引言本文不是对性能、压测工具的介绍，如果想了解关注后续文章，主要是对性能测试的一个测试思路或者说步骤的一个简述，希望能帮助对于性能测试茫然的同学

引言本文不是对性能、压测工具的介绍，如果想了解关注后续文章，主要是对性能测试的一个测试思路或者说步骤的一个简述，希望能帮助对于性能测试茫然的同学，当然欢迎大拿留言补充（ps：本文仅代表笔者的“真知灼见”）。

正文明确性能测试目标以性能优化为目标：在指定的系统运行环境下（硬件配置+软件环境）下，已知RT（响应时间）、RPS（单位时间内请求数）、并发用户数，通过找出性能瓶颈（高cpu、高内存、高磁盘读写、高网络带宽占用），优化程序算法逻辑、数据库设计、前端脚本优化等，以提高性能表现。

以性能探索为目标：测试当前服务器运行环境下的程序的性能表现：最大并发用户数、RPS/TPS、RT，错误率情况、资源消耗情况测试场景分析分析可能出现性能问题的主要业务场景，确定业务操作的链路根据分析的业务场景表，设计测试场景case

搭建测试环境，准备测试数据分析需要准备的数据量级根据实际系统情况选择相应的数据准备方法基于GUI的基于API的基于DB的基于MQ的结合上述场景的上述方法借助第三方工具：DataFactory、python的faker库、mimeis库、Jmeter等

根据实际应用场景模拟生成环境搭建测试环境测试工具选型根据测试方向，自身能力或偏好，选取合适的测试工具施压工具Jmeter：支持http、https、tcp取样，java适应性很高locust：支持rest（http api）、gRPC、socket协议等，python编写脚本很灵活，完全开源

LR：商用，适用于各种体系架构前端页面性能分析：google和edge自带F12的performance，可以录制页面处理过程，分析页面响应整个过程的时间耗费以及时间日志数据库：Profiler（Sql server自带）跟踪系统的数据库T-sql,执行时间分析、表扫描过程、索引扫描，其他关系型数据库应该也有

执行用例，记录性能数据每个场景下的性能数据，记录ART、RPS、错误率、并发用户数多接口复合场景单接口场景服务器拐点下的资源消耗，找到瓶颈指标CPU 达85%以上内存 达85%以上错误率 超过%0.01

ART、95%RT 超过500ms等分析执行结果，编写测试报告找出有问题的接口，单测分析后端服务log的错误日志是否有内存泄漏、高cpu占用、高IO读写、单网络包过大数据库的长查询问题(低效sql、索引不合理)

协助开发性能优化调试当出现性能问题时，保留系统日志，截取性能资源消耗图，反馈结果给开发配合调试找到症结点优化后性能验证，测试总结问题接口是否修复优化后是否达到测试目的整个测试周期中没有做到位的环节整个测试周期中做的好的环节，下一次可以借鉴

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