进程：程序在某个数据集合上的一次运行活动，也是操作系统进行资源分配和保护的基本单位。通俗来说，进程就是程序的一次执行过程。我们在电脑上打开很多应用，每一个应用就可以看作是一个进程。
线程：一个进程中可以包含许多线程，线程中所使用的资源都来源于进程。
性能测试环境必备条件：
- 网络要求
- 内网、外网独立分开，不要跨内网外网（云服务器除外）
- 使用有线网络，不要用wifi网络（特别是在大并发量时，不要用wifi网络）
- 服务器环境
- 与生产环境硬件配置相同的服务器及集群
- 功能测试与性能测试不能共用一套环境
性能测试步骤：
- 性能测试准备
- 需求分析
- 确定性能指标
- 熟悉产品架构/框架
- 微服务数据流向
- 编写测试用例、及确定测试场景
- 搭建性能测试环境
- 工具选型与准备
- 被测系统环境搭建（应用服务器，数据库数据）
- 网络配置
- 性能测试脚本开发
- 性能测试脚本执行
- 结果分析与调优
- 分析依据：结果图表
- 分析思路：服务器硬件瓶颈 > 网络瓶颈 > 服务器os瓶颈(参数配置、数据库、web服务器) > 应用瓶颈(sql语句、数据库设计、业务逻辑、算法)
- 测试报告与结果跟踪
性能测试相关概念
性能测试
- 狭义：通过工具，找出或获取系统在不同工况下的性能指标
- 广义：负载测试、压力测试、容量测试、稳定性测试等
负载测试：逐步增加系统负载，测试系统性能变化，并最终确定系统所能承受的最大负载区间。 - 关键词：逐步增加并发用户数
- 目的：找出最大并发量
压力测试：在一定的性能压力下，持续运行比较长的时间（小时），观察系统服务及资源使用情况 - 关键词：较大压力 + 较长时间
- 目的：测试服务器的稳定性
可靠性测试 / 稳定性测试：同压力测试，只是压力比较小
容量测试：在一定的软硬件条件下，在数据库不同数量级数据量的情况时，对系统中读写较多的业务进行测试，从而获取不同数据量级下的性能指标 - 关键词：不同数量级
- 数据量尽量与生产保持一致
测试顺序- 先做负载测试，得到最大并发用户数区间。
- 再做性能测试，得到最大并发用户数具体值和对应的指标。
- 如果服务器有不稳定的问题，做压力测试
性能测试指标
- 并发
- 狭义：同一时间点，发起相同的请求
- 广义：同一时间点，发起相同或不同的请求
- 并发用户数（并发量）：同一时间点，发起请求的用户数，在Jmeter中指线程数（一般jmeter单台电脑可支持1000-1500并发）
- 事务：在Jmeter中，默认一个取样器的一个请求，为一个事务。也可以通过事务控制器，控制多个取样器，为一个事务
- TPS(Transaction Per Second)：服务器每秒处理的事务数。衡量服务器最重要的指标。
- 响应时间：从发起请求到收到请求响应的时间。包括：发起请求网络传输理时间 + 服务器处理时间 + 返回响应网络传输时间。
- 得到真正的服务器处理时间，需要降低网络传输时间，要具备良好的网络条件（使用网线，不用wifi）
- 网络：除做视频、直播、文件存储的业务，其它业务网络瓶颈的存在率较低
- 网络带宽指每秒传输的数据量
- 单位：Mb/s
- 换算：1B=8bit，例：100Mb/s带宽换算为实际网速，100Mb/s = 100 / 8 MB/s = 12.5 MB/s，12.5MB/s = 12.5 * 1024 KB/s = 12800 KB/s
- 吞吐量：单位时间内处理的请求数量（事务/s）。在没有网络瓶颈和并发用户数不变时，吞吐量=TPS。吞吐量是衡量网络的重要指标。
- 吞吐率：单位时间内传输多少KB的数据量，KB/s。
- QPS（Query Per Second）：每秒查询的次数
- RPS（Request Per Second）：每秒请求的次数
- HPS（Hit Per Second）：每秒点击的次数
资源利用率
- CPU
- Memory
- I/O
ps：一般不超过80%
性能测试策略：缓起步，持续时间长，快结束
- 如果起步过快，如：ramp-up为1s，线程数为200。有可能在1s内无法产生200个线程数，从而导致线程数达不到200。如果产生了200个线程，也可能向服务器发起瞬间请求过大，造成服务器异常
- 如果结束慢，会拉低TPS，减少整个过程中对并发数的影响
- 如果瞬间结束，不可中断的请求会因为时间太短被强制结束，会导致出现报错
