压力测试的网站测试

1. 压力测试的网站测试

压力测试 通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大的服务级别的测试。通俗地讲，压力测试是为了发现在什么条件下您的应用程序的性能会变得不可接受。极限压力测试举例：1） 接收大数据量的数据文件时间；2） 大数据恢复时间；3） 大数据导入导出时间；4） 大批量录入数据时间；5） 大数据量的计算时间；6） 多客户机同时进行某一个提交操作；7） 采用测试工具软件；8） 编写测试脚本程序；9） 大数据量的查询统计时间。实例：在一个系统内，仅有一个用户登录使用相同的操作，对不同的数据量进行测试。记录下数据量和对应的资源占用率，响应时间。

2. 哪款网站压力测试工具值得推荐？

在当今社会，越来越多的人拥有不同的压力，有的人有学习的压力，有的人有工作的压力，有的人有生活的压力……每个人都在这样的压力下，不得不前行。
那么，究竟什么是压力呢？压力是现代人拥有的最普遍的一种心理情绪。而在一定程度上，压力会影响人的健康。所以这时候，我们需要对压力进行测试。

以下为我总结的值得推荐的压力测试的网站：
Pylot
Pylot是一款开源的测试web service性能和扩展性的工具，它运行HTTP 负载测试，这对容量计划，确定基准点，分析以及系统调优都很有用处。Pylot产生并发负载（HTTP Requests），检验服务器响应，以及产生带有metrics的报表。通过GUI或者shell/console来执行和监视test suites。
fwptt 
 fwptt也是一个用来进行WEB应用负载测试的工具。它可以记录一般的请求，也可以记录Ajax请求。它可以用来测试 asp.net， jsp， php 或是其它的Web应用。

http_load
以并行复用的方式运行，用以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具，它可以以一个单一的进程运行，一般不会把客户机搞死。可以可以测试HTTPS类的网站请求。

所以，据此选一个好的压力测试网站很重要。

3. 网站服务器如何做访问压力测试？

网站服务器的压力测试我觉得主要有一些几点。
1.协议这边基本上以http或者https为主了，如果使用其他协议需要分析其打解包的方法。
2.要产生一定的压力，压力源这边一定要有保证。一般都是用机器人来模拟压力，关于机器人的逻辑可以根据具体业务来开发。
3.需要观察在一定压力下，服务器的各项性能指标（cpu，内存，IO，网络流量）进行观察，比如内存是否有泄漏，cpu利用率过高的情况。
4.压力测试应该是一个持续性的过程，在这个过程中需要统计服务器的性能数据，包括tps，以及机器的负载情况等。据此可以分析服务器的瓶颈在何处，后续可以针对优化。
5.目前大部分的服务器都部署在Linux系统上，测试同学还需要掌握相关的Linux命令以便可以更好的测试。
如果你觉得前面的太麻烦，可以来WeTest服务器压力测试高并发，实时性能报表，专家级性能优化建议，目前我们正在做网站压测这一块，你要做的仅仅是填下被测的URL即可，压力源、数据统计这些琐碎的工作交给我们就行了。

4. 如何做压力测试

一个压力测试的流程：
1、明确测试目标
2、制定测试计划
3、实施测试，收集参数
4、分析测试结果
5、给出优化方案
一
、明确测试目标：如果是客户的需求，那需要向客户确认，有清楚的性能指标参数，测试时就是保证系统达到该指标并能良好运转，即压力测试。如果是自己的系统需要有一个评估，那就需要完整的得到该系统的几个临界点，拿到完整的性能曲线，从而来分析部署情况，即为性能测试。不管是哪个，知道了需求，才能制定计划。
性能测试的目标是发现重大的系统瓶颈。你可以想象一个系统由一系列的瓶颈组成；发现并改善一个瓶颈往往会在其他地方产生一个新的瓶颈。例如，我曾为一运行微软Windows
CE的器件部门工作。我们发现的第一大性能问题体现在某一具体硬件环境下的内存管理中。我们把问题分离出来，改善了内存分配的效率。尔后再次运行我们的测试，又找到了一个新的瓶颈，这次体现在网络吞吐量上（throughput）。解决了这个问题后，我们接着又为下一个瓶颈改善而工作，然后再下一个，直到整个系统都达到了性能目标。要记住的是：关键在于要尽早订立性能目标，否则你可能不知道什么时候该停止性能测试。
二、制定测试计划：确定使用什么工具，着重哪些参数，设置线程数，方法执行次数，执行时间，是否多个接口同时进行测试等等。
三、实施测试，收集参数：选一个施压工具，来向部署好的服务发起高并发请求，同时关注和收集性能参数。这个是我们花费时间最多的地方。通常该阶段需要反复执行，来得到想要的数据。通常来说，我们可以使用JMeter
LR
AB
自己写多线程等各种方式，之后介绍一下JMeter。
四、分析测试结果：即根据上一节的参数介绍来进行参数分析。
五、给出优化方案：如果是代码逻辑耗费cpu，就优化算法；如果是redis等数据库耗时，就增加节点，减少读取，读写分离，使用内存等；如果是外在条件限制，则与外部们沟通问题，共同优化等等。