性能测试实战30讲
高楼
前HP高级性能专家，7DGroup创始人
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开篇词 (1讲)
开篇词丨“老板，之前咱TPS是100，我优化完是10000”
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第一模块：性能测试基础篇 (6讲)
01丨性能综述：性能测试的概念到底是什么？
02丨性能综述：TPS和响应时间之间是什么关系？
03丨性能综述：怎么理解TPS、QPS、RT、吞吐量这些性能指标？
04丨JMeter和LoadRunner：要知道工具仅仅只是工具
05丨指标关系：你知道并发用户数应该怎么算吗？
06丨倾囊相授：我毕生所学的性能分析思路都在这里了
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第二模块：性能测试工具及性能场景篇 (9讲)
07丨性能测试工具：如何录制脚本？
08丨案例： 手把手教你编写最简单的性能脚本
09丨关联和断言：一动一静，核心都是在取数据
10丨案例：在JMeter中如何设置参数化数据？
11丨性能脚本：用案例和图示帮你理解HTTP协议
12丨性能场景：做参数化之前，我们需要考虑什么？
13丨性能测试场景：如何进行场景设计？
14丨性能测试场景：如何理解业务模型？
15丨性能测试场景：如何进行监控设计？
春节策划 (2讲)
春节策划丨性能评估和性能分析试题，等你挑战！
春节策划丨快来挑战一下自己的分析逻辑吧！
第三模块：性能监控分析工具篇 (6讲)
16丨案例：性能监控工具之Grafana+Prometheus+Exporters
17丨CentOS：操作系统级监控及常用计数器解析（上）
18丨CentOS：操作系统级监控及常用计数器解析（下）
19丨Java & C ++：代码级监控及常用计数器解析（上）
20丨Java & C ++：代码级监控及常用计数器解析（下）
21丨Tomcat：中间件监控及常用计数器解析
性能测试实战30讲
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19丨Java & C ++：代码级监控及常用计数器解析（上）
高楼 2020-02-03
在性能测试分析中，有一部分人存在着一个思路上的误解，那就是一开始就一头扎进代码里，折腾代码性能。这是我非常反对的一种做法。
事实上，要想这么做，有一个前提，那就是架构中的其他组件都经过了千锤百炼，出现问题的可能性极低。
实际上，我凭着十几年的经验来看，大部分时候，代码出现严重性能瓶颈的情况还真是不多。再加上现在成熟的框架那么多，程序员们很多情况下只写业务实现。在这种情况下，代码出现性能瓶颈的可能性就更低了。
但我们今天终归要说代码级的监控及常用的计数器。如何去评估一个业务系统的代码性能呢？在我看来，分析的思路是下面这个样子的。
从上图可以看到，分析的时候有两个关键点：执行时间和执行空间。我相信很多人都清楚，我们要很快找到执行时间耗在哪一段和空间耗在哪里。
现在我们来实际操作一下，看如何判断。
Java 类应用查找方法执行时间
首先你得选择一个合适的监控工具。Java 方法类的监控工具有很多，这里我选择 JDK 里自带的 jvisualvm。
顺便说一下，我的 Java 版本号是这个：
(base) GaoLouMac:~ Zee$ java -version
java version "1.8.0_111"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode)
打开应用服务器上的 JMX 之后，连上 jvisualvm，你会看到这样的视图。
这里再啰嗦一下我们的目标，这时我们要找到消耗 CPU 的方法，所以要先点Sampler - CPU，你可以看到如下视图。
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精选留言(1)
- 嘟嘟爱学习我觉得某些生产环境还是可以直接上APM的：
1. 能接受10%性能损耗的，比如原来耗时1秒，上了变成1.1秒其实感觉不明显；原来高峰期CPU使用率30%，上了变成40%也还在可接受范围内；
2. APM的成功失败不影响业务的运行，就是即使APM挂了，业务也还能正常运行；
3. 在docker+k8且又有大量虚机大量服务的情况下，上APM也是一个方案，不然当出现问题时要在那么多服务里面把问题定位到，用jmx这类监控很容易措手不及和慌手慌脚。
4. 现在好些公司没有专职性能测试，好些系统没有经过性能测试就上线的，此时APM是开发和运维人员的一个救命稻草了，这种公司我相信很多。2020-02-08
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