1. 背景
1.1. 项目背景
明确该性能测试的项目背景
1.2. 性能目标
- 取生产峰值流量作为基线(目标一般是峰值的xxx倍)
- 业务的流量预期
2. 测试范围
明确需要测试的特性
- 业务的核心链路
- 业务的热点数据的访问链路
3. 准则
3.1. 启动准则
- 确定系统逻辑架构和部署架构和生产一致。
- 确定基础数据和生产一致或按模型缩放。
- 确定业务模型可以模拟生产真实业务
- 测试计划、方案评审完毕
- 环境准备完毕(功能验证通过/ 各个组件基础参数梳理并配置正确/ 网络配置正确,链接通畅/ 压力机准备okay)
3.2. 结束准则
- 达到项目要求的性能需求指标
- 关键性能瓶颈已经解决(包括参数的调优和bugfix)
- 完成性能测试报告和性能调优报告
3.3. 暂停/再启动准则
3.3.1. 暂停准则
- 系统环境变化：举例：系统主机硬件损坏、网络传输时间超长、压力发生器出现损坏、系统主机因别的原因需升级暂停等。
- 测试环境受到干扰，比如服务器被临时征用，或服务器的其他使用会对测试结果造成干扰。
- 需要调整测试环境资源，如操作系统、数据库参数等。
- 该测试机型无法达到规划指标要求。
- 出现测试风险中列出的问题
- 发现问题需要解决
3.3.2. 再启动准则
- 测试中发现问题得以解决。
- 测试环境恢复正常。
- 测试风险中出现的问题已解决。
- 环境调整完毕
4. 业务模型和性能指标
4.1. 业务模型
还原生产的流量模型(eg: xx%users调用xx接口)
4.2. 性能指标
明确系统需要承受的tps和响应时长RT指标
5. 系统架构图
5.1. 系统技术栈
5.2. 系统逻辑架构图
5.3. 系统部署架构
- 画部署架构图是为了让我们知道有多少节点、多少机器。在执行容量场景时，要有一个概念，就是这样的部署架构最大应该可以支持多少的容量上限;
- 测试过程中有流量异常波动的时候，查看相干链路的服务监控进一步定位锁定问题
- 另外就是尽可能排查一些影响因素(带宽之类的)
6. 性能实施前提条件
6.1. 硬件环境
明确环境的硬件配置
6.2. 工具准备
6.2.1. 测试工具
现在常用的开源工具一般是 Jmter + InfluxDB + Grafana
6.2.2. 监控工具
- 服务器资源粒度(云服务器一般自带/nmon自建)
- 组件流量（Promethues+Grafana）
- 应用监控（jvm等监控）
6.3. 数据准备
- 生产环境的真实数据分布(导入生产流量 or 模拟生产流量)
- 参数化数据一定要使用基础数据来覆盖真实用户
7. 性能设计
7.1. 场景执行策略
模拟生产场景（一般是连续递增执行）
7.2. 业务场景
7.2.1. 基准场景
- 在基准场景中，我们要通过递增连续的场景做到最大 TPS。也就是说在基准场景中，我们要把单接口或单业务压到最大 TPS，然后来分析单接口或单业务的瓶颈点在哪里
- 先判断当前单接口或单业务的最大 TPS，有没有超过目标 TPS。如果超过，并且响应时间也在业务可接受的范围之内，那就不用调优。如果没有超过，那必须要做调优
- 性能执行的第一阶段目标就是把资源用光，第二阶段的目标是将系统优化到满足业务容量。要知道，任何一个系统要调优都是无止境的，而目标是要保证系统的正常运行
7.2.2. 容量场景
在容量场景中，我们还是要继续秉承“连续、递增”的执行思路，最重要的是，要实现我们前面提到的业务模型，来真实模拟线上的业务场景
7.2.3. 稳定性场景
- 稳定性场景的时长(根据生产的运维巡检周期来计算eg:文件的归档周期等)
- 在执行稳定性场景时，可以用最大的稳定 TPS 来运行，只要覆盖了运维周期之内的业务容量即可
7.2.4. 异常场景
主机/网卡/应用/容器/pod 的异常（系统的高可用）
7.3. 监控设计
7.3.1. 全局监控
一般使用 Prometheus/Grafana/Spring Boot Admin/SkyWalking/Weave Scope/ELK/EFK 就可以实现具有全局视角的第一层监控
7.3.2. 定向监控
8. 测试结果
8.1. 过程性输出
- 测试脚本
- 场景执行结果
- 监控结果
- 问题记录
8.2. 性能测试报告
- 本次性能测试的结论（当前系统可以支持多大流量）
- 提供生产运维的建议，主要是只关键性能参数的配置建议（线程池/队列/超时等）
8.3. 性能调优报告
调优报告中一定要记录下每一个性能问题的问题现象、分析过程、解决方案和解决效果
8.4. 风险分析
罗列该性能项目实施的场景风险
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