性能测试入门，其实很简单，看看这篇，好好学习
🔺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？还是觉得性能测试就是做些脚本、参数化、关联，压测完成之后，扔出一个结果出来就完了。
实际上真的是这样吗？
在我看来，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：当前测试说明了线上不能支持，后面应该如何优化。
既要有前期的测试，还要有中间的分析，以及最后的调优，三者首尾衔接，缺一不可。
如果你做完性能测试调优后，可以把系统 TPS 从 100 提高到 10000，把响应时间从 0.1ms 降为 0.01 ms，把 CPU 的使用率从 100% 变成 50%，那么你作为性能测试工程师的价值和核心竞争力就体现出来了。
但是我遇到不少工程师，在学习性能测试的时候，经常会遇到各种各样的问题，比如：
每天跑测试只是发现性能不好，可就是不会分析啊！
CPU 利用率很低，为什么性能问题还是会持续出现？
JMeter 和 LoadRunner 的功能那么多，分析的时候到底该用哪个？
Swap 怎么就莫名其妙飘黄了呢？
场景执行的逻辑是什么？怎么判断性能场景是可以覆盖线上场景的？
服务器实例从 7 个扩展到了 17 个之后，TPS 没上去，资源也没用上，超时还大量的报。怎么办？
压力工具中的响应时间长，但是怎么定位到是哪里呢
以上这些问题，你可能也遇到过。那么，面对这类性能测试或分析、调优问题该如何解决呢？下面有一些关于性能测试实战的相关问题（附答案）想要的可以留言呀
🔺性能测试实战
🔺第一模：性能测试基础篇
性能综述：性能测试的概念到底是什么?
性能综述：TPS和响应时间之间是什么关系?
性能综述：怎么理解TPS、QPS、RT、吞吐量这些性能指标?
JMeter 和LoadRunner：要知道工具仅仅只是工具
指标关系：你知道并发用户数应该怎么算吗?
🔺第二模块：性能测试工具及其性能场景
性能测试工具：如何录制脚本?
案例：手把手教你编写最简单的性能脚本
关联和断言：动-静，核心都是在取数据
性能数据：在JMeter中如何设置参数化数据?
性能脚本：用案例和图示帮你理解HTTP协议
性能测试场景：做参数化之前，我们需要考虑什么?
性能测试场景：如何进行场景设计?
性能测试场景：如何理解业务模型?
性能测试场景：如何进行监控设计?
🔺第三模块：性能监控分析工具篇
CentOS：操作系统级监控及常用计数器解析
Java & C++：代码级监控及常用计数器解析
Tomcat：中间件监控及常用计数器解析
MySQL & MongoDB：数据库级监控及常用计数器解析
Kafka & RabbitMQ：队列级监控及常用计数器解析
SkyWalking：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
性能分析之CPU分析：从CPU调用高到具体代码行
案例：手把手带你理解TPS趋势分析
案例：如何理解带宽消耗以及Swap? (上)
案例：如何理解带宽消耗以及Swap? (下)
案例：如何应对因网络参数导致TPS呈锯齿状?
案例：为什么参数化数据会导致TPS突然下降?
案例：当磁盘参数导致I/O高的时候，应该怎么办?
案例：当Postgres磁盘读引起I/O高的时候，应该怎办
基础概念：澄清了一些性能测试的基础概念，告诉你真正具有指导价值的性能测试概念是什么，怎么用。
性能场景及工具：通过性能测试工具的实操案例，对应性能测试前后的逻辑关系，帮你在不同的场景下选择不同的工具，并重点讲解 JMeter 和 LoadRunner 的使用原理。
监控分析：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，带你分析性能监控数据的含义，精准定位系统瓶颈。
案例实战：讲解不同实际操作场景中的性能测试分析过程，带你厘清系统瓶颈的判断逻辑。
总体来说，理解完上面说的这些，你一定会有4个收获：
·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
性能测试不仅仅是测试就结束了，更重要的是懂得如何分析，如何调优。
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