1.压测结果指标

• Samples:表示一共发出的请求数

• Average：平均响应时间，默认情况下是单个Request的平均响应时间（ms）

• Error%:测试出现的错误请求数量百分比。若出现错误就要看服务端的日志，配合开发查找定位原因

• Throughput:简称tps,吞吐量，默认情况下表示每秒处理的请求数，也就是指服务器处理能力，tps越高说明服务器处理能力越好

2.压测结果分析

1. Error%:确认是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内；

2. Throughput：吞吐量每秒请求的数大于并发数，则可以慢慢的往上面增加；若在压测的机器性能很好的情况下，出现吞吐量小于并发数，说明并发数不能再增加了，可以慢慢的往下减，找到最佳的并发数；

3. 压测结束，登陆相应的web服务器查看CPU等性能指标，进行数据的分析;

4. 最大的tps:不断的增加并发数，加到tps达到一定值开始出现下降，那么那个值就是最大的tps。

5. 最大的并发数：最大的并发数和最大的tps是不同的概率，一般不断增加并发数，达到一个值后，服务器出现请求超时，则可认为该值为最大的并发数。

6. 压测过程出现性能瓶颈，若压力机任务管理器查看到的cpu、网络和cpu都正常，未达到90%以上，则可以说明服务器有问题，压力机没有问题。

7. 影响性能考虑点包括：数据库、应用程序、中间件（tomact、Nginx）、网络和操作系统等方面。

3.性能测试关注点

1.客户端响应时间是否满足要求

2.服务器资源使用情况是否合理

3.应用服务器和数据库资源使用是否合理

4.最大访问数，最大业务处理量是多少

5.系统可能存在的瓶颈在哪里

6.能否支持7*24小时的业务访问

7.架构和数据库设计是否合理

8.内存和现成资源是否可以被正常回收

9.如果系统出现不稳定情况，其可恢复性如何

 4.一般常识

1.CPU、TPS存在明显波动则存在瓶颈

2.并发时服务日志级别需调整为error级别

3.通常请求由一个线程负责执行，占用一个逻辑CPU

4.若并发量增加而CPU使用率未增加则存在瓶颈

5.CPU负荷集中在应用服务器和数据库服务器上

6.内存负荷集中在应用服务器和数据库服务器上

7.磁盘负荷集中在数据库/文件服务器上

8.对外网络流量集中在负荷均衡器（nginx、LVS）上