性能：性能分析思路
性能分析能力阶梯图
- 工具操作：包括压力工具、监控工具、剖析工具、调试工具。
- 数值理解：包括上面工具中所有输出的数据。
- 趋势分析、相关性分析、证据链分析：就是理解了工具产生的数值之后，还要把它们的逻辑关系想明白。这才是性能测试分析中最重要的一环。
- 最后才是调优：有了第3步之后，调优的方案策略就有很多种了，具体选择取决于调优成本和产生的效果
需要的知识能力：
分析过程：
准备
在性能分析的一般的步骤是：
- 了解你的系统
- 备份系统
- 在任何故障排查之前，应该备份
- 监控和分析系统的性能
- 缩小瓶颈，并找到它的原因
- 通过尝试一次一个更改，找到发生瓶颈的原因
- 回到步骤3，直到系统的性能让你满意
ps：你应该记录每一步
可以从下面这些问题了解你的系统
（1）你能给我一个问题服务器的完整描述吗？
- 型号
- 生产日期
- 配置
- 外网设备
- 操作系统版本和更新基本
（2）你能告诉我到底是什么问题吗？
- 有什么症状
- 描述任意错误信息
比如：拷贝大文件到服务器时会很慢。这就可能是网络或者磁盘子系统的问题
（3）谁遇到这个问题的
- 是个人？
- 是特定组的成员？
- 是所有成员？
（4）问题可以重现吗？
- 重现问题的步骤是什么？
- 这是一个间接性的问题吗？
- 如果是，那么就想办法让问题变成可重现的
- 它是发生在一天的某个时段，或者是某几天？还是周几？
- 这个问题很少见吗？如果特别少的话，那就重启服务器看看
（5）问题是什么时候开始的？它是很平缓的发生还是很快的发生？
- 如果是逐渐出现性能问题，那么很可能是一个调整大小的问题
- 如果是突然出现的，那么有可能是外围设备改变引起的
（6）是否是对服务器使用方法不对之类的引起的？
（7）是否涉及到其他服务器或者硬件组件？
（8）是否有日志
（9）问题的优先级是什么？什么时候能解决？
（10）问题有多大规模
（11）这个问题相关的费用是多少
性能分析思路
瓶颈的精准判断
对性能瓶颈做出判断是性能分析的第一步，有了问题才能分析调优。
TPS曲线
很多人在描述性能测试的过程中，说要找到性能测试中曲线上的“拐点”，但是大部分系统其实是没有明确的拐点的。
举例来说，TPS 的视图如下：
显然，这是一个阶梯式增加的场景，非常好。但是拐点在哪呢？有人说，显然在 1200TPS左右的时候。也有人说了，显然是到 1500TPS 才是拐点呀。但是也有人说，这都已经能到2000TPS 了，显然 2000TPS 是拐点。
我们再来看一下这张图对应的响应时间视图：
是不是有人要说响应时间为 4.5ms 时是拐点了？
其实这些对拐点的判断，都是不合理的。如果我们对 TPS 的增加控制得更为精准的话，那么这个 TPS 的增加是有一个有清晰的弧度，而不是有一个非常清晰的拐点。
但是至少我们可以有一个非常明确的判断，那就是瓶颈在第二个压力阶梯上已经出现了。因为响应时间增加了，TPS增加的却没有那么多，到第三个节点时，显然增加的TPS更少了，响应时间也在不断的增加，所以，性能瓶颈在加剧，越往后越明显。
那么我们的判断就是：
- 有瓶颈
- 瓶颈和压力有关
- 压力呈阶梯，并且增长幅度在衰减
如果你觉得上面的瓶颈还算清晰的话，那么我们再来看一张图：
在这个 TPS 的曲线中，你还能判断出拐点在哪吗？
显然是判断不出来拐点的，但是我们根据图得出以下几个结论：
- 有瓶颈
- 瓶颈和压力有关
- 压力也是阶梯的，但是并没有明确的拐点
我们再来看一个TPS图
看到这张图，是不是明显感觉系统有瓶颈呢？那么瓶颈是不是和压力大小有关呢？
这种比较有规律的问题，显然不是压力大小的原因。为什么呢？因为TPS周期性的出现降低，并且最大的TPS也都恢复到了差不多的水位上。所以，即使是压力降低，也最多降低最大的 TPS 水位，会让问题出现得更晚一点，但是不会不出现。
综合以上，如果画一个示意图的话，TPS 的衰减过程大概会如下所示：
- 随着用户数的增加，响应时间也在缓慢增加。
- TPS 前期一直都有增加，但是增加的幅度在变缓，直到变平。
在这样的趋势图中，我们是看不到明确的拐点的。但是我们能做到的清晰的判断就是：有瓶颈！
所以对TPS曲线来讲，它可以明确告诉我们的就是：
- 有没有瓶颈：其实准确来说所有的系统都有瓶颈，只看我们在哪个量级做性能测试
- 瓶颈和压力有没有关系：TPS 随着压力的变化而变化，那就是有关系。不管压力增不增加，TPS 都会出现曲线趋势问题，那就是无关。
这时你可能就会问，为什么不看响应时间就武断的下此结论呢？因为响应时间是用来判断业务有多快的，TPS才是用来判断容量有多大的
响应时间曲线
我们还是来看看响应时间，下面看一张响应时间图：
它对应的线程图是：
多明显的问题，随着线程的增多，响应时间也在增加，是吧。再来看它们对应的 TPS 图：
到第 40 个线程时，TPS 基本上达到上限，为 2500 左右。响应时间随着线程数的增加而增加，系统的瓶颈显而易见的出现了。
但是，如果只让你看TPS曲线，你是不是也会有同样的判断？那就是：有瓶颈！并且和压力有关？所以说，TSP就可以告诉我们系统有没有瓶颈了，而响应时间是用来判断业务有多快的
线程递增的策略
讲完响应时间之后，我们再来看下线程递增。
在见识了很多性能测试人员做的场景之后，必须得承认，有些场景的问题太多了。
首先，我们来看两个场景的执行对比。
场景 1 的线程图：
场景 1 的 TPS 图：
场景 1 的响应时间图：
场景 2 的线程图：
场景 2 的 TPS 图：
场景 2 的响应时间图：
这两个场景的比对如下：
有了这些对比数据之后，你是不是觉得哪里似乎是有问题的？
对的！
-
TSP都是达到400，但是两个场景中线程递增的策略不同，产生的响应时间完全不同。虽然都没有报错，但是第一种场景是完全不符合真实的业务场景的。这是为什么？
-
在场景的执行中，首先，响应时间应该是从低到高的，而在场景1中并不是这样。其次，线程应该是递增的，而场景1并没有这样做（秒杀场景怎么算？）。最后，在两个场景中，TPS的上限都达到了400TPS。但是你可以看到，在场景2中，只要40个线程就可以达到，但场景1中用了500线程，显然压力过大，所以响应时间才那么长。
-
其实在生产环境中，像场景 1 这样的情形是不会出现的。如果它出现了，那就是你作为性能测试的责任，因为你没有给出生产环境中应该如何控制流量的参数配置说明。
-
同时，我们从上面的场景对比可以看到，对一个系统来说，如果仅在改变压力策略（其他的条件比如环境、数据、软硬件配置等都不变）的情况下，系统的最大 TPS 上限是固定的。
-
场景2使用了递增的策略，在每个阶梯递增的过程中，出现了抖动，这明显是系统设置的不合理导致的。设置不合理，有两种可能性：1、资源的动态分配不合理，像后端线程池、内存、缓存等等；2、数据没有预热
我们再回到之前说的秒杀场景。
- 说到秒杀场景，有人觉的大线程并发是合理的，其实这属于认识上的错误。因为即使线程数增加得再多，对已经达到TPS上限的系统来说，除了会增加响应时间外，并无其他作用。所以我们描述系统的容量是用系统当前能处理的业务量（你用TPS也好，RPS也好，HPS也好，它们都是用来描述服务端的处理能力的），而不是压力工具中的线程数。
那么，对于线程中场景（有的工具叫做虚拟用户）递增的策略，我们要做到下面几点：
- 场景中的线程的递增一定是连续的，并且在递增的过程中也是有梯度的
- 场景中的线程递增一定要和TPS的递增有比例关系，而不是突然达到最上限
- 上面两点针对的是常规的性能场景。对于秒杀类的场景，我们前期一定是做好了系统预热的工作的，在预热之后，线程突增产生的压力，也是在可处理范围内的。这时，我们可以设计线程突增的场景来看系统瞬间的处理能力。如果不能模拟出秒杀的陡增，就是不合理的场景。
这里给出一些做性能场景递增的经验值：
当然这里也不会是放在哪个系统中都适合的递增幅度，你还是要根据实际的测试过程来做相应的判断。
有了这些判断之后，相信大家都能做出合理的场景来了。
性能衰减的过程
有了瓶颈的判断能力，也有了线程递增的意识，那么下面在场景执行中，我们就要有判断性能衰减的能力了吧。
来，我们先看一个压力过程中产生的结果图。
在递增的压力过程中，随着用户数的增加。我们可以做几次计算。
- 第一次计算，在线程达到 24 时，TPS 为 1810.6，也就是每线程每秒发出 75.44 个请求。
- 第二次计算，在线程达到 72 时，TPS 为 4375.1，也就是每线程每秒发出 60.77 个请求。
- 第三次计算，在线程达到 137 时，TPS 为 5034，也就是每线程每秒发出 36.74 个请求。
通过这三次计算，我们是不是可以看到，每线程每秒发出的请求数在变少，但是整体 TPS是在增加的。
我们有很多做性能测试的人，基本上，只看 TPS 和响应时间的时候，在上面这个示例中，肯定会一直往上加用户。虽然响应时间在增加，但是增加得也不多嘛。
但实际上，通过我们的计算可以知道，性能是在不断地衰减的。我们来看一张统计图：
通过红线的大致比对可以知道，当每线程每秒的请求数降到 55 左右的时候，TPS 就达到上限了，大概在 5000 左右，再接着往上增加线程已经没有用了，响应时间开始往上增加了。
这就是性能衰减的过程（题外话，在上图中，其实还有一个问题，就是在红线前面，性能在上升的过程中有几次抖动，这个抖动到后面变大了，也变频繁了，如果这是必然出现的抖动，那也是配置问题，希望你注意到这一点）。
为什么要这么细致地描述性能衰减的过程呢？
其实就是告诉你，只要每线程每秒的TPS开始变少，就意味着性能瓶颈已经出现了。但是瓶颈出现之后，并不是说服务器的处理能力（一般用TPS描述）会下降，应该说TPS仍然会上升，在性能不断衰减的过程中，TSP就会达到上限
也就会说，性能瓶颈其实在最大TPS之前早就已经出现了
那么我们是不是应该在性能衰减到最大TPS时就停止场景呢？这个不一定哦。
- 因为停不停场景，取决于我们的场景目标，如果我们只是为了得到最大 TPS，那确实可以停止场景了。
- 但是，如果我们要扩大化性能瓶颈，也就是说为了让瓶颈更为明显，就完全不需要停止场景，只要不报错，就接着往上压，一直压到我们要说的下一个话题——响应时间变长，需要拆分。
响应时间的拆分
在性能分析中，响应时间的拆分通常是一个分析起点。因为在性能场景中，不管是什么原因，只要系统达到了瓶颈，再接着增加压力，肯定会导致响应时间上升，直到超时为止。
在判断了瓶颈之后，我们需要找到问题出现在什么地方。在压力工具上看到的响应时间，都是经过了后端的每一个系统的。
那么，当响应时间边长，我们就要知道，它在哪个阶段变长了。
我们看下这张图
这应该是最简单的一个压力测试逻辑了。一个应用，一个 DB，结果也拆分出了 8 个时间段，这还是在我没有加上压力工具自己所消耗的时间的情况下。
如果我们要分析压力工具中的响应时间，拆分的逻辑就是上面这个示意图。
但是在真实的场景中，基本上不是这样的。如果是内网，那基本上都是连在一个交换机上，所以通常是这样的：
在这样的拓扑中，我们仍然可以拆出来 t1 到 t8 的时间。只是实际动手的时候，思路一定要清晰，时间拆分是从哪里到哪里，要画出来，不能混乱。
我们有很多手段可以进行时间的拆分，当然要看我们的应用支持哪一种。
其实不管我们用什么样的工具来监控，最终我们想得到的无非是每个环节消耗了多长时间。用日志也好，用链路监控工具也好，甚至抓包都可以。
当我们拆分到了某个环节之后，就有了下一步的动作：构建分析决策树。
构建分析决策树
分析决策树，对性能测试分析人员实在太重要了，是性能分析中不可或缺的一环。它是对架构的梳理，是对系统的梳理，是对问题的梳理，是对查找证据链过程的梳理，是对分析思路的梳理。它起到纵观全局，高屋建瓴的指导作用
性能做到了艺术的层级之后，分析决策树就是提炼出来的，可以触类旁通的方法论。
应该说，所有的技术行业在面对自己的问题时，都需要有分析决策树。再广而推之的话，所有的问题都要有分析决策树来协助。
通过上面的几个步骤，我们就会知道时间消耗在了哪个节点上。那么之后呢？又当如何？
总要找到根本的原因才可以吧，如下有个分析决策图：
从压力工具中，只需要知道TPS、响应时间和错误率三条曲线，就可以明确判断瓶颈是否存在。再通过分段分层的策略，结合监控平台，日志平台，或者其他的实时分析平台，知道了架构中哪个环节有问题，然后再根据更细化的架构图一一拆解下去。
这里，以数据库分析和操作系统分析举一下例子。
首先我们看一下数据库分析决策树。
比如针对 RDBMS 中的 MySQL，我们就可以画一个如下的决策树：
由于这里面的内容实在过多，无法一次性展现在这里。我举几个具体的例子给你说明一下。
MySQL中的索引统计信息有配置值，有状态值。我们要根据具体的结果来判断是否需要增加key_buffer_size值的大小。比如这种就无所谓了
从上面的数据可以看到，key buffer size 就用到了 4%，显然不用增加。
再比如，我们看到这样的数据：
这就明显有问题了。配置值为 2000 的 Open Table Cache，已经被占满了。显然这里需要分析。但是，看到状态值达到配置值并不意味着我们需要赶紧加大配置值，而是要分析是否合理，再做相应的处理。比如说上面这个，Table 确实打开得多，但是如果我们再对应看下这一条。
你是不是觉得应该先去处理慢 SQL 的问题了？
关于数据库的我们就不举更多的例子了。在这里只是为了告诉你，在分析决策树的创建过程中，有非常多的相互依赖关系。
然后我们再来看一下操作系统分析决策树，我在这里需要强调一下，操作系统的分析决策树，不可以绕过。
基于此决策树，每个人都可以做到对操作系统中性能问题的证据链查找。
举个例子：
上面，中断能占 40%，sy CPU 也能占 40%。这系统还用干业务的事吗？全干自己的事去了，可见操作系统有问题！你是不是要做这个判断了？
而实际情况是，这个主机上只有一个网卡队列，而请求量又比较大。
所以要解决的是网卡队列的问题，至于怎么解决，那手段就多了。可以换个服务器，可以多加几个队列，可以多接几个节点…
以上只是给出几个性能分析过程中常见的决策树示例。在后续的分析过程实例中，我们将秉承着这种分析思路，一步步地走到瓶颈的面前。
场景的比对
为什么要写这一部分呢？因为我看到很多人对瓶颈的判断，并不那么精确，所以想写一下场景比对的建议。
其实简单来说，就一句话：当你觉得系统中哪个环节不行的时候，又没有能力分析它，你可以直接做该环节的增加。
举个例子，我们有一个如下的架构：
可以得到这样的结果：
从TPS曲线中，我们可以明显看到系统是有瓶颈的，但是并不知道在哪里。鉴于系统架构如此简单，我们索性在某环节上加上一台服务器，变成这样：
然后得到如下数据：
哟，没好使！
怎么办？再接着加其他节点，我加了更多的 JMeter 机器。
再来看下结果：
真巧，TPS 增加了！
看到了吧，这就是我说的场景比对。
当我们不知道系统中哪个环节存在性能瓶颈时，对架构并不复杂的系统来说，可以使用这样的手段，来做替换法，以快速定位问题。