在进行系统压测时，QPS（Queries Per Second）即每秒查询数，无法达到预期值是一个常见的问题，本文就来介绍下QPS一直上不去时应该如何排查。
一. 检查硬件资源
- CPU使用率
使用top或nmon命令来查看CPU使用率。如果CPU使用率达到极限，可能是因为系统资源不足导致QPS无法上升，可以考虑升级或增加服务器资源。
- 内存使用率
检查系统的内存使用情况。如果内存使用率过高，可能会导致系统缓慢或不稳定，从而影响QPS，确保有足够的内存可供系统使用。
二. 网络状况分析
- 宽带带宽
确认网络的带宽是否足够支持预定的QPS，网络带宽不足，QPS可能会受到限制。
- 网络延迟
使用ping命令测试与服务器之间的延迟，若延迟较高，可能是网络连接不稳定导致的。
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三. 数据库性能排查
- 数据库连接数
检查数据库的最大连接数设置。如果连接数达到上限，可能导致QPS无法上升，要增加数据库的最大连接数限制。
例如：MySQL，可以使用以下 SQL 查询来查看当前的数据库连接数：
SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected';
- 数据库查询优化
检查数据库查询语句的性能。如果查询语句效率低下，可能会导致QPS下降。可以使用数据库性能分析工具来分析和优化查询语句。
四. 代码优化
- 代码性能分析
使用性能分析工具分析系统代码的性能瓶颈。可能存在一些低效的算法或代码段，导致系统无法处理高QPS。根据分析结果针对性地优化这些问题代码段。
- 并发控制
检查代码中的并发控制机制。若并发控制不合理，可能会导致系统在高并发情况下性能下降。考虑使用分布式锁或缓存等机制来改善并发控制。
五. 系统监控
- 实时监控
使用监控工具实时监控系统的各项指标，如CPU使用率、内存使用率、网络流量等，如top命令，但是top命令运行时也会占用系统资源，尽量少用。
通过监控可以发现系统的性能瓶颈，进而针对性地进行优化
- 压测工具设置
检查使用的压测工具的配置参数是否合理，需要调整线程数、请求频率等参数，以更好地模拟实际应用场景。
在排查问题时，建议逐步排除可能的原因，从硬件资源、网络状况、数据库性能、代码优化和系统监控等多个方面进行分析，以全面了解系统的瓶颈所在，并针对性地进行优化。
测试场景：模拟双11，百万级的订单量一个物流信息的查询接口。
条件：接口响应时间<150ms以内。10万并发量每秒。
设计性能测试方案
1、生产环境
①10W/S--并发量（架构师/技术负责人提供）
②20台机器（4G*4核配置）
2、性能测试环境
①出于成本考虑，绝大多数公司，是做不到和生产环境一样配置的。有些生产环境有几百台甚至几千台机器，测试环境做不到。
②基准测试 -- 少量的请求，少量的服务器 -- 性能测试 -- 通过理论推导 生产环境性能。
（4G*4核配置）1台 --> 性能指标 -- 推导 --只需要1台与服务器相同配置的机器能完成5000/s并发量即可（类似数学中的同理可得，以此类推）
注意事项：
性能测试项目部署服务器硬件型号 -- 和生产环境一致
3、性能测试用例设计
①生产环境面临并发量100000，服务器20台，平均到每台服务器5000/s，当并发需求=5000/s的时候，并发量要大于等于5000/s才扛得住。
性能指标：
吞吐量（接受发送）：>=5000/S（QueryPS -- 查询数据场景（一秒内处理查询请求数量）-- TransactionPS -- 多个操作/设计数据修改的请求）
单位时间（s）-- 处理请求的数量
并发量：5000/s (相对并发：某一个时间段)（绝对并发：同一个时间）
响应时间：接口请求从开始到结束完整时间 -- 150ms
性能测试用例 -- 执行步骤 + 执行结果验证
负载测试 -- 系统承载的极限并发
不断加大并发 -- 直到系统不满足性能需要【性能瓶颈】【拐点】
压力测试（稳定性测试）-- 极限并发情况下，系统能否稳定 指定时间（一般压力测试时间大于12小时）
两个测试的先后顺序：先做压力测试再做负载测试，主要是因为要做压力测试你首先要知道极限并发是多少，负载测试就能知道极限并发。
线程目的：去执行接口调用
模拟总共500线程 --> 慢慢增加 -- 最终达到
只压500线程而不是5000线程的原因是，接口平均访问返回时间为100ms，1秒就有1个线程就可以造成10并发的压力。
所以只需要500个用户，1秒就能达到5000并发的压力。
4、Jmeter用到的插件有
①Stepping Thread Group和loadrunner一样，梯度压测，每次递增可以在Next，add中自己填入参数。
②Jmeter压测实时仪表盘在后端监听器中。Grafana（目前还没研究这个仪表盘，等接口框架都写完再来继续填坑）
③性能测试仪表盘的好处是它有集群监测，可以进行linux的集群监控。
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