背景  

app收到留学push、课堂、资讯，用户点击push消息，进入app，应用加载很慢，容易出现应用假死、app崩溃或提示网络异常等信息。

给用户体验十分不友好，监控阿里云资源tcp连接数飙高，cpu打满，自愈能力（系统恢复能力）低。

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 分析  

push频率过高(这本身没有问题)，从而导致收到push的用户过多，如果按10000的push到达，20%的用户同时点击，那么将造成大于等于200的用户并发量。

从服务器看资源：cpu、内存、磁盘I/O一切显示正常，但是业务处理存在漏洞，即离线app收到推送，打开push时，接口请求过多，一度达到30+接口，又或者可能出现服务器出现短暂网络波动，即带宽过大(大于设定值5Mbit/s)，服务器自动恢复，影响范围约2min甚至更久，同时监控阿里云tcp连接数在短暂时间里达到4-6k的连接数，超出平均水平一大截<需要压测得出一个极限值>。

小知识：理论1个tcp连接数对应1个http请求，1个push进入app，触发了3个或多个http请求，但是http2.0是支持并行请求tcp连接，那么1个用户请求的多个http请求创建的也是1个tcp连接，http1.1默认带connection参数,保持持久连接。

但是该版本不能并行请求，出现的是多对多的关系，然后nginx可以配置http的协议版本？

结果 

大致可以判断出，前面用户批量请求服务器，创建tcp连接过多，用户持续继续访问，那么tcp连接不能及时释放<处理更多htttp请求>，那么造成服务器tcp连接数过高，app没有接收到后端响应故而服务器响应出现请求超时。

这时候需要性能测试，得出系统、应用程序瓶颈进行调优。

准备性能测试环境

包括用户(业务)数据、接口信息、开发测试脚本等。

 设计性能测试用例  

前提是了解业务流程，建立业务模型，即有可能出现性能问题的点，那么在开发脚本时也会对此进行单接口、组合场景的设计。

如背景现象描述，用户收到push，从此进入app应用请求其他资源，那么需要获取这几个请求的接口，作为一个整体事务请求，业务分析、iOS离线推送将每个tab首页都加载了，请求接口过多，需要拆分添加子事务进行监控。

即推送app、发起push、点击push整体作为一个事务请求，其中首页、上课、考试、留学等根据需求拆分子事务。

场景设计

假设没有缓存，先关闭redis服务，进行压测，逐步加压，例如1、10、20、50、100、200、300、500进行5分钟持续并发压测，收集性能结果。

现象还原

通过不断加压并发，得出服务器所承受最大并发数，系统出现瓶颈，根据监控的结果分析，开始优化：加缓存、代码优化、sql建立索引，再重复压测，以出现现象的并发数进行压测，结果是否较调优前有优化（标准：tps、响应时间、app现象等）。

性能指标计算公式：tps=通过事务总数/运行脚本总时长。

首页代入一个性能概念：Vuser、TPS、RT，随着用户数递增请求，响应时间随之递增、通过事务数也会增加。

a、随着用户数增加，持续并发一段时间，RT、TPS也会随之平稳逐步增加，即上下波动略小，正常现象，但是需要分析rt、tps是否达到预期；

b、随着用户数增加，持续并发一段时间，RT猝然上涨、服务器可能出现cpu被打满，应用程序无法响应；

c、随着用户数增加，通过事务数递增，响应时间递增<终究达不到预期>，tps上不去，表示服务器处理能力低，需要分析原因。

  收集性能测试结果  

进行结果分析

1、tps上不去的原因：由简入繁排第一位的首先检查网络带宽--连接池<服务器>--垃圾回收机制--数据库配置<如果需要写库>--通讯机制--硬件资源--负载机资源不足--脚本设计问题<需要从场景设计方向入手>--系统架构--并发数设置问题；解决的第一个问题就是检查宽带只有3M，流量无法进来<请求服务>，被挡在外面。

2、正常现象是可以看到tps随着用户的递增而递增。

3、响应时间也是随着并发用户数递增而递增。

4、在脚本运行之前初始化Vuser虚拟用户，随着并发用户的递增，响应时间也随之递增，在期望响应时间对应的纵坐标用户数，即为最优并发用户数<不要看响应时间上的纵坐标标识的用户数>。

5、单机目前负载生成的用户，无论何种压测策略，都无法将服务器压垮或者app出现无法正常响应事件，需要分布式压测。

6、在uat环境压测，当并发用户数上去之后，服务器资源cpu暴涨，出现服务假死状态，jvm排查线程，发现是底层框架导致。