性能测试包含的方法有哪些（至少列举5种）？

性能测试是评估软件系统在各种条件下的表现的过程，其中包括多种测试方法。以下是其中一些常见的性能测试方法：

1. 负载测试：通过模拟不同负载情况来测试系统的性能表现，例如并发用户数、请求速率、数据量等。
2. 压力测试：通过模拟极端负载情况来测试系统的极限性能，例如高并发用户数、高请求速率、大量数据等。
3. 基准测试：通过比较系统在不同配置下的性能表现，确定最优的系统配置。
4. 并发测试：通过模拟多个用户同时访问同一资源或执行同一操作，测试系统的并发性能。
5. 疲劳测试：通过长时间运行大量请求来测试系统的稳定性和可靠性。
6. 数据量测试：通过在不同数据量情况下测试系统的性能表现，例如数据查询、数据导入导出等。
7. 配置测试：通过测试不同硬件和软件配置下的系统性能表现，确定最优的配置方案。
8. 可靠性测试：通过模拟系统故障和异常情况来测试系统的容错能力和恢复能力。
9. 可用性测试：通过评估用户对软件系统使用的感受和体验，确保系统易于使用和用户体验良好。

这些方法都是为了评估软件系统的性能表现，帮助开发者和运维人员发现和解决系统瓶颈和问题，确保系统在各种条件下的性能表现达到预期要求。

详细描述性能测试的步骤？

性能测试的步骤主要包括以下几个阶段：

1. 需求分析：明确性能测试的目标和需求，确定需要测试的性能指标和参数，例如响应时间、吞吐量、资源利用率等。
2. 环境准备：搭建测试环境，包括硬件、软件、网络等环境的配置和管理，确保测试环境的稳定性和可靠性。
3. 测试设计：根据需求分析结果，设计测试用例和场景，确定测试的数据和参数，编写测试脚本和计划。
4. 执行测试：运行测试脚本，监控系统的性能表现，收集相关数据和日志。
5. 分析和调优：对测试结果进行分析和比较，找出瓶颈和问题，提出优化建议和解决方案。
6. 报告编写：编写性能测试报告，记录测试过程、结果和结论，为项目验收和交付提供依据。

在这些步骤中，需求分析、环境准备和测试设计是至关重要的阶段，它们决定了测试的有效性和准确性。而执行测试和分析调优也是非常关键的阶段，需要对测试数据和结果进行深入的分析和比较，才能找出系统瓶颈和问题。最后，编写测试报告也是非常重要的步骤，需要清晰地记录测试过程、结果和结论，为项目验收和交付提供准确的依据。

简述整体来说性能测试什么时候执行？

性能测试的执行时间因项目的不同而有所差异，但一般来说，性能测试主要在以下两个阶段进行：

1. 项目的开发阶段：在这个阶段，性能测试主要用于评估系统的性能表现，找出和解决系统瓶颈和问题。这有助于确保系统在上线之前能够满足性能要求，提高系统的稳定性和可靠性。因此，性能测试通常在系统功能稳定后进行。
2. 项目的运维阶段：在这个阶段，性能测试主要用于监控系统的性能表现，确保系统在上线后能够正常运行，并及时发现和解决性能问题。这有助于保证系统的可用性和用户体验。因此，性能测试通常在系统上线后定期进行。

总的来说，性能测试的执行时间取决于项目的不同阶段和需求，需要根据实际情况进行判断和确定。在项目的开发和运维阶段进行性能测试，有助于确保系统的性能表现达到预期要求，提高用户满意度和使用体验。

性能测试通常需要监控的指标包括哪些？

性能测试通常需要监控的指标包括：

1. 响应时间：用户发送请求到系统返回结果所花费的时间。
2. 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量，通常以每秒请求数（SPS或TPS）表示。
3. 并发用户数：同时向系统发送请求的用户数量，可以用来评估系统的并发处理能力。
4. CPU利用率：系统的CPU占用率，反映系统对CPU资源的利用程度。
5. 内存利用率：系统的内存占用率，反映系统对内存资源的利用程度。
6. 磁盘I/O：系统对磁盘的读写操作情况，包括读写速度以及IOPS（每秒输入/输出操作次数）。
7. 网络延迟：用户请求到达系统和系统返回结果之间的时间延迟。
8. 错误率：系统处理请求时出现错误的比例，可以用来评估系统的稳定性。
9. 平均负载：系统在单位时间内的平均负载情况，反映系统资源的使用情况。
10. 瓶颈：系统中的性能瓶颈，指影响系统性能的最薄弱环节。通过性能测试可以发现并优化这些瓶颈。

这些指标可以帮助测试人员了解系统的性能表现，发现和解决性能问题，提高系统的稳定性和可靠性。同时，这些指标也可以用于评估系统的容量和扩展性，为系统的部署和优化提供依据。

解释什么是性能测试？如何进行性能测试？

性能测试是一种质量保证活动，通过模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。目的是评估系统的响应时间、处理能力和资源利用率等，确保系统在各种负载条件下都能正常工作，并且能够满足用户的需求和期望。

性能测试的常用方法包括负载测试、压力测试、配置测试、并发测试和可靠性测试等。这些方法可以帮助测试人员了解系统的性能表现，发现和解决性能问题，提高系统的稳定性和可靠性。

进行性能测试需要先准备测试环境，搭建符合系统要求的硬件和软件环境，配置网络和安全设置等。然后需要设计测试用例，确定测试的目标和范围，编写测试脚本，准备测试数据。执行测试时需要监控系统的性能指标，收集和分析测试数据，找出瓶颈和问题。最后需要编写测试报告，记录测试过程、结果和结论，为项目验收和交付提供依据。

需要注意的是，性能测试需要在确定的环境下进行，模拟的负载和数据需要符合实际场景，否则可能会导致测试结果不准确或误导。此外，性能测试需要综合考虑响应时间、吞吐量、资源利用率等多个方面，分析系统的整体性能表现。

您以往是否曾经从事过性能测试工作？如果有，请尽可能的详细描述您以往的性能测试工作的完整过程

我曾经从事过性能测试工作。以下是我曾经进行性能测试的完整过程：

1. 需求分析：首先，与项目相关人员沟通，明确性能测试的目标和需求，确定需要测试的性能指标和参数，例如响应时间、吞吐量、资源利用率等。同时，了解系统的业务场景和用户行为，为测试用例的设计提供依据。
2. 环境准备：搭建测试环境，包括硬件、软件、网络等环境的配置和管理。确保测试环境与实际生产环境一致，以满足测试的准确性和有效性。同时，准备测试工具和数据，例如负载生成器、监控工具、模拟数据等。
3. 测试设计：根据需求分析结果，设计测试用例和场景。确定测试的数据和参数，编写测试脚本和计划。同时，根据系统的特点和业务场景，选择合适的性能测试方法，例如负载测试、压力测试、并发测试等。
4. 执行测试：按照测试计划执行测试，包括预测试、基准测试、负载测试和压力测试等阶段。在测试过程中，需要模拟多种负载条件，包括正常负载、峰值负载和异常负载等。同时，需要监控系统的性能指标，收集相关数据和日志。
5. 分析和调优：对测试结果进行分析和比较，找出瓶颈和问题。使用分析工具对系统资源进行深入分析，例如CPU、内存、磁盘I/O等。根据分析结果提出优化建议和解决方案，例如调整系统配置、优化数据库查询等。
6. 报告编写：编写性能测试报告，记录测试过程、结果和结论。将测试结果与需求分析中确定的性能指标进行对比，评估系统的性能表现。同时，将性能测试过程中的问题、瓶颈和优化建议进行总结和记录，为项目验收和交付提供依据。

以上是我以往的性能测试工作的完整过程。通过这个过程，我能够全面评估系统的性能表现，发现和解决性能问题，提高系统的稳定性和可靠性。同时，我也能够为项目的验收和交付提供准确的依据。

压力测试工具能否安装在被测的WEB服务器上进行本地的压力测试?

压力测试工具可以在被测的WEB服务器上进行本地的压力测试，但一般推荐将发压机器和被压机器分离，以方便分析压测结果。如果将发压机器和被压机器放在同一机房，可以降低网络及带宽带来的数据波动和因此导致的瓶颈。

然而，当出现系统瓶颈时，如果两个机器在同一个机器上，会对分析造成很大的影响。如果上层请求是同内网下的同idc的调用方法，可以选择同idc的机器进行发压参考。

如果预期的QPS（Queries Per Second）很低，完全不会达到机器瓶颈，只是验证一些内存泄漏等简单并发问题，混合部署也未尝不可。

以上信息仅供参考，具体还需要看服务器的实际运行情况和测试需求来决定。

如何云平台的性能测试？

云平台的性能测试主要包括以下几个方面：

1. 资源性能测试：测试云平台的各项资源指标，如CPU、内存、存储、网络带宽等是否满足要求，以及在不同负载下的性能表现。
2. 吞吐量测试：测试云平台的并发处理能力，即单位时间内能够处理多少请求或事务。
3. 稳定性测试：测试云平台在长时间运行或持续负载下的稳定性，以及系统的恢复能力。
4. 可靠性测试：测试云平台在不同故障场景下的可靠性，如数据备份、容灾恢复等。
5. 安全测试：测试云平台的安全性能，包括身份认证、访问控制、数据加密等方面的测试。

在进行云平台的性能测试时，需要根据实际需求选择合适的测试工具和方法，制定详细的测试计划和测试场景，并根据测试结果进行优化和改进。同时，需要考虑云平台的特性和架构，如弹性伸缩、负载均衡等，以确保测试的有效性和准确性。

性能测试场景设计要考虑哪些因素?

性能测试场景设计需要考虑以下因素：

1. 测试目标：明确测试的目标和要求，例如测试系统的响应时间、吞吐量、资源利用率等，以及测试的场景和条件。
2. 测试环境：搭建符合要求的测试环境，包括硬件、软件、网络等环境的配置和管理，以确保测试结果的准确性和可靠性。
3. 测试数据：准备充足、合理的测试数据，包括输入数据和预期结果，以及数据的质量和数量。
4. 测试场景：根据测试目标和测试环境，设计合理的测试场景，包括模拟正常、峰值以及异常负载条件下的用户行为和业务场景。
5. 测试方法：选择合适的性能测试方法，例如负载测试、压力测试、并发测试等，并根据实际情况进行调整和优化。
6. 测试执行：确定性能测试的执行计划，包括测试的起始时间、持续时间、资源需求等，以确保测试的顺利进行。
7. 监控和日志分析：对系统的性能指标进行实时监控和记录，收集和分析系统日志，以发现和解决性能问题。
8. 测试报告：编写性能测试报告，记录测试过程、结果和结论，为项目验收和交付提供依据。

总之，性能测试场景设计需要综合考虑多方面的因素，以确保测试的有效性和准确性。同时，需要根据实际情况进行调整和优化，以获得最佳的测试效果。

服务端性能监控指标及命令？

服务端性能监控的指标主要包括CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O、网络带宽和延迟等。以下是一些常用的监控命令和工具：

1. top：用于实时查看系统负载情况，包括CPU利用率、内存利用率、进程状态等信息。
2. vmstat：用于监控系统的虚拟内存统计信息，包括内存使用、磁盘I/O、进程活动等。
3. iostat：用于监控系统的磁盘I/O统计信息，包括磁盘读写速度、IOPS等。
4. netstat：用于监控网络连接、网络流量等网络统计信息。
5. sar：用于收集、报告和保存系统活动信息，包括CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O等。
6. free：用于查看系统的内存使用情况，包括物理内存、交换空间等。
7. ps：用于查看当前系统的进程状态，包括进程ID、CPU利用率、内存占用等。
8. topas：用于监控系统的I/O等待时间，可以帮助识别磁盘瓶颈。
9. tcpdump：用于抓取和分析网络数据包，可以帮助排查网络问题。
10. iotop：用于监控磁盘I/O使用情况，按进程进行展示，可以帮助识别磁盘I/O瓶颈。

以上是一些常用的监控命令和工具，根据实际需求选择合适的工具进行监控，可以帮助及时发现和解决性能问题。

介绍下你在工作中使用过的监控和分析工具，各自有什么特点？

在我过去的工作中，我使用过许多监控和分析工具来帮助我进行性能测试和系统监控。以下是一些我使用过的工具及其特点：

1. JMeter：JMeter是一个开源的性能测试工具，用于对Web应用程序进行负载测试和性能测试。它支持多种协议，如HTTP、JDBC、LDAP等，可以模拟大量的用户请求，生成高负载来测试系统的性能表现。JMeter具有可扩展性和灵活性，可以根据实际需求进行定制和扩展。
2. Grafana：Grafana是一个开源的监控和可视化工具，用于实时展示系统的性能指标。它支持多种数据源，如InfluxDB、Prometheus等，可以方便地创建各种图表和仪表盘来展示系统的CPU利用率、内存利用率、网络带宽等指标。Grafana具有强大的数据可视化能力，可以帮助快速发现和诊断性能问题。
3. Prometheus：Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具，用于收集和存储系统的各种指标数据。它具有可扩展性和灵活性，可以与许多常见的工具和平台集成。Prometheus的查询语言PromQL可以帮助用户轻松地创建各种监控规则和报警条件，及时发现和解决性能问题。
4. New Relic：New Relic是一个商业的性能监控和诊断工具，用于实时监控Web应用程序的性能指标。它支持多种语言和平台，如Java、Ruby、Python等，可以全面监控系统的CPU利用率、内存利用率、网络带宽等指标。New Relic具有实时警报功能，可以帮助用户及时发现和解决性能问题。

这些工具都具有各自的特点和优势，可以根据实际需求选择合适的工具进行性能测试和系统监控。

解释什么是全链路压测？

全链路压测是指对软件系统或服务进行综合性能测试的一种方法，它模拟了真实的用户场景和环境，从用户端到服务器端的整个链路进行测试，包括用户界面、网络传输、服务器处理、数据库访问等环节。全链路压测的目标是评估系统在高负载和复杂场景下的性能表现，找出性能瓶颈和潜在的问题，以便优化系统的性能和稳定性。

全链路压测解决的是业务场景越发复杂化、海量数据冲击下整个业务系统链的可用性、服务能力的瓶颈等问题，让技术更好地服务业务，创造更多的价值。

面对的问题点以及解决方案包括：

1. 业务模型梳理：核心业务和非核心业务进行拆分，确认流量高峰针对的是哪些业务场景和模块，针对性地进行扩容准备，而不是为了解决海量流量冲击而所有的系统服务集群扩容几十倍，这样会造成不必要的成本投入。
2. 数据模型构建：数据的真实性和可用性可以从生产环境完全移植一份当量的数据包，作为压测的基础数据，然后基于基础数据，通过分析历史数据增长趋势，预估当前可能的数据量。
3. 压测工具选型：全链路压测应对的是海量的用户请求冲击，可以使用分布式压测的手段来进行用户请求模拟，目前有很多的开源工具可以提供分布式压测的方式，比如jmeter、Ngrinder、locust等。
4. 压测环境搭建：全链路压测都是基于生产环境，解决了业务模型和数据以及压测工具选型开发，就要考虑系统扩容和风险规避了，比如压测不能影响实际的生产业务运行，还有资源申请等。
5. 系统容量规划：首先应该对单个接口单个服务进行基准测试，调整配置参数，得到一个基准线，然后进行分布式集群部署，通过nginx负载均衡。至于扩容，要考虑到服务扩容和DB资源扩容，以及服务扩容带来的递减效应。
6. 测试集群部署：能做全链路压测的业务系统基本都是分布式系统架构，服务集群部署和负载均衡就是需要实现和考虑的技术点。
7. 数据收集监控：压测数据收集需要由agent机回送给Contorller机器，但数据量过大会占用一定的资源，可以考虑异步实现测试结果回送。至于监控现在有很多优秀的专业监控工具如Nmon、Zabbix、全链路监控工具Zipkin、PinPoint以及携程开源的全链路监控工具CAT等。

JVM堆内存的结构，YGC,FGC的原理是什么？

JVM堆内存是Java虚拟机中的一块主要内存区域，用于存储对象实例。JVM堆内存的结构主要分为以下几部分：

1. 新生代（Young Generation）：新生代是堆内存中存放新创建的对象的地方，通常占堆内存的小部分。新生代又分为Eden区和两个Survivor区（S0和S1）。当Eden区满了之后，新生代垃圾回收器会将存活的对象复制到Survivor区，清理Eden区中不再存活的对象。
2. 老年代（Old Generation）：老年代存放长时间存活的对象，通常占堆内存的大部分。老年代用于存放生命周期较长的对象，如大数据对象、长生命周期的对象等。
3. 永久代（PermGen）：在Java 8之前，永久代用于存储Java类的元数据信息。但在Java 8之后，永久代被元空间（Metaspace）替代。

YGC（Young Generation Collection）是新生代的垃圾回收，主要清理新生代中不再存活的对象。YGC通常比较频繁，因为新创建的对象很快就会过期。YGC采用复制和标记-清理算法，将存活的对象复制到另一个Survivor区，清理不再存活的对象。

FGC（Full Garbage Collection）是堆内存中的垃圾回收，包括新生代和老年代的回收。当堆内存中的空间不足以分配新对象时，JVM会触发FGC。FGC通常比YGC更耗时，因为需要扫描整个堆内存。FGC采用标记-清理或标记-整理算法，清理不再存活的对象，整理存活对象的空间。

在JVM中，YGC和FGC的实现与具体的垃圾回收器有关。常用的垃圾回收器有Serial、Parallel、CMS（Concurrent Mark Sweep）和G1（Garbage-First）等。每种垃圾回收器都有自己的特点和适用场景，可以根据应用程序的需求选择合适的垃圾回收器。

详细阐述前后端性能测试的方法有哪些？

前后端性能测试的方法主要包括以下几种：

1. 基准测试（Benchmarking）：通过模拟一定数量的用户请求，对系统进行测试，以评估系统的基础性能。基准测试可以帮助开发人员了解系统的基本性能表现，并找出潜在的性能问题。
2. 负载测试（Load Testing）：通过模拟不同负载条件下的用户请求，以评估系统在各种负载下的性能表现。负载测试可以帮助开发人员了解系统的可扩展性和稳定性，以及找出系统的瓶颈。
3. 压测测试（Stress Testing）：通过模拟大规模的用户请求，以测试系统的极限性能。压测测试可以帮助开发人员了解系统在极限负载下的性能表现，以及系统的崩溃点。
4. 疲劳强度测试（Fatigue Testing）：通过长时间运行系统，以评估系统在长时间运行下的性能表现。疲劳强度测试可以帮助开发人员了解系统在长时间运行下的稳定性。
5. 响应时间测试（Response Time Testing）：通过测试系统对用户请求的响应时间，以评估系统的响应性能。响应时间测试可以帮助开发人员了解系统在不同负载下的响应速度。
6. 资源利用测试（Resource Utilization Testing）：通过测试系统在运行时的资源利用情况，以评估系统的资源利用率。资源利用测试可以帮助开发人员了解系统在不同负载下的资源消耗情况。
7. 并发测试（Concurrency Testing）：通过测试系统在处理多个并发请求时的性能表现，以评估系统的并发处理能力。并发测试可以帮助开发人员了解系统在不同并发情况下的性能表现。
8. 错误注入测试（Error Injection Testing）：通过模拟各种错误情况，以测试系统在错误情况下的性能表现和恢复能力。错误注入测试可以帮助开发人员了解系统在错误情况下的稳定性和恢复能力。

在进行前后端性能测试时，需要根据实际情况选择合适的测试方法，并制定详细的测试计划和场景。同时，需要使用合适的工具和技术进行测试，如JMeter、Gatling等。测试结果需要进行分析和评估，并根据结果进行优化和改进。

性能测试里如何确定系统最大负载？

确定系统最大负载需要进行一系列的测试和评估。以下是一些常用的方法：

1. 逐步增加负载：通过逐步增加系统负载，观察系统性能的变化。可以从小流量开始，逐步增加请求的并发量，直到系统达到性能瓶颈或者出现明显的性能下降。
2. 模拟实际场景：模拟实际用户场景，尽可能覆盖各种业务和操作，以评估系统在真实场景下的性能表现。需要根据实际业务场景和用户行为进行测试，以便更好地模拟实际负载。
3. 观察系统指标：观察系统的各项指标，如CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O、网络带宽等，以评估系统的整体性能表现。需要选择合适的监控工具和技术，以便实时监控和分析系统的各项指标。
4. 尝试极限测试：尝试对系统进行极限测试，以评估系统在极限情况下的性能表现。例如，可以尝试对系统进行压测测试，模拟大规模的并发请求，以测试系统的极限处理能力。
5. 分析历史数据：如果系统已经上线运行了一段时间，可以通过分析历史数据来评估系统的性能表现。例如，可以分析系统的访问日志、错误日志等数据，以了解系统的负载情况和性能瓶颈。

综上所述，确定系统最大负载需要进行一系列的测试和评估。需要根据实际情况选择合适的测试方法和技术，并制定详细的测试计划和场景。同时，需要使用合适的工具和技术进行测试和监控，并根据测试结果进行分析和评估，以便更好地优化和改进系统的性能。

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16. 性能测试里面如何确定并发用户数？

17. 软件性能测试的应用领域有哪些（至少列出三种）？

18. 请描述SEI软件性能测试过程？

19. 请描述RBI软件性能测试过程？

20. 请描述LR性能测试过程？

21. 对于Web系统的响应时间，行业中被广泛认可的用户可以接受的时间是多少秒？

22. 请描述什么是系统吞吐量？

23. 请举例说明什么时候广义并发和严格并发？

24. Web系统，用户最关注的性能指标是什么？

25. 响应时间和吞吐量直接的关系是什么？

26. 请解释什么是内存泄露，内存泄露的危害有哪些？

27. 如何设计系统负载策略?标准是什么?

28. 解释什么是Think Time？你如何改变这个阈值？

29. 从管理员角度视角，主要关注系统性能的哪些指标？

30. 从开发工程师视角，主要关注系统性能哪些指标？

31. 请描述压力测试和负载测试的区别？

32. 请描述什么是系统性能拐点？

33. 简述在性能测试中遇到哪些性能问题?

34. 性能测试如何防止数据污染？

35. 系统并发200个用户，服务器返回 http status-code = 500？

36. 简述怎样分析性能测试结果？

37. 完整的性能测试用例应该包含哪些内容？

38. 请描述什么时候性能平坦区?

39. 云上部署的应用怎么压测？

40. 怎么进行性能场景设计？

41. 性能测试脚本中，定义事务的原则是什么？

42. Linux系统中的buffer和cache都起到什么作用？内存占用有大量的buffer和cache是异常情况吗？

43. 服务器的CPU使用率和Load是什么关系?

44. 解释什么是集合点？设置集合点有什么意义？

45. 性能测试中TPS上不去的几种原因？

46. 怎么根据线下环境评估线上环境的性能？