一、執行緒與程式
一個軟體/程式，是以程式的方式存在的，一個程式可含多個執行緒（一個軟體可以做多個事情，就是基於執行緒而實現的）
二、併發的基本概念
併發：
併發使用者數：同一時刻，伺服器/介面接收到的使用者量，例如同一時刻有22個同學同時點選登入按鈕，此時併發使用者數為22
併發請求數/qps/rps：同一時刻伺服器正在處理的請求數 （請求數一般理解為介面的請求數），例如點選登入按鈕後，會同時請求8個介面，則併發請求數為22*8
注意：通常意義上的併發指的是併發使用者數
jmeter效能測試原理：透過模擬高併發來測試伺服器在一段時間內的效能瓶頸/最大併發
三、設定併發
1、設定執行緒數（線上程屬性裡設定執行緒數，一個執行緒數即為一個人）
- Ramp-up Period（in seconds）：決定多長時間啟動所有執行緒。如果使用10個執行緒，ramp-up period是100秒，那麼JMeter用100秒使所有10個執行緒啟動並執行。每個執行緒會在上一個執行緒啟動後10秒（100/10）啟動。Ramp-up需要要充足長以避免在啟動測試時有一個太大的工作負載，並且要充足小以至於最後一個執行緒在第一個完成前啟動。 一般設定ramp-up=執行緒數啟動，並上下調整到所需的。
- 迴圈次數：通常使用迴圈次數增加測試時間，一般設定為100
也可以使用排程器設定時間，通常是5min、10min、30min這種比較短的
2、新增集合點（適用於順時併發較高的情景，在jmeter中不用設定所有的情況，在併發高的第一個介面設定）
應用場景：搶購/秒殺（等待執行緒數準備好了再衝）
例子：活動，大轉盤，每天九點開啟，獎品非常豐富，你做效能測試的時候，怎麼模擬這種情況？
設定集合點步驟：
①新增同步定時器
右鍵http請求--->新增---->定時器---->synchronizing timer
②配置定時器
四、jmeter中的引數化
設定併發後，會發現登入介面有的能正常執行，有的報錯，這是因為多個人共用同一個賬號導致的，所以針對這個情況，需要對資料進行引數化
引數化含義：單個執行緒需要單獨的資料，比如登入的賬號和密碼
1、引數化步驟
4.1.1：明確哪些資料需要做引數，資料是從哪裡來的
4.1.2：準備測試賬號
web介面：呼叫介面準備
小程式：生成openID的演算法來建立測試賬號的token，再把token按照規則插入到Redis和資料庫表中
4.1.3：使用CSV資料檔案設定引用資料檔案
CVS資料檔案設定會自動取出單獨的資料，保證沒分執行緒資料是唯一的
①右鍵執行緒組--->新增---->配置元件---->CSV資料檔案設定
②選取已配置的檔案
③資訊頭管理器中，引用變數
五、聚合報告
即效能測試結果/效能指標，在測試計劃中新增
右鍵測試計劃--->新增--->監聽器--->聚合報告
指標判斷標準：
- 響應時間--平均響應時間：
- 響應時間-90%line、95%line、99%line：當前有多少人在這個時間點的響應時間（決定了絕大使用者的使用感受）
不同行業和專案對響應時間會有不同的要求，例如，網際網路：500ms以下，例如淘寶業務10毫秒左右；
金融企業，1秒以下為佳，部分複雜業務3s以下
保險企業：3s以下為佳
製造業：5s以下為佳
一般來說，響應時間都會遵循258原則，即2s以下優秀，2-5s可接受，5-8s良，8s差（不清楚就以8s作為依據）
- 失敗率，即出錯的機率
專案給出的標準 200qps，失敗率不超過0.01%，一般的小公司系統，小於5%即可，比較簡單粗略
- 伺服器上cpu使用率，即伺服器的繁忙程度，原則是不要持續100%，最好是在85%<x<90之間
- tps：伺服器每秒返回的請求數，在jmeter中稱為吞吐量，評論伺服器效能的輔助指標
tps最主要的作用是用來找效能瓶頸（一般來說，隨著併發數的增加，系統的效能會先穩定增加，之後一段時間系統效能趨於平穩，最後系統效能會下降，系統效能下降的那個點，稱為效能拐點，可得到最大併發）
注：我們在專案中，一般是隻以響應時間、失敗率、CPU使用率來判斷效能指標就夠了