU、Memory、Network、IO、System、Swap
b、JVM：GC、classes
...
对于长连接来说，最大并发用户数即系统的并发接入能力。实际上，就算是长连接，如果实际业务已经丢掉了异常的请求，那么最大并发用户数不等于系统的并发接入能力。
对于短连接来说，最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力。
并发是在单位时间内完成的事务（T）的个数。
在线用户数和压力线程之间的关系：
从以上的计算逻辑中，我们可以看到，这其中有几个关键数据：
举例：
1) 在线用户数：1个用户，100个请求，响应时间是250s
用户数：1个
响应时间：250s
请求数：100
tps计算： 1*100/250=0.4（请求数/秒）
在线用户数（有停顿时间）：100000个用户，100个请求，响应时间是3600s
用户数：100000个
响应时间：3600s
请求数：100
tps计算：100000100/3600=2777.8 tps
2) 并发用户数（无停顿时间）：1个用户，100个请求，响应时间是6s
用户数：1个
响应时间：6s
请求数：100
tps计算：1*100/6=16.67 tps
3） 压力线程=(在线用户数×单用户请求数)/峰值采样时间段÷一个压力线程的请求级TPS
压力线程 = 2777.8（100000在线用户的请求级TPS）/16.67（1个压力线程的请求级TPS）=167
4） 并发用户数=在线用户数×有停顿时间的单线程TPS÷无停顿时间的单线程TPS
并发用户数 = 100000（在线用户数）*0.4（有停顿时间的单线程TPS）/16.67（无停顿时间的单线程TPS）=2399
5） 并发度=在线用户÷并发用户×100%（取值要在同一时间段）
并发度 = 100000/2399*100%=41.68%
参考：高楼老师的课程
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