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每台服务器每秒平均PV量=（（80%*总PV）/（24*60*60*（9/24）））/服务器数量，即每台服务器每秒平均PV量=2.14*（总PV）/*（24*60*60）/服务器数量最高峰的pv量是1.29倍的平均pv值性能测试策略1.模拟生产线真实的硬件环境。2.服务器置于同一机房，最大限度避免网络问题。3.以PV为切入点，通过模型将其转换成性能测试可量化的TPS。4.性能测试数据分为基础数据和业务数据两部分，索引和SQL都会被测试到。5.日志等级设置成warn，避免大量打印log对性能测试结果的影响。6.屏蔽ESI缓存，模拟最坏的情况。7.先单场景，后混合场景，确保每个性能瓶颈都得到调优。8.拆分问题，隔离分析，定位性能瓶颈。9.根据性能测试通过标准，来判断被测性能点通过与否。10.针对当前无法解决的性能瓶颈，录入QC域进行跟踪，并请专家进行风险评估。性能测试压力变化模型a点：性能期望值b点：高于期望，系统资源处于临界点c点：高于期望，拐点d点：超过负载，系统崩溃性能测试a点到b点之间的系统性能，以性能预期目标为前提，对系统不断施加压力，验证系统在资源可接受范围内，是否能达到性能预期。负载测试b点的系统性能，对系统不断地增加压力或增加一定压力下的持续时间，直到系统的某项或多项性能指标达到极限，例如某种资源已经达到饱和状态等。压力测试b点到d点之间，超过安全负载的情况下，对系统不断施加压力，是通过确定一个系统的瓶颈或不能接收用户请求的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。稳定性测试a点到b点之间，被测试系统在特定硬件、软件、网络环境条件下，给系统加载一定业务压力，使系统运行一段较长时间，以此检测系统是否稳定，一般稳定性测试时间为n*12小时。监控指标性能测试通常需要监控的指标包括：1.服务器Linux（包括CPU、Memory、Load、I/O）。2.数据库：1.Mysql2.Oracle（缓存命中、索引、单条SQL性能、数据库线程数、数据池连接数）。3.中间件：1.Jboss2.Apache（包括线程数、连接数、日志）。4.网络：吞吐量、吞吐率。5.应用：jvm内存、日志、FullGC频率。6.监控工具（LoadRunner）：用户执行情况、场景状态、事务响应时间、TPS等。7.测试机资源：CPU、Memory、网络、磁盘空间。监控工具性能测试通常采用下列工具进行监控：1.Profiler。一个记录log的类，阿里巴巴集团自主开发，嵌入到应用代码中使用。2.Jstat。监控java进程GC情况，判断GC是否正常。3.JConsole。监控java内存、javaCPU使用率、线程执行情况等，需要在JVM参数中进行配置。4.JMap。监控java程序是否有内存泄漏，需要配合eclipse插件或者MemoryAnalyzer来使用。5.JProfiler。全面监控每个节点的CPU使用率、内存使用率、响应时间累计值、线程执行情况等，需要在JVM参数中进行配置。6.Nmon。全面监控linux系统资源使用情况，包括CPU、内存、I/O等，可独立于应用监控。7.Valgrind。监控C/C++程序是否存在内存泄漏，基于linux环境。8.Vmmap和ApplicationVerifier。监控C/C++程序是否存在内存泄漏，基于windows环境。性能分析可按以下顺序：中间件瓶颈（apache/jboss参数配置、数据库参数配置）-应用服务的debuglog-应用服务的filterlog-本应用的性能瓶颈（SQL语句、索引、业务逻辑、线程池设置、算法）-服务提供者的性能瓶颈-相关联的底层存储应用的性能瓶颈分析标准通过性能指标的表现形式，分析性能是否稳定。比如：1.响应时间是否符合性能预期，表现是否稳定。2.应用日志中，超时的概率，是否在可接受的范围之内。3.TPS维持在多大的范围内，是否有波形出现，标准差有多少，是否符合预期。4.服务器CPU、内存、load是否在合理的范围内，等等。分析工具对于部分性能指标，可借助自动分析工具，统计出数据的总体趋势：1.LoadRunneranalysisLoadRunneranalysis是loadrunner的一个部件，用于将运行过程中所采集到的数据生成报表，主要用于采集TPS、响应时间、服务器资源使用情况等变化趋势。2.MemoryAnalyzerMemoryAnalyzer工具可以解析Jmapdump出来的内存信息，查找是否有内存泄漏。3.nmon_analysernmon工具可以采集服务器的资源信息。列出CPU、MEM、网络、I/O等资源指标的使用情况