性能测试结果分析
性能测试分析的原则:
-
性能测试分析建立在足够充分、正确的测试数据基础上,有以下要求
-
有独立的测试环境:软硬件和网络环境
-
正确适用的性能测试脚本
-
合理的性能测试场景
-
监控系统资源
-
-
性能测试分析、定位建立在对被测系统的充分了解
-
了解操作系统的基本知识
-
了解被测系统的架构设计
-
了解被测系统的具体实现:操作系统、服务器和数据库服务器等
-
了解被测系统的业务
-
-
性能测试的分析、定位、调优往往都是迭代进行的,遵循一定的规则
-
技术上,从简单到复杂
-
成本上,从高效到低效(优先调整短板,带来的效果更明显)
-
按照上面三个原则,一般分析、定位的思路为:
-
-
从配置到应用,常见的配置:
-
JVM
-
服务器配置:连接数、线程池等
-
数据库配置:连接数、连接池
-
-
从SQL到代码:
-
通过执行计划、SQL常见的优化指南去分析SQL
-
根据业务去分析数据结构、业务SQL是否合理,是否有更优的解决方案
【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
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· AI技术革命,工作效率10个最佳AI工具