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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