测试，是一个挺专业的事情。
1. 系统性能定义
性能测试指标
- Throughput：吞吐量，系统每秒钟可以处理的请求数，任务数。
- Latency：系统延迟，系统在处理一个请求或一个任务时的延迟。
- TPS：每秒响应的任务数量。
考察系统性能时需要同时考虑上面的性能指标。比如最多允许 2 秒以内的延迟时，系统最多可以承受多大并发。在描述系统性能时，响应时间参数必须和吞吐量挂钩，单纯的响应时间意义不大。
这两个性能指标之间互相有影响：
- Throughput 增大会导致 Latency 增大，请求越多系统负载越高，延迟越大。
- Latency 越小则系统的 Throughput 就越高，Latency 小则说明处理请求的速度快，可以处理更多的请求。
某些测试可能还会有平均值和成功率这两个性能指标。
性能测试方法
- 负载测试
- 压力测试
- 配置测试
- 并发测试
- 可靠性测试
2. 系统性能测试
测试之前必须首先要明确需求。对于不同系统，要求的 Throughput 和 Latency 会有所不同。完整的测试流程如下：
- 明确 Latency：不同业务可以有不同的响应时间，例如可以设定为 2 秒。
- 制定测试方法：选择一个向系统施加指定的 Throughput 的压力测试工具（参考下面），选择一个测量 Latency 的工具（例如 Fiddler、Wireshark）。
- 开始性能测试并汇总数据：不断提升 Throughput，看看系统负载情况，判断系统是否正常。如果系统在指定 Throughput 下未宕机，则记录 Latency。Throughput 增大到一定大小后，Latency 会开始抖动，通常会把 95% 的请求在指定的 Latency 内得到响应时对应的 Throughput 作为一个重要阈值。
- 分析结果：将结果汇总成图标。
常用的压力测试工具有：
- JMeter（Java 桌面应用，开源稳定且生态完善，并发差）
- wrk（简单的 http 性能测试工具）
- Loadrunner（收费，目前属于 microfocus）
- webbench（只支持 Linux，最多可以模拟3万个并发连接）
- http_load（程序小巧，资源占用少）
- ab（Apache 集成，简单功能少）
- tcpcopy（开源，生态活跃）
- 压测大师（将测试打包成服务，在云端直接使用）。
性能测试时，每个 Throughput 的压力需要持续一段时间，尤其是在阈值附件的 Throughput，可能需要几个小时甚至几天的压测。
3. 查找系统瓶颈
3.1 查看操作系统负载
看操作系统负载，就是看操作系统的 CPU 利用率、内存使用率、磁盘 IO、网络 IO。Linux 下常用的命令和工具有：SystemTap（查看内核信息，参考 这里），iostat, top, tcpdump 等。
关于 CPU，多核 CPU 中的 CPU0 在执行普通任务的同时还负责核间调度，因此要确保其负责不能过高。
关于 IO，IO 使用率高时 CPU 使用率一般就比较低，程序一般会交替占用 CPU 或 IO。
3.2 使用 Profiler 测试
系统中 80% 的运行时间花在了 10% 的代码上，找出那些频繁调用的代码并优化可以事半功倍。
测试时，可以在代码中使用计时器和函数调用计算器做统计并定时写入日志，也可以分块注释进行测试以查找问题代码段。
Profiler 测试工具：
- Perf：Linux kernel 自带的系统性能优化工具，与 Linux Kernel 紧密结合。可以按进程、CPU 或 counter group 等不同类别来查看信息，对代码优化到 CPU 的微指令级别。
- xhprof：PHP 语言的轻量级分层性能测量分析器，轻量，可在生产环境部署。参考 这里。
4. 性能调优
参考 性能调优攻略。