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关于软件性能测试的步骤介绍 软件性能测试怎么用( 三 )

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服务器内部处理速率的提高：
1. 计算密集型：优化思路是提高CPU利用率，采用多线程的思路进行 。但是线程数量不能超过cpu核心数 。因为线程数量超过cpu核心数后，cpu会分片执行超过部分的线程，会增加cpu读取线程缓存的压力，使计算能力下降
2. IO密集型：
– 优化思路是提高存储的效率，如使用固态硬盘，阵列，分布式等技术 。
– 由于IO密集型中，CPU可能会等待IO操作完成 。所以我们可以使用超过CPU核心数的线程来访问IO，从而提高性能(但如果磁盘繁忙，线程数再多也只是在磁盘队列中排队，增加CPU线程数来访问IO的方法，适用于IO读/写操作并不繁忙，但是需要长时间寻址的场景)
– 注意：因为磁盘内部只有1个线程处理IO操作，所以要真正实现磁盘的并发，需要使用多个磁盘，也就是磁盘阵列
数据库处理速率：
? 数据库直接和IO进行交互，所以提高IO性能，能提高数据库性能 。
? 数据库有自己的数据结构，所以优化数据存储和查询的相关算法，也能提高数据库性能
? 索引优化
? 缓存优化
? 数据库连接优化
? 数据库查询语句优化
? 分表分库
? 分布式处理
性能优化方向也可以用一个思维导图来表示：
硬件优化：加cpu升级，cpu阵列;使用ssd固态硬盘;主板用最先进的，内存用最高的，网络用专线等等 。
操作系统优化：
? windows操作系统，去掉不需要的服务，根据实际业务场景调整线程，虚拟内存，缓存的大小等相关配置项，需要专业人士操作
? Linux操作系统：与windows基本相同
中间件优化：根据不同的业务场景，选择不同的中间件，调整配置等等，如nginx中启用的cpu核心数量等等
架构优化：采用分布式存储架构，分布式服务器架构，负载均衡等
代码优化：许多问题都是代码的问题，如果代码问题能准确定位，可以考虑优化代码 。
数据库优化：优化索引，配置，数据库连接，算法等等
算法优化：这个不提了，算法属于底层的优化，需要非常扎实的计算机基础知识和优秀的逻辑思维以及灵感
其他：线程，进程，网络等等
性能监控
我们要分析数据，就必须得到数据，所以需要性能监控工具来采集和展示数据，才能进行分析 。
那么我们要怎么进行监控呢?这里我们可以借助已经实现的工具来进行 。
Linux：
? 可以使用sysstat工具包中的sar命令来监控CPU，内存，IO，网络的运行情况，具体用法参考：
http://lovesoo.org/linux-sar-command-detailed.html
? 可以使用ps命令查看线程运行情况
JAVA：可以使用jstack,jprofile,jstat,jmap,jps工具来进行查看，这是java自带的工具包，用于分析java的堆栈信息
Windows：
? 可以使用widnows自带的资源监视器监控和采集数据
数据库监控：
? mysql数据库有自带的监控工具，但是收费
? 可以使用免费的工具进行监控，如innotop
? 可以使用综合能力强大的工具监控，如zabbix(也能监控服务端)
其他：
? 前端性能监控：Yslow，谷歌开发者模式->performance,使用windows.performance 进行定制化开发
? Android监控：
– 网易开源的Emmagee，
– 腾讯开源的GT，
– 科大讯飞的iTest，
– Google的开源Battery
– 自己开发
? IOS监控：
– 自己开发，参考：
http://www.cocoachina.com/articles/19680
? 服务器中间件：nginx，apache，dubbo，redis，kafka等
看到需要学习这么多技术，可能会让大家感到许多压力 。但是大家不用慌，这里介绍一个开源的性能测试工具，功能强大也好用，不满意还可以二次开发，它就是jmeter

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