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1.壓測結果指標
Samples:表示一共發出的請求數
Average：平均響應時間，默認情況下是單個Request的平均響應時間（ms）
Error%:測試出現的錯誤請求數量百分比。若出現錯誤就要看服務端的日誌，配合開發查找定位原因
Throughput:簡稱tps,吞吐量，默認情況下表示每秒處理的請求數，也就是指服務器處理能力，tps越高說明服務器處理能力越好
2.壓測結果分析
Error%:確認是否允許錯誤的發生或者錯誤率允許在多大的範圍內；
Throughput：吞吐量每秒請求的數大於併發數，則可以慢慢的往上面增加；若在壓測的機器性能很好的情況下，出現吞吐量小於併發數，說明併發數不能再增加了，可以慢慢的往下減，找到最佳的併發數；
壓測結束，登陸相應的web服務器查看CPU等性能指標，進行數據的分析;
最大的tps:不斷的增加併發數，加到tps達到一定值開始出現下降，那麼那個值就是最大的tps。
最大的併發數：最大的併發數和最大的tps是不同的概率，一般不斷增加併發數，達到一個值後，服務器出現請求超時，則可認爲該值爲最大的併發數。
壓測過程出現性能瓶頸，若壓力機任務管理器查看到的cpu、網絡和cpu都正常，未達到90%以上，則可以說明服務器有問題，壓力機沒有問題。
影響性能考慮點包括：數據庫、應用程序、中間件（tomact、Nginx）、網絡和操作系統等方面。
3.性能測試關注點
1.客戶端響應時間是否滿足要求
2.服務器資源使用情況是否合理
3.應用服務器和數據庫資源使用是否合理
4.最大訪問數，最大業務處理量是多少
5.系統可能存在的瓶頸在哪裏
6.能否支持7*24小時的業務訪問
7.架構和數據庫設計是否合理
8.內存和現成資源是否可以被正常回收
9.如果系統出現不穩定情況，其可恢復性如何
4.一般常識
1.CPU、TPS存在明顯波動則存在瓶頸
2.併發時服務日誌級別需調整爲error級別
3.通常請求由一個線程負責執行，佔用一個邏輯CPU
4.若併發量增加而CPU使用率未增加則存在瓶頸
5.CPU負荷集中在應用服務器和數據庫服務器上
6.內存負荷集中在應用服務器和數據庫服務器上
7.磁盤負荷集中在數據庫/文件服務器上
8.對外網絡流量集中在負荷均衡器（nginx、LVS）上