所以，吞吐量的值必需有响应时间来卡。比如：TP99小于100ms的时候，系统可以承载的最大并发数是1000qps。这意味着，我们要不断的在不同的并发数上测试，以找到软件的最稳定时的最大吞吐量。
为什么响应时间吞吐量和成功率要挂钩
我们这应该不难理解了，如果请求不成功的话，都还做毛的性能测试。比如，我说我的系统并发可以达到10万，但是失败率是
40%，那么，这10万的并发完全就是一个笑话了。
性能测试的失败率的容忍应该是非常低的。对于一些关键系统，成功请求数必须在100%，一点都不能含糊。
如何严谨地做性能测试
一般来说，性能测试要统一考虑这么几个因素：Thoughput吞吐量，Latency响应时间，资源利用（CPU/MEM/IO/Bandwidth…），成功率，系统稳定性。
下面的这些性能测试的方式基本上来源自我的老老东家汤森路透，一家做real-time的金融数据系统的公司。
一，你得定义一个系统的响应时间latency，建议是TP99，以及成功率。比如路透的定义：99.9%的响应时间必需在1ms之内，平均响应时间在1ms以内，100%的请求成功。
二，在这个响应时间的限制下，找到最高的吞吐量。测试用的数据，需要有大中小各种尺寸的数据，并可以混合。最好使用生产线上的测试数据。
三，在这个吞吐量做Soak Test，比如：使用第二步测试得到的吞吐量连续7天的不间断的压测系统。然后收集CPU，内存，硬盘/网络IO，等指标，查看系统是否稳定，比如，CPU是平稳的，内存使用也是平稳的。那么，这个值就是系统的性能
四，找到系统的极限值。比如：在成功率100%的情况下（不考虑响应时间的长短），系统能坚持10分钟的吞吐量。
五，做Burst Test。用第二步得到的吞吐量执行5分钟，然后在第四步得到的极限值执行1分钟，再回到第二步的吞吐量执行5钟，再到第四步的权限值执行1分钟，如此往复个一段时间，比如2天。收集系统数据：CPU、内存、硬盘/网络IO等，观察他们的曲线，以及相应的响应时间，确保系统是稳定的。
六、低吞吐量和网络小包的测试。有时候，在低吞吐量的时候，可能会导致latency上升，比如TCP_NODELAY的参数没有开启会导致latency上升（详见TCP的那些事），而网络小包会导致带宽用不满也会导致性能上不去，所以，性能测试还需要根据实际情况有选择的测试一下这两咱场景。
（注：在路透，路透会用第二步得到的吞吐量乘以66.7%来做为系统的软报警线，80%做为系统的硬报警线，而极限值仅仅用来扛突发的peak）
是不是很繁锁？是的，只因为，这是工程，工程是一门科学，科学是严谨的。
欢迎大家也分享一下你们性能测试的经验和方法。
（全文完）
标签：性能,系统,响应,吞吐量,测试,应该,CPU 来源： https://blog.51cto.com/u_14797793/2992890
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