测试场景：模拟百万级的订单量一个物流信息的查询接口。
条件：接口响应时间<150ms以内。10万并发量每秒。
设计性能测试方案：
1、生产环境
10W/S --并发量（架构师/技术负责人提供）20台机器（4G*4核配置）
AI写代码
2、性能测试环境
①出于成本考虑，绝大多数公司，是做不到和生产环境一样配置的。
有些生产环境有几百台甚至几千台机器，测试环境做不到。
②基准测试 -- 少量的请求，少量服务器 -- 性能测试 -- 通过理论推导 生产环境性能
【4G*4核配置】1台 --> 性能指标 -- 推导 --只需要1台与服务器相同配置的机器能完成5000/s并发量即可（类似数学中的同理可得，以此类推）
注意事项：性能测试项目部署服务器硬件型号 -- 和生产环境一致
3、性能测试用例设计
生产环境面临并发量100000，服务器20台，平均到每台服务器5000/s，当并发需求=5000/s的时候，并发量要大于等于5000/s才扛得住。
性能指标：
吞吐量（接受发送）：>= 5000/S（QueryPS -- 查询数据场景（一秒内 处理查询请求数量）-- TransactionPS -- 多个操作/设计数据修改的请求）单位时间（s）-- 处理请求的数量并发量：5000/s(相对并发：某一个时间段)（绝对并发：同一个时间）响应时间：接口请求从开始到结束完整时间 -- 150ms
性能用例 -- 执行步骤 + 执行结果验证
负载测试 -- 系统承载的极限并发
不断加大并发 -- 直到系统不满足性能需要【性能瓶颈】【拐点】
压力测试（稳定性测试）-- 极限并发情况下，系统能否稳定 指定时间（一般压力测试时间大于12小时）
两个测试的先后顺序：
先做压力测试再做负载测试，主要是因为要做压力测试你首先要知道极限并发是多少，负载测试就能知道极限并发。
线程目的：去执行接口调用
模拟总共500线程 --> 慢慢增加 -- 最终达到要求。
只压500线程而不是5000线程的原因是，接口平均访问返回时间为100ms。
1秒就有1个线程就可以造成10并发的压力，所以只需要500个用户，1秒就能达到5000并发的压力。
Jmeter用到的插件：
①Stepping Thread Group和loadrunner一样，梯度压测。每次递增可以在Next，add中自己填入参数。
②Jmeter压测实时仪表盘，在后端监听器中。
③性能测试仪表盘的好处是它有集群监测，可以进行Linux的集群监控。
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