用Java user的协议进行所有数据库性能的测试工作：
Java user 不需要录制，把所有的操作通过java语言进行实现，通过lr调用java的class进行加压批量操作，这样可以不关心被测系统是哪个数据库，只要能够通过jdbc进行访问，就能实现性能测试。
一、测试环境准备
1. 被测服务器准备，根据测试目的，搭建需要的数据库服务器，确保数据库能够正常访问，正常操作；
2. Java代码的准备，无论使用哪种IDE，只要能够编写访问数据库的class就可以，形式可以是j2se，也可以是j2ee，因为在操作时只使用class的部分方法，所以j2ee就可以了；
3. LR的脚本调试，把java的class导入到脚本调试模式，根据需要添加事务以及其他操作。
二、编写数据库访问
1. 使用myeclipse，创建web project，创建如下图的包目录：
Java文件中包含各种访问数据库的方法。
需要注意的是，class中的方法必须是public static，否则LR中无法调用。由于创建的是j2ee程序，所以不用main函数，在web中就可以进行功能验证。
确认class中的方法编写完成，创建一个web.jsp文件，如下：
导入class
声明类，并实例化，直接调用刚才编写的3个方法，因为这3个方法是直接对数据库进行操作，不需要实参，也没有返回值，所以直接实现即可。
此时启动web服务，在浏览器中输入jsp的地址，直接刷新页面，就可以调用这3个方法，如果正确，就会对相应的表进行操作，如果不正确，则需要修改相应的代码。
2. LR脚本准备：
LR脚本实际上就是对访问代码的调用，关键在于需要根据测试场景划分不同的脚本布局。
例如：在myEclipse里，我们只编写了一个class，其中包含三个方法，如果在执行性能测试时，这三个方法相互独立，互不干涉，则最简单的划分方法是，创建三个java user，每个java user中包含一个方法，做三份脚本，场景执行时分别进行调用。如果三个方法之间有相互关系，则需要根据实际情况，把有关联的方法放在一起，具体情况可按实际灵活分配。
因为已经将class文件进行编译发布了，所以可以在“java2postgres\WebRoot\WEB-INF\classes\com\lr\test”目录中找到对应的class文件，
复制这个文件，找到LR的目录：HP\LoadRunner\classes\com\lr\test\ 如果没有文件夹，按相同的内容创建。
在LR脚本中进行引包操作：
将需要执行的java类以及方法，放在action中，可根据实际测试情况和所需要验证的内容，具体调试代码。
在这里可以像编写普通LR脚本一样，添加事务或集合点等内容。
由于是通过JDBC对数据库进行访问，因此要在java user中加载jdbc驱动。
运行时设置中，增加jdbc驱动，需要注意的是java user使用的本地jdk，需要至多1.6版本，若使用1.7版本，回放会有错误，这是jdk版本的问题。
操作完成之后，按F5或点击运行，进行脚本回放，实际此时也对数据库进行了操作，可以直接查询对应的表，检查功能是否正确。
三、执行性能测试
已经有了java user的脚本，和普通web性能测试一样，设计场景、执行测试、收集报告、分析性能瓶颈即可。
介绍个http_load压力测试工具,http_load，类似的工具还有webbench、ab、Siege。1、下载
官方网站：http://acme.com/software/http_load/
复制代码
代码如下:
cd /root
wget http://acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz
tar xzf http_load-12mar2006.tar.gz
2、安装
复制代码
代码如下:
cd http_load-12mar2006
make
执行完make,会在当前目录生成一个http_load二进制文件。
3、使用方法
复制代码
代码如下:
root@www:~/http_load-12mar2006# ./http_load --help
usage: ./http_load [-checksum] [-throttle] [-proxy host:port] [-verbose] [-timeout secs] [-sip sip_file]
-parallel N | -rate N [-jitter]
-fetches N | -seconds N
url_file
One start specifier, either -parallel or -rate, is required.
One end specifier, either -fetches or -seconds, is required.
主要参数说明:
-parallel 简写-p ：含义是并发的用户进程数。
-rate 简写-r ：含义是每秒的访问频率
-fetches 简写-f ：含义是总计的访问次数
-seconds简写-s ：含义是总计的访问时间
选择参数时，-parallel和-rate选其中一个，-fetches和-seconds选其中一个。
示例：
http_load -parallel 50 -s 10 urls.txt
这段命令行是同时使用50个进程，随机访问urls.txt中的网址列表，总共访问10秒。
http_load -rate 50 -f 5000 urls.txt
每秒请求50次，总共请求5000次停止。
4、基本的返回值
（1）．49 fetches, 2 max parallel, 289884 bytes, in 10.0148 seconds
说明在上面的测试中运行了49个请求，最大的并发进程数是2，总计传输的数据是289884bytes，运行的时间是10.0148秒
（2）．5916 mean bytes/connection
说明每一连接平均传输的数据量289884/49=5916
（3）．4.89274 fetches/sec, 28945.5 bytes/sec
说明每秒的响应请求为4.89274，每秒传递的数据为28945.5 bytes/sec
（4）．msecs/connect: 28.8932 mean, 44.243 max, 24.488 min
说明每连接的平均响应时间是28.8932 msecs，最大的响应时间44.243 msecs，最小的响应时间24.488 msecs
（5）．msecs/first-response: 63.5362 mean, 81.624 max, 57.803 min
（6）.HTTP response codes: code 200 -- 49
说明打开响应页面的类型，如果403的类型过多，那可能要注意是否系统遇到了瓶颈。
特殊说明：这里，我们一般会关注到的指标是fetches/sec、msecs/connect
他们分别对应的常用性能指标参数Qpt-每秒响应用户数和response time，每连接响应用户时间。测试的结果主要也是看这两个值。当然仅有这两个指标并不能完成对性能的分析，我们还需要对服务器的cpu、men进行分析，才能得出结论
5、如果你需要测试https，你必须将 Makefile中
复制代码
代码如下:
# CONFIGURE: If you want to compile in support for https, uncomment these
# definitions. You will need to have already built OpenSSL, available at
# <a href="http://www.openssl.org/">http://www.openssl.org/</a>Make sure the SSL_TREE definition points to the
# tree with your OpenSSL installation - depending on how you installed it,
# it may be in /usr/local instead of /usr/local/ssl.
SSL_TREE = /usr
SSL_DEFS = -DUSE_SSL
SSL_INC = -I$(SSL_TREE)/include
SSL_LIBS = -L$(SSL_TREE)/lib -lssl -lcrypto
由于使用到openssl，你必须安装openssl和相应的开发环境
复制代码
代码如下:
apt-get install openssl
apt-get install libssl-dev</p><p>find -name ssl.h
/usr/include/openssl/ssl.h
本文先介绍了cpu上下文切换的基础知识，以及上下文切换的类型（进程，线程等切换）。然后介绍了如何查看cpu切换次数的工具和指标的解释。同时对日常分析种cpu过高的情况下如何分析和定位的方法做了一定的介绍，使用一个简单的案例进行分析，先用top，pidstat等工具找出占用过高的进程id，然后通过分析到底是用户态cpu过高，还是内核态cpu过高，并用perf 定位到具体的调用函数。（来自极客时间课程学习笔记）
1、多任务竞争CPU，cpu变换任务的时候进行CPU上下文切换(context switch)。CPU执行任务有4种方式：进程、线程、或者硬件通过触发信号导致中断的调用。
2、当切换任务的时候，需要记录任务当前的状态和获取下一任务的信息和地址(指针)，这就是上下文的内容。因此，上下文是指某一时间点CPU寄存器(CPU register)和程序计数器(PC)的内容, 广义上还包括内存中进程的虚拟地址映射信息.
3、上下文切换的过程：
4、根据任务的执行形式，相应的下上文切换，有进程上下文切换、线程上下文切换、以及中断上下文切换三类。
5、进程和线程的区别：
进程是资源分配和执行的基本单位；线程是任务调度和运行的基本单位。线程没有资源，进程给指针提供虚拟内存、栈、变量等共享资源，而线程可以共享进程的资源。
6、进程上下文切换：是指从一个进程切换到另一个进程。
(1)进程运行态为内核运行态和进程运行态。内核空间态资源包括内核的堆栈、寄存器等；用户空间态资源包括虚拟内存、栈、变量、正文、数据等
(2)系统调用(软中断)在内核态完成的，需要进行2次CPU上下文切换(用户空间-->内核空间-->用户空间)，不涉及用户态资源，也不会切换进程。
(3)进程是由内核来管理和调度的，进程的切换只能发生在内核态。所以，进程的上下文不仅包括了用户空间的资源，也包括内核空间资源。
(4)进程的上下文切换过程：
(5)、下列将会触发进程上下文切换的场景：
7、线程上下文切换：
8、中断上下文切换
快速响应硬件的事件，中断处理会打断进程的正常调度和执行。同一CPU内，硬件中断优先级高于进程。切换过程类似于系统调用的时候，不涉及到用户运行态资源。但大量的中断上下文切换同样可能引发性能问题。
重点关注信息：
系统的就绪队列过长，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数过多，导致了大量的上下文切换，而上下文切换又导致了系统 CPU 的占用率升高。
这个结果中有两列内容是我们的重点关注对象。一个是 cswch ，表示每秒自愿上下文切换（voluntary context switches）的次数，另一个则是 nvcswch ，表示每秒非自愿上下文切换（non voluntary context switches）的次数。
linux的中断使用情况可以从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取。/proc 实际上是 Linux 的一个虚拟文件系统，用于内核空间与用户空间之间的通信。/proc/interrupts 就是这种通信机制的一部分，提供了一个只读的中断使用情况。
重调度中断（RES），这个中断类型表示，唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。这是多处理器系统（SMP）中，调度器用来分散任务到不同 CPU 的机制，通常也被称为处理器间中断（Inter-Processor Interrupts，IPI）。
这个数值其实取决于系统本身的 CPU 性能。如果系统的上下文切换次数比较稳定，那么从数百到一万以内，都应该算是正常的。但当上下文切换次数超过一万次，或者切换次数出现数量级的增长时，就很可能已经出现了性能问题。这时，需要根据上下文切换的类型，再做具体分析。
比方说：
首先通过uptime查看系统负载，然后使用mpstat结合pidstat来初步判断到底是cpu计算量大还是进程争抢过大或者是io过多，接着使用vmstat分析切换次数，以及切换类型，来进一步判断到底是io过多导致问题还是进程争抢激烈导致问题。
CPU 使用率相关的重要指标：
性能分析工具给出的都是间隔一段时间的平均 CPU 使用率，所以要注意间隔时间的设置，特别是用多个工具对比分析时，你一定要保证它们用的是相同的间隔时间。比如，对比一下 top 和 ps 这两个工具报告的 CPU 使用率，默认的结果很可能不一样，因为 top 默认使用 3 秒时间间隔，而 ps 使用的却是进程的整个生命周期。
top 和 ps 是最常用的性能分析工具：
这个输出结果中，第三行 %Cpu 就是系统的 CPU 使用率，top 默认显示的是所有 CPU 的平均值，这个时候你只需要按下数字 1 ，就可以切换到每个 CPU 的使用率了。继续往下看，空白行之后是进程的实时信息，每个进程都有一个 %CPU 列，表示进程的 CPU 使用率。它是用户态和内核态 CPU 使用率的总和，包括进程用户空间使用的 CPU、通过系统调用执行的内核空间 CPU 、以及在就绪队列等待运行的 CPU。在虚拟化环境中，它还包括了运行虚拟机占用的 CPU。
预先安装 stress 和 sysstat 包，如 apt install stress sysstat。
stress 是一个 Linux 系统压力测试工具，这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。而 sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具，用来监控和分析系统的性能。我们的案例会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。
下面的 pidstat 命令，就间隔 1 秒展示了进程的 5 组 CPU 使用率，
包括：
perf 是 Linux 2.6.31 以后内置的性能分析工具。它以性能事件采样为基础，不仅可以分析系统的各种事件和内核性能，还可以用来分析指定应用程序的性能问题。
第一种常见用法是 perf top，类似于 top，它能够实时显示占用 CPU 时钟最多的函数或者指令，因此可以用来查找热点函数，使用界面如下所示：
输出结果中，第一行包含三个数据，分别是采样数（Samples）如2K、事件类型（event）如cpu-clock:pppH和事件总数量（Event count）如：371909314。
第二种常见用法，也就是 perf record 和 perf report。 perf top 虽然实时展示了系统的性能信息，但它的缺点是并不保存数据，也就无法用于离线或者后续的分析。而 perf record 则提供了保存数据的功能，保存后的数据，需要你用 perf report 解析展示。
1.启动docker 运行进程：
2.ab工具测试服务器性能
ab（apache bench）是一个常用的 HTTP 服务性能测试工具，这里用来模拟 Ngnix 的客户端。
3.分析过程
CPU 使用率是最直观和最常用的系统性能指标，在排查性能问题时，通常会关注的第一个指标。所以更要熟悉它的含义，尤其要弄清楚:
这几种不同 CPU 的使用率。比如说：
碰到 CPU 使用率升高的问题，你可以借助 top、pidstat 等工具，确认引发 CPU 性能问题的来源；再使用 perf 等工具，排查出引起性能问题的具体函数.
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