一、项目具体需求。
二、指标：响应时间在多少之内，并发数多少，tps多少，总tps多少，稳定性交易总量多少，事务成功率，交易波动范围，稳定运行时长，资源利用率，测哪些交易，哪些接口,测试哪些场景。
三、环境：生产环境服务器数量，测试环境服务器数量，按照资源配比得出测试指标。
四、协议：系统用什么协议进行通信。
五、压力机数量：若是并发用户数太多，须要把压力发到不一样的压力机，否则可能会存在压力机瓶颈问题，致使tps和响应时间抖动。
六、交易占比：分析线上日志得出tps占比。
七、系统架构：请求流通过哪些环节，压测时监控这些环节。
测试：
一、基准：一个用户迭代100次，关注响应时间，事务成功率100%。
二、负载：10个用户跑10分钟，关注响应时间，事务成功率100%。
三、容量：估算一个总tps，根据公式计算出每一个交易的pacing和vu，获取系统最大处理能力（最优容量），再令外测出三个梯度做为对比（两组小于最优容量，一组大于最优容量），四组容量VU等差，tps等差，对比每组容量实际占比和测试占比（越接近越能模拟真实场景），关注响应时间，总tps，tps，事务成功率，AP cpu利用率，DB cpu利用率，线程死锁，
数据库死锁。
其中响应时间应小于负载测试时间，总tps应约等于预估总tps（相差不超过10是正常的），每一个交易的tps应接近预估总tps*占比，事务成功率100%，AP cpu小于60%，DB cpu小于80%。dump线程栈检测是否有线程死锁，查看数据库日志看是否有数据库死锁。
四、稳定性：采起最优容量的80%做为压力持续运行24小时，观察系统长时间运行的性能表现，关注响应时间，tps，总tps，事务成功率，交易总数，观察是否有内存溢出（堆溢出，栈溢出，持久代溢出），cpu利用率是否达标，mem是否不持续增加，是否能正常触发fullgc，gc时间，gc频率， fullgc时间，fullgc频率（重点关注，JVM调优就是为了减小fullgc频率）。
监控：
容量测试和稳定性测试时启动nmon监控。
压测中遇到的性能问题及解决办法：
1、容量测试过程当中cpu太高
一、用vmstat实时监控cpu使用状况。很小的压力AP cpu却到了80%多，指标是不能超过60%。
二、分析是use cpu太高仍是sys cpu太高，常见的是use cpu使用太高。
三、若是是sys cpu使用太高，先把消耗cpu最多的进程找出来（top命令），再找到该线程下消耗cpu太高的是哪几个线程，再把该线程转换成16进制，再用jstack命令来dump线程栈，看这个线程栈在调用什么东西致使use cpu太高。
2、内存溢出（堆溢出、栈溢出、持久代溢出）
一、堆内存溢出
1)稳定性压测一段时间后，LR报错，日志报
java.lang.OutOfMemoryError.Java heap space。
2)用jmap -histo pid命令dump堆内存使用状况，查看堆内存排名前20个对象，看是否有本身应用程序的方法，从最高的查起，若是有则检查该方法是什么缘由形成堆内存溢出。
3)若是前20里没有本身的方法，则用jmap -dump来dump堆内存，在用MAT分析dump下来的堆内存，分析导出内存溢出的方法。
4)若是应用程序的方法没有问题，则须要修改JVM参数，修改xms，xmx，调整堆内存参数，通常是增长堆内存。
二、栈内存溢出
1)稳定性压测一段时间后，LR报错，日志报Java.Lang.StackOverflowError。
2)修改jvm参数，将xss参数改大，增长栈内存。
3)栈溢出必定是作批量操做引发的，减小批处理数据量。
三、持久代溢出
1)稳定性压测必定时间后，日志报Java.Lang.OutOfMenoryError.PermGen Space。
2)这种缘由是因为类、方法描述、字段描述、常量池、访问修饰符等一些静态变量太多，将持久代占满致使持久代溢出。
3)修改jvm配置，将XX:MaxPermSize=256参数调大。尽可能减小静态变量。
3、线程死锁
一、容量测试压测一段时间后，LR报链接超时。
二、形成这种现象的缘由不少，好比带宽不够，中间件线程池不够用，数据库链接池不够，链接数占满等都会形成链接不上而报超时错误。
三、jstack命令dump线程栈，搜索线程栈里有没有block，若是有的话就是线程死锁，找到死锁的线程，分析对应的代码。
4、数据库死锁
一、容量测试压测一段时间后，LR报链接超时。
二、形成这种现象的缘由不少，好比带宽不够，中间件线程池不够用，数据库链接池不够，链接数占满等都会形成链接不上而报超时错误。
三、数据库日志中搜索block，能搜到block的话就是存在数据库死锁，找到日志，查看对应的sql，优化形成死锁的sql。
5、数据库链接池不释放
一、容量测试压测一段时间后，LR报链接超时。
二、形成这种现象的缘由不少，好比带宽不够，中间件线程池不够用，数据库链接池不够，链接数占满等都会形成链接不上而报超时错误。
三、去数据库查看应用程序到数据库的链接有多少个（ show full processlist），假如应用程序里面配置的数据库链接为30，在数据库查看应用程序到数据库的链接也是30，则表示链接池占满了。将配置改为90试试，去数据库看若是链接到了90，则能够肯定是数据库链接池不释放致使的。查看代码，数据库链接部分是否是有建立链接可是没有关闭链接的状况。基本就是这种状况致使的，修改代码便可。
6、TPS上不去
一、压力大的时候tps频繁抖动，致使总tps上不去。查看是否有fullgc（tail -f gc_mSrv1.log | grep full）。
二、pacing设置过小也会致使tps上不去，对抖动大的交易多增长点用户便可。
三、tps抖动，单压抖动大的交易，发现很平稳，这时怀疑是否是压力太大致使，因此发容量的时候把压力最大的那只交易分到其余压力机，而后发现tps不抖动了。注意：多台压力机只影响tps抖动，不会影响服务器的cpu。
四、看响应时间有没有超时，看用户数够不够。
7、服务器压力不均衡（相差1%-2%是正常的）
一、跑最优容量的时候，四台AP只有一台cpu超过60%，其余三台都在60%如下。
二、查看服务器是否有定时任务。
三、查看是否存在压力机瓶颈。
四、是否存在带宽瓶颈（局域网不存在此问题）。
五、查看部署的版本，配置是否同样。
六、可能别人也在用这些AP，由于同一台物理机上有不少虚拟机，由于别人先用，资源被别人先占了。
8、fullgc时间太长
一、跑容量和稳定性的时候，出现LR报请求超时错误，查看后台日志是fullgc了，看LR几点报的错和日志里fullgc的时间是否对应，fullgc会暂停整个应用程序，致使LR前端没响应，因此报错，这时能够减小old代内存，从而减小fullgc时间，减小fullgc时间LR就不会报错，让用户几乎感受不到应用程序暂停。
二、四台AP轮流着full gc（部分
server fullgc，其余server也会fullgc），这时能够制定策略让不一样的server不一样时fullgc，或者等夜间交易量少时写定时任务重启服务。
注意：
服务器日志为error下测试。
服务启动后几分钟内发压压力会很大，最好是服务启动两三分钟后再开始跑压力。