性能测试实战30讲--极客时间课程推荐/优惠

你将获得：

• 掌握 JMeter 和 LoadRunner 的使用原理；
• 20+性能测试真实场景解析；
• 落地性能调优的解决方案；
• 3种监控工具分析6大系统环境。

提起性能测试，你的第一反应是什么？

是不屑一顾地认为，它很简单，没发展前途？还是觉得很难，面对系统的疑难杂症抓耳挠腮，无从下手？

认为“性能测试仅仅只是测试”的这种错误观点，对行业和个人都荼毒颇深。既导致行业中相关资料良莠不齐，参考价值不大，又影响了个人的职业发展和意愿。

事实上，性能测试不仅包括测试，还包括分析和调优。就像看病一样，既要有诊断，还要有治疗。测试是初期预判，分析是调优的过程，调优则是分析的目的，这三者首尾衔接，缺一不可，只有将这三个环节加起来，性能测试才有价值。

比如，知道系统的响应时间很长是不够的，我们还要知道如何优化响应时间，以及到底要优化到何种程度。

然而摆在很多人面前的问题是，道理我都懂，可我就是不会分析啊！

• CPU利用率很低，为什么性能问题还是会持续出现？

• Swap怎么就莫名其妙飘黄了呢？

• JMeter和LoadRunner的功能那么多，分析的时候到底该用哪个？

在这个专栏中，作者将14年的性能工作经验以及所吸取的经验教训凝结成了30篇文章。打破传统观念的桎梏，告诉你性能测试的真正含义和内容到底是什么，并通过实际场景，一步步教给你分析场景的思路：从何处入手？都有哪些环节？每个环节中要注意哪些点？

用具备指导性的理论让你获得情感上的激情，用经过实践验证的方法论让你获得工作上的认同。

专栏模块是如何设置的？

专栏共4个模块，30篇文章。按照顺序依次讲解性能测试的基本概念、性能测试场景以及对应的工具、性能监控的工具，最后一个模块是真实的性能案例分析。

在第一个模块中，作者会澄清一些性能测试的基础概念，讲解一些关键部分。根据实际项目，告诉你真正具有指导价值的性能测试概念是什么，并解析这些概念在实际操作中的指导性作用。

第二个模块将通过性能测试工具的实际操作实例，对应性能测试的前后逻辑关系，以便确保工具的使用及结果是为性能测试需求指标和性能分析报告而服务的，而不是浮于表面的“炫技”。

在第三个模块中，作者将通过讲解操作系统、应用服务器、数据库、缓存服务器、Java、C++等监控工具的使用和分析方法，告诉你该如何分析监控中所产生的数据，以便为测试报告及性能分析提供有效的历史数据。

最后一个模块将讲解不同实际操作场景中的性能测试分析过程，比如实际的瓶颈判断的过程是怎样的，怎么分析出根本的原因，如何提出具体的解决方案，最后的实施效果又是怎样的。

阅读指南

高楼老师会在音频中对文章做更详细的解释，建议配合音频阅读文章。

开篇词

• 开篇词丨“老板，之前咱TPS是100，我优化完是10000”

第一模块：性能测试基础篇

• 01丨性能综述：性能测试的概念到底是什么？
• 02丨性能综述：TPS和响应时间之间是什么关系？
• 03丨性能综述：怎么理解TPS、QPS、RT、吞吐量这些性能指标？
• 04丨JMeter和LoadRunner：要知道工具仅仅只是工具
• 05丨指标关系：你知道并发用户数应该怎么算吗？
• 06丨倾囊相授：我毕生所学的性能分析思路都在这里了

第二模块：性能测试工具及性能场景篇

• 07丨性能测试工具：如何录制脚本？
• 08丨案例： 手把手教你编写最简单的性能脚本
• 09丨关联和断言：一动一静，核心都是在取数据
• 10丨案例：在JMeter中如何设置参数化数据？
• 11丨性能脚本：用案例和图示帮你理解HTTP协议
• 12丨性能场景：做参数化之前，我们需要考虑什么？
• 13丨性能测试场景：如何进行场景设计？
• 14丨性能测试场景：如何理解业务模型？
• 15丨性能测试场景：如何进行监控设计？

春节策划

• 春节策划丨性能评估和性能分析试题，等你挑战！
• 春节策划丨快来挑战一下自己的分析逻辑吧！

第三模块：性能监控分析工具篇

• 16丨案例：性能监控工具之Grafana+Prometheus+Exporters
• 17丨CentOS：操作系统级监控及常用计数器解析（上）
• 18丨CentOS：操作系统级监控及常用计数器解析（下）
• 19丨Java & C ++：代码级监控及常用计数器解析（上）
• 20丨Java & C ++：代码级监控及常用计数器解析（下）
• 21丨Tomcat：中间件监控及常用计数器解析
• 22丨MySQL：数据库级监控及常用计数器解析（上）
• 23丨MySQL：数据库级监控及常用计数器解析（下）
• 24丨Kafka：性能监控工具之队列级监控及常用计数器解析
• 25丨SkyWalking：性能监控工具之链路级监控及常用计数器解析

第四模块：性能测试分析实战篇

• 26丨案例：手把手带你理解TPS趋势分析
• 28丨案例：带宽消耗以及Swap（下）
• 27丨案例：带宽消耗以及Swap（上）
• 29丨案例：如何应对因网络参数导致的TPS呈锯齿状？
• 30丨案例：为什么参数化数据会导致TPS突然下降？
• 31丨案例：当磁盘参数导致I/O高的时候，应该怎么办？
• 32丨当Postgres磁盘读引起I/O高的时候，应该怎么办？

结束语

• 结束语丨见过林林总总的乱象，才知未来的无限可能

结课测试

• 期末测试题丨快来测试一下你对性能掌握到何种程度了吧！