性能测试
1、狭义的系统测试（针对系统服务器的测试），具体为后台服务器的测试，分别为后台接口的测试，后台性能测试（也在接口上测试）
2、广义的系统测试（指的的系统全部组成部分的测试）
3、项目系统的组成部分，常见的组成部分由：
3.1、数据库服务器 oracle
3.2、后台服务器 SSM–spring spring mvc
3.3、前端业务服务器 tomcat
4、测试需求的分类：功能需求的测试和非功能需求的测试
常见按照特性划分的测试：功能测试、性能测试、兼容性测试、安全性测试、可靠性测试、易用性测试、稳定性测试（拷机测试）。
5、软件性能定义：
软件的性能是软件的一种非功能特性，它关注的不是软件是否能够完成特定的功能，而是在完成该功能时展示出来的及时性。
6、性能测试定义：
性能测试：指通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行的测试
分解： 1、工具的自动执行测试
2、正常条件来对系统的各项性能指标进行的测试（性能基准测试和配置测试） 2.1 性能基准测试 第一个版本经过性能测试并调优后，作为下一个版本的基准。 2.2 配置测试 找出与软件系统最佳的硬件配置数据 3、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行的测试 3.1 负载测试 单位时间内用户量不变，该系统最大能承受多少用户量？ 3.2 压力测试 系统用户数不变，单位时间内的用户量增加，最大能承受多少？ 3.3 并发测试 相同时间内一起执行的业务。7、系统管理人员角度考虑的性能：
7.1、 响应时间
7.2、 服务器资源使用情况是否合理
7.3、 系统能否实现扩展
7.5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
7.6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
7.7、 更换那些设备可以提高性能
7.8、 系统能否支持7×24小时的业务访问
8、从开发角度考虑的性能：
8.1 项目技术框架： S S M —spring spring MVC
8.2 数据库采用：oracle
8.3 代码是否存在性能方面的问题
8.4 内存方面的问题：内存泄漏、内存溢出
8.5 线程问题：主要涉及到同步线程方式和异步线程方式。
9、从性能测试工程师角度考虑的性能：
9.1 服务器硬件的性能
9.2 根据需求和历史数据制定性能目标
9.3 建立性能通过模型
9.4 对开发代码框架和硬件框架进行性能分析
9.5 针对开发发布版本的基准测试
9.6 执行软件性能验收及稳定性测试
9.7 生产环境的配置及优化
9.8 制定性能测试的测试用例
9.9 制定性能测试的场景设计
9.10 协调各部门配合
9.11 特定的性能分析
10、性能测试应用场景（领域）
10.1性能测试应用场景（领域）主要有：能力验证、规划能力、性能调优、缺陷发现、性能基准比较
11、性能测试的目的
11.1 评估系统的能力
11.2 识别体系中的弱点
11.3 系统调优
11.4 验证稳定性
12、性能流程：
12.1 体系流程划分：需求阶段—准备阶段—执行阶段—报告----总结阶段
12.2 具体流程过程：项目启动—性能需求分析—性能测试计划–性能测试准备（性能方案和场景用例设计）—性能测试执行—性能测试报告—项目总结。
13、性能测试的需求准备 13.1、性能测试的条件以及所处的阶段，平台需要访问量比较大的场景，用户的访问量以及业务的访问量；性能测试一般处于功能测试之后。 13.2、明确系统的技术框架：例如 S S M框架下的金融项目 13.3、明确被测系统的基本业务、关键业务，用户行为 13.4、明确性能测试点，一般需要明确本次性能测试的指标有哪些？例：CPU使用率等 13.5、明确系统的未来拓展方向 13.6、明确性能策略：包含本次性能测试怎么测的方法 13.7、明确性能测试的指标以及通过标准。
14、确定性能测试点：
14.1、关键业务有哪些？明确业务量 14.2、日请求量----单位时间内的用户访问量 14.3、逻辑的复杂度 14.4、运营推广活动
15、性能测试环境 一般web应用系统分为3层架构：
15.1表现层（web服务器） 15.2业务逻辑层（应用服务器） 15.3数据层（数据库服务器） 性能测试环境包含： 15.4 硬件：服务器、客户端、交换机等 15.5 软件：数据库、中间件、被测系统、操作系统等 15.6 网络：有线/无线/宽带、网络协议等
16、集群系统 16.1 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。 16.2 ngnix是一款反向代理服务器，主要作用是将多余的业务量或者用户量分发至备用的集群服务器中，起到负载均衡的作用。
17、性能数据准备 17.1 在线用户数（总线程数）----当日访问量、当时活跃用户量 17.2 单位时间内的访问量 （线程量） 17.3 并发用户数 17.4 业务量多少 17.5 性能场景如何 17.6 DB数据量
18、工具的准备 18.1 后台服务器的性能工具： JMeter、LR 18.2 web前端的工具 : Fiddler 18.3 移动端性能工具: GT（用于游戏或者app的性能监控） 18.4 linux监控工具： nmon
