结束语丨见过林林总总的乱象，才知未来的无限可能

写专栏不仅是脑力活，还是体力活。学习了不少专栏，印象最深就是每位老师都走心了。编写课程大纲，画图表，问答都是费时费力的活。有的老师自己录音频更是花时间。我一直不理解老师们付出是为了什么，从经济账来算不是很划算。今天读了结束明白了，老师分享自己所学所想，就是希望大家在性能测试领域少绕弯，提升对改领域的认知，让性能测试更有价值！ 谢谢老师！

别走，案例还没看够

看完高老师的课程，受到了很多启发，再次感谢高老师的辛苦付出。 我相信，在未来，性能工程会随着IT行业的而逐渐发展起来，尤其是分布式云计算时代的来临，性能会慢慢变成刚需而不是可有可无。 从业头几年就有幸接触性能，这些年一直也在做性能优化，深感做性能真是需要极大的抗压能力，因为内部团队会质疑，外部更会质疑，有时为了验证某个结论，熬更守夜的做优化、实验和分析，有时真的容易怀疑人生，想要放弃，不过挺过来后，又会发现非常值得，人生多了一份意义。 希望有幸加高老师的微信，后续不断交流学习。

将近一年了，老师案例攒够了没，赶紧开专栏吧

老师前半部分穿插了很多生动有趣的故事，学起来很愉悦。后半部分故事越来越少，相对枯燥。老师日后再出作品，可以考虑在文中加入有趣的故事，让文章生动活泼。感谢老师，收货很多！ 最大收获 最流行的一套监控逻辑 JMeter 的 Backend Listener 帮我们实时发送数据到 InfluxDB 或 Graphite JMeter dashboard，我们常用的 dashboard 是 Grafana 官方 ID 为 5496 的模板。 node_exporter + Prometheus + Grafana 展示Linux系统相关性能指标 node_exporter 的模板，比如我这里选择了官方模板（ID：11074） — 性能测试实战30讲 | 16丨案例：性能监控工具之Grafana+Prometheus+Exporters

第一遍囫囵吞枣看完，了解了大体的性能分析基本思路。准备第二遍细看慢看，逐章做笔记、逐个知识点弄明白、捋清楚。感谢老师！

别的不多说，下一个专栏我一定第一时间买！

以前IBM内部做API压测，专业的测试逼得学习了OCP，分析慢SQL，分析死锁和AIX、Solaris资源利用率。后来跳槽去HP给安吉星做LoadRunner压测。再后来去互联网做微服务的压测和性能。如今入了一家国企做测试经理，也安排手下给做压测了。学习了高老师的课程，受益匪浅。希望还能有机会学到性能更多的知识和学问:)

见过林林总总的乱象，才知未来的无限可能，这个标题真的很好！这是我在云南几乎没人关注测试这样的地方坚持做测试的原因。走入这个性能测试专栏全是因为前段时间给我一个最大用户3000，同时在线数不到两千的系统，用着32核128G的数据库，16核32G服务器两个，30M专线的。突然让我看看性能，在找了无数快速入门之后基本会了一点点jmeter，但是我都不知道怎么处理，老板只问怎么解决（最后也没处理）。但是看过朋友花着高价买的工具教程也没得到结果，想不在做点工也让技术觉得测试事由技术含量的，让用户觉得我们应用快速流畅，才开始学性能走到老师您的这个教程。 入门看过无数理论体验过很多工具，也没人告诉我理论究竟能做什么，如何确定问题的根源，最重要的是告诉别人如何解决问题。看完整个专栏老实说，大概明白的可能不到1/3甚至更少，但是方向和大概思路我记住了，这个才是真正做性能该学习该走的路线。很幸运自己一个性能小白能在还没正式入性能的坑是看到您的专栏。半路出家的我基础还是不了解的，但是做测试的心是坚定的，在过专业测试公司，有道小公司，测试方向乱象丛生，所以我一直认为测试时前途无量的，也时常挂在嘴边的是再过三五年，我一定是这区域内测试行业最厉害的（幻想）。这个专栏看第二遍是必须的，也期待老师的其他专栏。谢谢老师让我有了清晰的成长路径，知道性能该做什么才有价值，少走弯路。谢谢老师！

学性能，做性能也有一段时间了。确实走了很多弯路，花钱报了垃圾班，买了非常笼统的书，这些只让我更加的迷惑，甚至想放弃。偶然间发现了高老师的公众号，真的是如获至宝，公众号分享的技术文章才是我所需要的。从公众号学了很多，不管是分析思路还是技术方法；接着又迎来了期待已久的专栏，重新系统的学习了一遍性能，特别是案例分析，真的是太精彩了。希望自己也早点达到自己所期望的样子。也希望高老师早点出下一个案例的专栏。