深入性能测试LOADRUNNER性能测试流程监控调优全程实战剖析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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黄文高，何月顺 著

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• 性能测试
• LoadRunner
• 性能调优
• 测试流程
• 实战
• 监控
• Web应用
• 服务器性能
• 压测
• 容量规划

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517009948

商品编码：1066534458

出版时间：2013-06-01

作  者:黄文高,何月顺 著作 定  价:88 出 版 社:中国水利水电出版社 出版日期:2013年06月01日 页  数:513 装  帧:平装 ISBN:9787517009948 《深入性能测试(LoadRunner性能测试流程监控调优全程实战剖析)》结构清晰，内容安排由浅入深，对初学者来说可以很轻松地入门，并且在描述概念的过程时尽量使用生活中的案例，便于读者对相关内容的理解。书中还详细描述了性能测试的流程、性能测试过程中如何监控与调优等，优选限度帮助那些有性能测试经验的读者朋友。本书包括四大部分：入门篇、提高篇、监控篇和实战篇，具体章节结构如下图所示。本书由黄文高、何月顺编著。  ●前言
●部分 入门篇
●第1章 性能测试基础知识
●1.1 软件性能概述
●1.2 性能测试相关术语
●1.2.1 响应时间
●1.2.2 并发用户数
●1.2.3 吞吐量
●1.2.4 吞吐率
●1.2.5 TPS
●1.2.6 点击率
●1.2.7 资源利用率
●1.2.8 性能计数器
●1.2.9 思考时间
●1.3 性能测试划分
●1.3.1 负载测试
●1.3.2 压力测试
●1.3.3 配置测试
●1.3.4 并发测试
●1.3.5 可靠性测试
●部分目录

内容简介

《深入性能测试(LoadRunner性能测试流程监控调优全程实战剖析)》主要介绍如何使用LoadRunner进行性能测试工作，主要包括四大部分：入门篇、提高篇、监控篇和实战篇。入门篇主要讲述性能测试的基础知识，对LoadRunnner进行简单介绍，让读者从整体上了解LoadRunner。提高篇主要讲述性能测试工具LoadRunner三大组件的使用技巧，以及测试过程中需要注意的细节。监控篇主要讲述在整个性能测试过程中应该如何监控系统资源、Web服务器和数据库，以及常用的调优技巧，并就性能测试的流程进行详细的介绍。实战篇通过两个案例：C/S架构和B/S架构来介绍性能测试的整个过程。本书适合初级、中级、不错性能测试工程师、资历测试工程师、测试经理、测试总监使用。
《深入性能测试(LoadRunner性能测试流程监控调优全程实战剖析)》适合初级、中级、不错性能测试工程师、资历测试工程师、测等
黄文高,何月顺 著作 黄文高，男，多年软件测试及软件测试管理工作经验.熟悉软件开发和软件测试流程：在软件工程、流程制定和改进、质量保证方面有着深入的研究，擅长软件测试工具的使用，尤其是在性能测试和自动化测试方面有着深厚的造诣：在专业杂志上发表过多篇文章，曾任不错测试工程师、资历测试工程师、测试经理，在工作中积累了大量的测试实践经验2010年创建测试吧工作室，团队致力于为中国软件测试行业的发展贡献自己的力量。 

《现代软件性能测试与优化指南》 引言 在当今数字化浪潮席卷的时代，软件性能已成为衡量产品成功与否的关键指标。从用户体验的流畅度到系统稳定性的保障，再到商业价值的实现，性能扮演着至关重要的角色。一个优秀的软件产品，不仅需要具备强大的功能，更需要承载得住海量并发的压力，以极致的效率响应用户的每一次操作。然而，软件的性能并非天生最优，它是一个需要精心设计、持续监控、深入分析并不断调优的动态过程。《现代软件性能测试与优化指南》旨在为广大软件开发者、测试工程师、系统架构师以及技术管理者提供一套系统、全面、实用的性能测试与优化理论框架与实践方法，帮助读者理解性能测试的本质，掌握主流的性能测试工具应用，识别和解决性能瓶颈，最终构建出稳定、高效、可扩展的卓越软件系统。 本书内容涵盖了从性能测试的基础概念、核心指标，到性能测试的生命周期管理，再到各种典型性能场景的设计与实施。我们将深入探讨性能瓶颈的根源，包括但不限于代码层面的效率问题、数据库访问的优化、网络传输的延迟、服务器资源的合理分配以及分布式系统的协同等。同时，本书也将聚焦于如何将性能测试融入敏捷开发流程，实现性能的持续保障，并对如何基于测试结果进行系统性的调优提供详细的指导。 第一部分：性能测试基石——理解与规划 第一章：性能测试概述与价值 本章将从宏观角度介绍性能测试的定义、目标以及其在软件生命周期中的不可替代的价值。我们将探讨性能问题可能带来的深远影响，包括用户流失、品牌形象受损、运营成本增加乃至商业机会丧失。通过分析实际案例，读者将深刻认识到为何性能测试并非“锦上添花”而是“雪中送炭”的必要环节。我们将阐述性能测试的核心关注点，如响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等，并简要介绍不同类型的性能测试（如负载测试、压力测试、稳定性测试、容量测试）及其适用场景，为后续的学习奠定坚实的基础。 第二章：性能指标体系与衡量标准 性能的量化是优化的前提。本章将详细讲解构成性能指标体系的关键要素。我们将深入解析各项核心性能指标的含义、计算方法及其在不同场景下的意义。例如： 响应时间（Response Time）： 从用户发出请求到接收到服务器响应所需的时间，包括网络延迟、服务器处理时间和客户端渲染时间。我们将探讨平均响应时间、百分位响应时间（如90%、95%、99%）的意义，以及如何通过这些指标来评估用户体验的满意度。 吞吐量（Throughput）： 系统在单位时间内能够处理的事务数量或请求数量。我们将学习如何度量每秒事务数（TPS）、每分钟事务数（TPM）等，并理解吞吐量与并发用户数、响应时间之间的关系。 并发用户数（Concurrent Users）： 同时与系统交互的用户数量。我们将讨论如何定义和模拟实际的并发用户场景，以及系统能够稳定支持的最大并发用户数。 资源利用率（Resource Utilization）： 包括CPU使用率、内存占用率、磁盘I/O、网络带宽等。我们将学习如何监控这些资源的使用情况，并识别资源瓶颈。 错误率（Error Rate）： 系统在处理请求过程中出现的错误比例。我们将关注不同类型的错误（如超时、连接失败、应用错误）及其对用户和业务的影响。 此外，本章还将介绍一些行业标准和最佳实践，以及如何根据具体的业务需求和产品特性，建立一套符合实际的性能指标体系。 第三章：性能测试生命周期与规划 成功的性能测试不仅仅是执行一两次测试，而是一个贯穿软件开发始终的系统化过程。本章将详细阐述性能测试的完整生命周期，包括： 需求分析与性能目标设定： 如何从业务需求、用户画像、系统架构等角度出发，明确量化的性能需求和可接受的性能指标。 测试策略制定： 根据项目特点、资源情况和风险评估，制定详细的测试计划，包括测试类型、测试环境、测试数据、测试工具、测试场景、测试周期等。 测试环境搭建与准备： 确保测试环境能够尽可能地模拟生产环境，包括硬件配置、软件版本、网络环境、数据量和数据分布等。 脚本开发与场景设计： 根据业务流程，编写高效、可复用的测试脚本，并设计贴近真实用户行为的业务场景。 测试执行与监控： 按照测试计划执行测试，并实时监控系统性能指标和资源使用情况。 结果分析与调优： 对测试数据进行深入分析，找出性能瓶颈，并提出具体的优化建议。 报告输出与回归测试： 撰写详细的测试报告，并进行回归测试以验证调优效果。 本章将重点强调在性能测试规划阶段的重要性，以及如何通过前期的周密部署，为后续的测试执行和结果分析打下坚实基础。 第二部分：性能测试实践——工具应用与场景模拟 第四章：主流性能测试工具概览与选型 掌握合适的性能测试工具是高效完成测试任务的关键。本章将介绍当前市场上主流的性能测试工具，并分析它们的特点、优势和适用场景。我们将重点介绍： 开源工具： 如Apache JMeter（以其灵活性、易用性和强大的社区支持而闻名）、Gatling（以其基于Scala的DSL和高性能而著称）。 商业工具： 如LoadRunner（作为行业领导者，以其全面的协议支持和强大的分析能力著称，但本书将不深入探讨其细节）、NeoLoad（以其易用性和自动化集成能力受到关注）。 在介绍这些工具的同时，本章还将提供一套系统性的工具选型方法论，指导读者如何根据项目的技术栈、预算、团队技能、测试需求以及对性能的要求，选择最合适的工具组合。我们将从协议支持、负载生成能力、监控集成、报表分析、可扩展性等方面进行对比分析。 第五章：关键业务场景设计与脚本开发 性能测试的价值体现在对真实业务场景的模拟能力上。本章将详细讲解如何设计和实现各类关键业务场景，确保测试结果的有效性和代表性。我们将涵盖： 典型业务流程梳理： 如何从用户角度出发，识别和梳理核心业务流程，例如用户注册、登录、商品浏览、购物车操作、订单提交、支付等。 场景复杂度分析： 根据业务的重要性和用户访问的频率，区分核心场景、次要场景，并设计不同级别的负载。 并发用户模型： 探讨不同的并发用户模型，如固定并发用户、渐进式并发用户、突发式并发用户等，以及如何根据实际情况选择合适的模型。 思考时间（Think Time）与事务（Transaction）的应用： 如何在脚本中合理地引入思考时间，模拟真实用户的停顿，以及如何将一系列请求组织成有意义的事务，以便于度量和分析。 参数化与关联（Parameterization & Correlation）： 讲解如何在测试脚本中实现数据驱动，克服硬编码带来的问题，以及如何处理动态变化的服务器响应数据，例如Session ID、Token等，确保脚本的有效性和复用性。 数据准备与管理： 如何准备充足、多样化且符合业务逻辑的测试数据，以应对大规模并发场景下的数据访问压力。 第六章：分布式负载生成与环境配置 对于大型、高并发的系统，单台负载生成器往往无法满足需求。本章将深入讲解如何构建和管理分布式负载生成环境。我们将讨论： 分布式负载生成原理： 讲解主控节点（Controller）与负载生成节点（Agent/Load Generator）的工作模式，以及它们之间如何协同工作。 负载生成器网络配置： 确保负载生成节点与被测系统之间具有足够的网络带宽和低延迟。 环境隔离与资源限制： 如何在测试过程中避免负载生成器本身成为瓶颈，以及如何对负载生成器的资源进行监控和限制。 监控探针的部署与集成： 讲解如何在被测服务器、数据库、中间件等关键组件上部署监控探针，以便于实时收集性能数据。 测试环境的稳定性与可靠性： 确保测试环境的稳定运行，避免因环境问题导致测试结果失真。 第三部分：性能瓶颈定位与系统调优 第七章：性能问题诊断与根源分析 找出性能问题的根源是优化的第一步。本章将教授读者一套系统性的性能问题诊断流程和方法。我们将深入探讨： 初步现象分析： 如何从用户反馈、告警信息、监控数据等入手，快速定位问题出现的范围和大致时间点。 性能指标关联分析： 如何通过分析响应时间、吞吐量、错误率、资源利用率等指标之间的相互关系，推断出问题的可能方向。 瓶颈分类与识别： 区分常见的性能瓶颈类型，包括： CPU瓶颈： 过高的CPU使用率，表明应用逻辑效率低下或线程过多。 内存瓶颈： 内存泄漏、内存溢出、频繁的垃圾回收，导致系统性能下降。 I/O瓶颈： 磁盘读写速度慢、网络传输拥堵，影响数据处理和请求响应。 锁与并发瓶颈： 线程之间的竞争、死锁，阻碍了系统的并行处理能力。 数据库瓶颈： 查询效率低下、慢查询、连接池耗尽，影响数据访问速度。 网络瓶颈： 带宽不足、延迟过高，影响数据传输效率。 第三方服务依赖瓶颈： 外部服务响应缓慢，拖累整体性能。 利用性能分析工具进行代码级诊断： 介绍如何使用CPU Profiler、Memory Profiler等工具，深入到代码层面，定位具体的低效代码段、资源消耗过大的对象等。 日志分析技术： 如何通过分析应用日志、Web服务器日志、数据库日志等，挖掘异常信息和潜在的性能问题。 第八章：数据库性能优化策略 数据库是绝大多数应用的核心组成部分，其性能直接影响着整个系统的响应速度。本章将聚焦于数据库性能优化。我们将详细讲解： SQL优化： 索引策略： 如何创建、选择和管理合适的索引，以加速数据检索。 查询语句优化： 如何编写高效的SQL查询，避免全表扫描、避免返回不必要的数据、合理使用JOIN。 慢查询分析： 如何定位和分析慢查询，并进行针对性优化。 数据库架构与配置优化： 连接池配置： 合理配置数据库连接池的大小，避免连接泄露或连接不足。 缓存策略： 利用数据库自身的缓存机制或引入外部缓存。 读写分离与分库分表： 针对大规模数据和高并发访问，进行数据架构的优化。 数据库参数调优： 根据实际负载调整数据库的各项配置参数。 ORM框架性能考量： 如何在使用ORM框架时，关注其生成的SQL语句，避免N+1查询等性能陷阱。 第九章：应用服务器与代码级优化 除了数据库，应用程序本身的代码效率和服务器配置也至关重要。本章将探讨应用服务器和代码层面的优化。我们将深入研究： JVM调优（针对Java应用）： 内存管理： 堆大小、年轻代、老年代的设置，垃圾回收器的选择与调优。 线程管理： 线程池的配置与调优，避免线程创建与销毁的开销。 JVM参数优化： 常用JVM启动参数的解析与应用。 Web服务器与应用服务器配置优化： 连接数与并发处理： Nginx、Apache、Tomcat等服务器的配置参数调优。 缓存与压缩： 利用HTTP缓存、Gzip压缩等技术减少传输开销。 负载均衡策略： 选择合适的负载均衡算法，分散请求压力。 代码层面优化： 算法效率提升： 选择更优的数据结构和算法。 避免不必要的对象创建与内存分配。 多线程与异步编程： 合理利用多线程和异步I/O，提高系统吞吐量。 序列化与反序列化优化。 缓存设计： 引入本地缓存、分布式缓存（如Redis、Memcached）以减少数据库访问。 分布式系统服务治理： 微服务架构性能考量： 服务间通信效率、熔断、降级、限流等。 消息队列优化： 合理配置消息队列，保障异步处理的效率和可靠性。 第十章：网络传输与客户端性能优化 虽然本书主要关注服务器端性能，但网络传输和客户端渲染也是用户感知性能的重要环节。本章将简要介绍相关优化方向，并强调其与服务器端性能的联动。 网络协议优化： HTTP/2、QUIC等新协议的应用。 CDN（内容分发网络）的使用。 客户端渲染性能： JavaScript执行效率、DOM操作优化、图片加载策略等。 API设计与优化： 减少API调用次数、优化数据传输格式。 第四部分：性能保障与持续改进 第十一章：性能监控体系建设与应用 性能监控是持续优化和及时发现问题的关键。本章将指导读者如何构建一个全面、有效的性能监控体系。 监控指标的选定与采集： 确定需要监控的核心指标，并选择合适的监控工具。 主流监控工具介绍： Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)等。 监控数据的可视化与告警： 如何通过Dashboard展示关键性能指标，并设置合理的告警阈值，实现主动预警。 日志聚合与分析： 如何集中收集、存储和分析海量日志，从中挖掘异常信息。 APM（Application Performance Monitoring）工具的应用： Dynatrace, New Relic等，实现端到端的应用性能追踪。 构建持续的性能画像： 通过长期监控数据，了解系统的性能基线和发展趋势。 第十二章：敏捷开发中的性能测试与DevOps实践 在快速迭代的敏捷开发模式下，性能测试需要与开发流程深度融合。本章将探讨如何在敏捷开发和DevOps实践中实现性能的持续保障。 性能测试左移（Shift-Left Performance Testing）： 在开发早期就引入性能考量，例如代码审查、单元测试中的性能关注点。 CI/CD流水线中的性能测试集成： 如何将性能测试脚本和自动化执行融入到持续集成和持续部署流程中。 性能回归测试： 确保每次代码变更都不会引入新的性能问题。 性能测试与自动化运维的结合。 团队协作与沟通： 建立开发、测试、运维之间的良好沟通机制，共同解决性能问题。 第十三章：性能测试报告撰写与结果呈现 一份清晰、专业的性能测试报告是有效沟通测试结果和优化建议的关键。本章将指导读者如何撰写一份有价值的报告。 报告结构与要素： 概述、测试目标、测试范围、测试方法、测试环境、测试结果（图表、数据）、性能瓶颈分析、调优建议、结论与风险评估。 数据可视化技巧： 如何利用图表（折线图、柱状图、散点图等）直观地呈现测试结果。 如何撰写具有说服力的调优建议： 给出具体、可操作的优化方案，并说明其预期效果。 面向不同受众的报告风格： 针对技术人员、项目经理、管理层等不同受众，调整报告的侧重点和语言风格。 第十四章：未来趋势与挑战 随着技术的不断发展，性能测试领域也在持续演进。本章将展望未来的性能测试趋势，并探讨面临的挑战。 AI在性能测试中的应用： 智能场景生成、异常检测、自动化调优等。 云原生与容器化环境下的性能测试。 大数据与实时处理性能的挑战。 微服务与分布式系统的复杂性带来的性能保障难题。 结语 《现代软件性能测试与优化指南》力求为读者提供一套全面、深入、实用的性能测试与优化解决方案。通过掌握本书所阐述的理论知识和实践方法，读者将能够更自信地应对软件性能的挑战，构建出更稳定、更高效、更具竞争力的软件产品，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。性能优化是一项持续的旅程，需要耐心、细致和不断学习的精神。愿本书成为您在这条道路上的得力助手。

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我最近一直在研究《Spring Boot微服务架构设计与实战》这本书，它对于想要构建和维护微服务系统的开发者来说，绝对是一份宝贵的参考资料。书中不仅仅停留在 Spring Boot 的基本 CRUD 操作，而是将重心放在了微服务架构的核心理念和实践上。从服务拆分、API 网关的设计、服务注册与发现（Eureka/Nacos）、负载均衡（Ribbon/LoadBalancer）、熔断降级（Hystrix/Sentinel），到分布式配置中心（Spring Cloud Config/Nacos Config）和分布式事务（XA/TCC/Saga），每一个环节都进行了详尽的阐述和代码演示。我尤其欣赏书中关于服务治理的章节，它清晰地解释了微服务环境中服务间的通信、依赖关系管理以及如何应对服务故障。此外，书中还深入探讨了微服务监控和日志聚合的方案，包括使用 Spring Boot Actuator、Micrometer、Prometheus、Grafana、ELK Stack 等，这对于保障微服务系统的稳定运行至关重要。通过阅读这本书，我不仅掌握了 Spring Boot 在微服务领域的一系列技术栈，也对如何设计一个可扩展、高可用的微服务系统有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

近期翻阅了《Java并发编程实战解析》这本书，感觉像是打开了Java并发世界的一扇新大门。我之前虽然接触过 Java 多线程，但总感觉有些概念模糊不清，尤其是在处理高并发场景时，常常会遇到一些难以捉摸的 bug。这本书的出现，恰好弥补了我的知识盲区。它从 Java 内存模型讲起，层层递进，详细解释了原子性、可见性、有序性这三大特性是如何在 JVM 和硬件层面实现的，并通过具体的代码示例，让我豁然开朗。书中对于各种并发工具类的讲解也非常到位，比如 `ReentrantLock` 的使用、`Semaphore` 的限流机制、`CountDownLatch` 和 `CyclicBarrier` 的协作方式，以及 `BlockingQueue` 在生产者-消费者模式中的应用，都分析得鞭辟入里。最让我印象深刻的是关于线程池的章节，它不仅讲解了 `ThreadPoolExecutor` 的各个参数的含义和调优策略，还深入探讨了常见的线程池复用模式和死锁预防机制。读完这本书，我对如何编写健壮、高效的并发程序有了更系统的认识，也敢于在实际项目中去挑战更复杂的并发场景了。

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我对《现代C++编程指南与性能优化》这本书的阅读体验非常满意，它为我提供了一个深入了解 C++ 现代特性的绝佳途径。这本书的结构安排非常合理，从 C++11、C++14、C++17 的核心特性，如智能指针、lambda 表达式、右值引用、完美转发、`constexpr` 等，都做了非常详细和易于理解的解释。我尤其喜欢书中关于智能指针的部分，它清晰地讲解了 `std::unique_ptr`、`std::shared_ptr`、`std::weak_ptr` 的适用场景和使用方法，这对于避免内存泄漏和提高代码安全性非常有帮助。此外，书中关于 STL 容器的性能分析和选择指南也极具价值，它通过对比不同容器在插入、查找、删除等操作上的时间复杂度，帮助开发者在实际编程中做出更明智的选择。更让我惊喜的是，书中还涉及了 C++ 的并行计算特性，比如 OpenMP 和 C++17 的并行 STL，这对于提升程序性能提供了新的思路。阅读这本书，我不仅巩固了 C++ 的基础知识，还学习到了许多提高代码效率和质量的实用技巧，感觉自己的 C++ 编程能力得到了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

我最近在阅读《Python数据科学入门与进阶》这本著作，它的内容非常扎实，而且循序渐进，对于想要进入数据科学领域的朋友来说，绝对是一本不可多得的宝藏。书的开篇就清晰地梳理了 Python 在数据科学中的核心生态，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等库的安装和基本使用。我特别欣赏作者在讲解 Pandas 时，不仅仅是罗列 API，而是通过大量的实际案例，生动地展示了如何进行数据清洗、转换、合并、分组聚合等操作，让我对数据处理的流程有了更深刻的理解。而到了可视化部分，书中对 Matplotlib 和 Seaborn 的讲解更是淋漓尽致，从基础图表的绘制，到如何调整图表细节、添加注释、实现交互式可视化，每一个步骤都清晰明了，并且配有高质量的示例代码，可以直接拿来运行和参考。更让我惊喜的是，书中还触及了机器学习的基础概念，并介绍了 Scikit-learn 库在分类、回归、聚类等任务上的应用，虽然篇幅不至于太深入，但足以让读者对整个数据科学流程有一个初步的认知。

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最近入手了《云原生应用容器化部署与实践》这本书，虽然我一直对容器化技术有所涉猎，但这本书的内容深度和广度还是给了我不少惊喜。它不仅仅是停留在 Docker 和 Kubernetes 的基础介绍，而是深入剖析了在云原生环境下，如何进行高效、安全的容器化部署。书中从容器镜像的最佳实践、多阶段构建、私有仓库的搭建与管理，到 Kubernetes 的核心组件、网络模型、存储卷的使用，以及更高级的部署策略如滚动更新、蓝绿部署、金丝雀发布，都进行了非常细致的讲解。我尤其喜欢其中关于 Helm Chart 的部分，它详尽地介绍了如何创建、管理和发布自己的 Helm Chart，这对于我们团队在标准化应用部署方面提供了极大的便利。另外，书中关于容器安全性的探讨也相当到位，包括了镜像扫描、运行时安全、RBAC 权限控制等，这些都是在实际生产环境中至关重要的环节。读完这本书，感觉我对云原生应用的全生命周期管理有了更清晰的认识，也学到了很多可以直接落地到工作中的技术和方法。