性能测试前言
怎么做好性能测试
性能测试并不是做些脚本、参数化、关联,压起来之后,再扔出一个结果
性能能测试需要关注分析和调优,比如响应时间有多大的提示,TPS有多大的提高,资源有多少节省
性能调优案例-性能专家 / 7DGroup创始人高楼老师
在一个零售业大厂做过性能咨询,硬件资源很多,256C512G 的机器有一堆,在生产环境中,几乎没有把 CPU 用得超过 5% 的,但是性能问题还不断出现。
后来经过两周的性能分析,最后把硬件降到了原来的四分之一,但同时又把性能提高了 10 倍,降硬件的同时,性能也提高了
性能测试的目的
一个性能测试项目中,分析是必然的过程,只有这样性能测试的工作才有落地的价值
而这个过程最好是性能工程师来做,不是别人,因为只有性能工程师才可以串起完整的链路。
真正的性能工程师,可以把结果整理清楚之后,又可以下结论,提出解决方案:线上根据这个测试结果,做对应的配置,系统肯定可以稳定运行。
又或者是这样的:当前测试说明了线上不能支持,后面应该如何优化
所以努力的方向是性能的完整工程,这就是在开头提到的,既要有前期的测试,还要有中间的分析,以及最后的调优,而不仅仅是做做脚本
如果你想把性能测试做好,就不要局限自己的技术范围和认知范围。无论是系统、数据库、代码、中间件、存储、网络,
你遇到什么问题,都要试着去分析下该如何判断,并考虑如何在后续的过程中进行调优。
性能测试的价值体现
在性能测试分析优化之前,如果 TPS 是 100,你做完了之后 TPS 是 10000,这就是价值。
在性能测试分析优化之前,如果响应时间是 0.1ms,你做完了之后是 0.01ms,这就是有价值。
在性能测试分析优化之前,如果 CPU 使用率是 100%,你做完了之后是 50%,这就是有价值
性能领域要求的专业技能并不少,发展的宽度和深度完全取决于你自己的意愿。你可以选择只做一个写脚本的工程师,也可以选择成为一个性能调优的专家。
从技术范围上说,测试工具、操作系统、开发语言、实现架构、数据库、网络、存储、部署架构等,都是你需要掌握的内容
风月都好看,人间也浪漫.
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· AI与.NET技术实操系列(五):向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 超详细:普通电脑也行Windows部署deepseek R1训练数据并当服务器共享给他人
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 上周热点回顾(3.3-3.9)