这是一份关于应用性能测试的指南，面向已构建应用并希望确保其在真实用户使用时不会崩溃的人员。无需复杂术语，重点介绍实用步骤以打造稳健可靠的应用：

• 重要性：避免应用在大量用户同时使用时出现问题，如无法处理负载导致基础设施成本增加、用户体验变差等，可通过性能测试提前测量性能、找到瓶颈。
• 步骤一：定义目标：明确性能测试目标，如找到实例可处理的每秒请求数（RPS）、内存泄漏、响应时间基线等，目标决定所需测试类型。

• 步骤二：选择测试类型：

  • 负载测试：模拟实例预期用户负载，识别性能瓶颈和正常操作容量，如黑五期间测试电商网站。
  • 压力测试：将系统推至正常操作极限以找到崩溃点，确定极端条件下的稳定性和恢复过程。
  • 耐力测试：评估系统在长时间持续高负载下的性能，发现内存泄漏等问题。
  • 峰值测试：检查系统在用户负载突然大幅增加时的性能及恢复情况。
  • 容量测试：专注于数据库，通过填充大量数据测试应用性能，如查询含数百万记录的客户数据库。
  • 可扩展性测试：衡量应用“向上扩展”或“向外扩展”处理增长用户负载的能力。
• 步骤三：用存根隔离应用：使用存根（外部依赖的模拟版本）隔离应用，避免外部服务慢影响应用性能，可使用 Wiremock 等工具，还可通过混沌工程模拟外部 API 慢的情况，如在 Docker 或 K8s 环境中使用特定工具添加延迟。

• 步骤四：设置工具：

  • 评估工具：选择生成负载和运行性能测试的工具，如 Gatling 和 K6（适合集成到 CI/CD 管道的代码型）、Apache JMeter（有用户界面）、Apache Benchmark（命令行简单测试）。
  • 监控工具：运行测试时需要监控工具，如 OpenTelemetry（统一日志、指标和跟踪的标准）、Jaeger（用于跟踪监控）、Prometheus（收集指标的时间序列数据库）、Grafana（从 Prometheus 数据创建仪表盘的可视化工具）。

• 步骤五：了解指标和模式：

  • 关键指标：包括系统指标（操作系统资源相关）、应用指标（应用相关，如 Java 世界中的 JVM 内存区域等）、业务指标（如特定端点的延迟）。
  • 关键弹性模式：如断路器（防止资源浪费）、舱壁（隔离故障）、超时（避免资源耗尽）、重试（提高成功率）、速率限制器（防止系统过载）、缓存（提高性能）。
• 步骤六：记录和分析结果：根据目标收集不同类型结果，如在负载测试中可记录基线 RPS、乘数、持续时间、请求数量等，通过分析这些结果做出明智决策。

结论：性能测试虽看似艰巨，但通过明确目标和结构化方法可系统提升应用可靠性，从小处开始迭代，打造能应对真实世界需求的应用。