高楼的性能工程实战课

高楼的性能工程实战课 / 搭建完整项目,真刀真枪实践性能测试

高楼 (盾山科技CEO,7DGroup创始人 )
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 在线阅读:开篇词 | 打破四大认知局限,进阶高级性能工程师

    把性能从“测试”引到“工程”的级别,只有这样,才是一个性能项目的真正价值可以体现的方式。

  • 01 | 性能工程:为什么很多性能测试人员无法对性能结果负责?

    请不要拿着“工程”的幌子干“测试”的事情,也不要把工程说得飘在天上。只说一大堆原理,却没有一个落地的过程,那是耍流氓。

  • 02 | 关键概念:性能指标和场景的确定

    说到性能需求,真是我从业十几年来性能职场辛酸的起点。因为我几乎没有见过精准明确的需求,很多时候性能需求都变成了一句空话。

  • 03 | 核心分析逻辑:所有的性能分析,靠这七步都能搞定

    我们的宗旨就是,把性能分析思路给固定下来。是的,你没有看错,我说的是“固定”下来。

  • 04 | 如何构建性能分析决策树和查找瓶颈证据链?

    请你记住一点,用什么监控工具并不重要,有没有监控到全部的计数器才重要。

  • 05 | 性能方案:你的方案是否还停留在形式上?

    在性能市场上,有太多的性能方案是抄来抄去的,总体的结构大同小异。这也就导致了在性能项目中,大量的方案都只有形式上的意义。

  • 06 | 如何抽取出符合真实业务场景的业务模型?

    我们在做场景时首先要明白,当前的场景是要模拟历史业务场景,还是未来业务场景。

  • 07 | 性能场景的数据到底应该做成什么样子?

    经常有人拿着少得可怜的数据,来做比较大的压力,这显然不符合真实场景,虽然拿到的结果很好看,但并不会得到什么有价值的结果。

  • 08 | 并发、在线和TPS到底是什么关系?

    Session仅仅是消耗着保存字符串的那部分内存,来做用户和系统之间的识别,并不能用来做性能中的并发用户数计算。

  • 09 | 如何设计全局和定向监控策略?

    性能监控数据不足带来的问题就是没有分析的证据链。从现象到结论,如果没有完整的分析链路,那就是在连蒙带猜做性能。

  • 10 | 设计基准场景需要注意哪些关键点?

    如果你做完了一个项目,却不能告诉对方这个系统能不能好好活着,那人家还要你干嘛,直接砍掉这个项目就好,还省了成本。

  • 11 | 打开首页之一:一个案例,带你搞懂基础硬件设施的性能问题

    如果你是从零开始做一个完整的项目,那么这些问题很可能是你首先要去面对的。并且把它们解决好,是性能分析人员必备的一种能力。

  • 12 | 打开首页之二:如何平衡利用硬件资源?

    资源均衡使用非常容易被忽略,可是它极为重要。我们通常都盯着计数器给出的数值有什么异常,而不是考虑资源怎么做相应的调配。

  • 13 | 用户登录:怎么判断线程中的Block原因?

    登录功能实际上会涉及到很多的业务,它其实一点也不简单。

  • 14 | 用户信息查询:如何解决网络软中断瓶颈问题?

    在很多性能项目中,很多人都无法将软中断跟响应时间慢和TPS所受到的影响关联起来。

  • 15 | 查询商品:资源不足有哪些性能表现?

    不要轻易给出资源不足的结论。因为但凡有优化的空间,我们都要尝试做优化,而不是直接告诉客户加资源。

  • 16 | 商品加入购物车:SQL优化和压力工具中的参数分析

    这节课我会教你怎么根据资源使用率高,快速定位到有问题的SQL,并做出相应的调整。

  • 17 | 查询购物车:为什么铺底参数一定要符合真实业务特性?

    我们虽说是做性能分析的人,但也不是只分析性能问题,而是见到问题就要去解决,要不然,你就走不下去。

  • 18 | 购物车信息确定订单:为什么动态参数化逻辑非常重要?

    在所有的性能场景中,使用的资源都应该按真实发生的业务逻辑来确定,有且只有这样,才能保证结果是有效的。

  • 19 | 生成订单信息之一:应用JDBC池优化和内存溢出分析

    在这节课中,我们来看一下生成订单接口的基准场景是什么结果。

  • 20 | 生成订单信息之二:业务逻辑复杂,怎么做性能优化?

    在性能优化的过程中,我们要把资源都用起来。

  • 21 | 支付前查询订单列表:如何分析优化一个固定的技术组件?

    对于一个非常成熟的固定组件,我们要想优化它,就要去了解它的架构,找到它的相关性能参数。

  • 22 | 支付订单信息:如何高效解决for循环产生的内存溢出?

    对于Java的应用来说,我们要把内存的溢出找出来,就必须理清楚代码的逻辑,知道哪个变量在哪里定义,层级关系也要划分清楚。

  • 23 | 决定容量场景成败的关键因素有哪些?

    在容量场景中,业务模型一定要覆盖生产环境中的业务峰值,并且还要覆盖生产环境中的最大资源使用率峰值。

  • 24 | 容量场景之一:索引优化和Kubernetes资源分配不均衡怎么办?

    做容量场景的目的是要回答“线上容量最大能达到多少”的问题,这就要求我们在设计和执行容量场景的时候要非常严谨。

  • 25 | 容量场景之二:缓存对性能会有什么样的影响?

    你有没有听过性能行业中一直流传的一句话:性能优化是无止境的。所以,我们一定要选择好性能项目结束的关键点。

  • 26 | 稳定性场景之一:怎样搞定业务积累量产生的瓶颈问题?

    在稳定性运行之前,一定要想好监控哪些计数器,避免在稳定性运行过程中遇到问题时,发现没有可用的计数器分析问题,那就悲催了。

  • 27 | 稳定性场景之二:怎样搞定磁盘不足产生的瓶颈问题?

    磁盘不足的问题在稳定性中也是经常出现的。因此,我们在稳定性场景运行之前,最好预估一下会用到多少磁盘。

  • 28 | 如何确定异常场景的范围和设计逻辑?

    在性能的领域中,异常场景一直都处在薄弱的环节,大家都觉得异常场景应该做,但是又不知道怎么做才能把异常问题覆盖全面。

  • 29 | 异常场景:如何模拟不同组件层级的异常?

    我们在判断异常场景的范围和设计异常场景的时候,还是要注意把整个架构中的所有层级的组件都覆盖全,不能遗漏。

  • 我们这个课程的系统是怎么搭建起来的?

    我们当时在分析 OpenStack 本身的问题上花费了很多时间,对于我们的这个系统来说,这是没有必要的。

  • 30 | 如何确定生产系统配置?

    在我看来,应该由性能团队给出生产环境中的性能参数配置,这是最为合理的

  • 31 | 怎么写出有价值的性能报告?

    性能报告也一样,“三分干活七分报告”,也就是说干活的辛苦都是留给自己体会的,报告如果做得不好,你所有的付出都会付诸东流。

  • 一套习题,测出你的掌握程度

    这套测试题共有11道单选题和9道多选题,满分100,核心考点都出自前面讲到的所有重要知识。

  • 结束语 | 做真正的性能项目

    性能给出业务容量的保证,才是真正的价值体现。

你将获得

  • 基于一个真实项目的性能分析策略
  • 打破性能分析四大错误认知
  • 深入剖析影响性能结果的五个环节
  • 四大性能场景高手设计思路

讲师介绍


课程介绍

为了帮你更好地理解这门课的内容,他专门搭建了一个完整的系统,从性能需求到最终的性能报告,带你走过一个完整的操作过程,同时,这个项目的分析数据、性能结果都将真实地呈现给你,让你了解到,他的分析方法和路径都是完全能够落地的。

跟他走完这个真实的落地过程,你会知道在一个性能项目的各个阶段应该做什么事情,以及具体要做到什么程度,从一个更为宏观、全局的视角,深入理解性能的价值,了解到性能开发可以做很多事。

具体说来,专栏主要分为五大模块:

第一部分,性能工程的核心理念。他解析了常见性能项目的实施过程和常见问题,并给出了相应的解决方案。很多人对性能的误解很深,像“性能测试项目到底应不应该做瓶颈定位分析”等争论一直都存在,这部分内容就是对此的解答。

第二部分,RESAR 性能工程理念。这部分是 RESAR 性能工程的核心,他对性能项目中的几个重要环节进行了详细讲解,比如业务模型抽取、性能分析逻辑、参数化数据、性能监控等。在性能项目中,这里面的每个环节都会直接决定项目的成败。

第三部分,基准场景。在 RESAR 性能工程中,他将基准场景定义为把单业务测试到最大 TPS 的场景。这些基准场景都非常重要,这其中有很多性能瓶颈,他会一一为你分析对应的解决方案。

第四部分,容量/稳定性/异常场景。容量场景是最符合生产环境业务场景的,因为它要获得系统最大 TPS,有了这个结果才能知道,生产环境是否能支持住最大业务容量;稳定性场景考验系统的长时间运行能力;异常场景是考验系统面对异常问题时的处理能力。

第五部分,性能结论。性能项目最重要的就是结论。在这部分,他系统讲解了性能报告如何编写,以及性能项目完成后,如何给出运维需要的配置建议。对于性能来说,如果仅在测试环境中给个结论、找些明显的 Bug 是远远不够的,这只是工作的一部分,能给出生产环境运行的建议和容量才是关键。

一个小建议:动手实践

想自己搭建这样一套环境,硬件资源和技术组件选择轻量级就够;而那些比较复杂、容易出现问题的环节,高楼愿意为你提供相应的指导性文档,帮你顺利完成搭建。


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