軟件性能測試、分析與調(diào)優(yōu)實(shí)踐之路（第2版）

第1章  性能測試、分析與調(diào)優(yōu)基礎(chǔ) 1
1.1  性能測試的基礎(chǔ) 1
1.1.1  性能測試的分類 2
1.1.2  性能測試的場景 3
1.2  常見的性能測試指標(biāo) 3
1.2.1  響應(yīng)時(shí)間 3
1.2.2  TPS/QPS 3
1.2.3  并發(fā)用戶 4
1.2.4  PV/UV 4
1.2.5  點(diǎn)擊率 4
1.2.6  吞吐量 5
1.2.7  資源開銷 5
1.3  性能測試的目標(biāo) 5
1.4  性能測試的基本流程 6
1.4.1  性能需求分析 6
1.4.2  制定性能測試計(jì)劃 7
1.4.3  編寫性能測試方案 8
1.4.4  編寫性能測試案例 9
1.4.5  搭建性能測試環(huán)境 10
1.4.6  構(gòu)造性能測試數(shù)據(jù) 10
1.5  性能分析調(diào)優(yōu)模型 11
1.6  性能分析調(diào)優(yōu)思想 12
1.6.1  分層分析 12
1.6.2  科學(xué)論證 13
1.6.3  問題追溯與歸納總結(jié) 14
1.7  性能調(diào)優(yōu)技術(shù) 14
1.7.1  緩存調(diào)優(yōu) 14
1.7.2  同步轉(zhuǎn)異步推送 17
1.7.3  削峰填谷 17
1.7.4  拆分 19
1.7.5  任務(wù)分解與并行計(jì)算 19
1.7.6  索引與分庫分表 20
1.7.7  層層過濾 22
第2章  服務(wù)器的性能監(jiān)控與分析 23
2.1  Linux服務(wù)器的性能監(jiān)控與分析 23
2.1.1  通過vmstat深挖服務(wù)器的性能問題 23
2.1.2  如何通過mpstat分析服務(wù)器的性能指標(biāo) 26
2.1.3  如何通過pidstat發(fā)現(xiàn)性能問題 28
2.1.4  從lsof中能看到什么 34
2.1.5  如何通過free看懂內(nèi)存的真實(shí)使用 42
2.1.6  如何通過top發(fā)現(xiàn)問題 42
2.1.7  網(wǎng)絡(luò)流量如何監(jiān)控 45
2.1.8  nmon對(duì)Linux服務(wù)器的整體性能監(jiān)控 51
2.2  Windows服務(wù)器的性能監(jiān)控與分析 54
2.2.1  Windows性能監(jiān)視器 54
2.2.2  Windows性能監(jiān)視器下的性能分析 64
第3章  Web中間件的性能分析與調(diào)優(yōu) 66
3.1  Nginx的性能分析與調(diào)優(yōu) 66
3.1.1  Nginx負(fù)載均衡策略的介紹與調(diào)優(yōu) 66
3.1.2  Nginx進(jìn)程數(shù)的配置調(diào)優(yōu) 68
3.1.3  Nginx事件處理模型的分析與調(diào)優(yōu) 69
3.1.4  Nginx客戶端連接數(shù)的調(diào)優(yōu) 71
3.1.5  Nginx中文件傳輸?shù)男阅軆?yōu)化 71
3.1.6  Nginx中FastCGI配置的分析與調(diào)優(yōu) 73
3.1.7  Nginx的性能監(jiān)控 75
3.2  Apache的性能分析與調(diào)優(yōu) 76
3.2.1  Apache的工作模式選擇和進(jìn)程數(shù)調(diào)優(yōu) 76
3.2.2  Apache的mod選擇與調(diào)優(yōu) 80
3.2.3  Apache的KeepAlive調(diào)優(yōu) 82
3.2.4  Apache的ab壓力測試工具 83
3.2.5  Apache的性能監(jiān)控 84
第4章  應(yīng)用中間件的性能分析與調(diào)優(yōu) 87
4.1  Tomcat的性能分析與調(diào)優(yōu) 87
4.1.1  Tomcat的組件以及工作原理 87
4.1.2  Tomcat容器Connector性能參數(shù)調(diào)優(yōu) 92
4.1.3  Tomcat容器的I/O分析與調(diào)優(yōu) 92
4.1.4  SpringBoot中的Tomcat調(diào)優(yōu) 95
4.2  WildFly的性能分析與調(diào)優(yōu) 97
4.2.1  WildFly Standalone模式介紹 97
4.2.2  WildFly Standalone模式管理控制臺(tái)性能參數(shù)調(diào)優(yōu) 99
4.2.3  WildFly Standalone模式性能監(jiān)控 108
第5章  Java應(yīng)用程序的性能分析與調(diào)優(yōu) 117
5.1  JVM基礎(chǔ)知識(shí) 117
5.1.1  JVM簡介 117
5.1.2  類加載器 118
5.1.3  Java虛擬機(jī)棧和原生方法棧 120
5.1.4  方法區(qū)與元數(shù)據(jù)區(qū) 121
5.1.5  堆區(qū) 121
5.1.6  程序計(jì)數(shù)器 122
5.1.7  垃圾回收 123
5.1.8  并行與并發(fā) 128
5.1.9  垃圾回收器 128
5.2  JVM如何監(jiān)控 129
5.2.1  jconsole 129
5.2.2  jvisualvm 135
5.2.3  jmap 145
5.2.4  jstat 146
5.3  JVM性能分析與診斷 147
5.3.1  如何讀懂GC日志 147
5.3.2  jstack 152
5.3.3  MemoryAnalyzer 157
5.4  JVM性能調(diào)優(yōu)技巧 165
5.4.1  如何減少GC 165
5.4.2  另類Java內(nèi)存泄漏 166
第6章  MySQL數(shù)據(jù)庫的性能分析 168
6.1  MySQL數(shù)據(jù)庫的性能監(jiān)控 168
6.1.1  如何查看MySQL數(shù)據(jù)庫的連接數(shù) 168
6.1.2  如何查看MySQL數(shù)據(jù)庫當(dāng)前運(yùn)行的事務(wù)與鎖 169
6.1.3  MySQL中數(shù)據(jù)庫表的監(jiān)控 171
6.1.4  性能測試時(shí)MySQL中其他常用監(jiān)控 174
6.2  MySQL數(shù)據(jù)庫的性能定位 176
6.2.1  慢SQL 177
6.2.2  執(zhí)行計(jì)劃 178
6.2.3  MySQL數(shù)據(jù)庫性能定位步驟 180
6.3  MySQL數(shù)據(jù)庫查詢的性能調(diào)優(yōu) 181
6.3.1  合理創(chuàng)建索引 181
6.3.2  查詢優(yōu)化 182
第7章  性能測試、分析與調(diào)優(yōu)案例實(shí)踐 186
7.1  JMeter對(duì)HTTP服務(wù)的性能壓測分析與調(diào)優(yōu) 186
7.2  LoadRunner對(duì)HTTP服務(wù)的性能壓測分析與調(diào)優(yōu) 196
7.3  JMeter對(duì)RPC服務(wù)的性能壓測分析與調(diào)優(yōu) 211
7.3.1  JMeter如何通過自定義Sample來對(duì)RPC服務(wù)進(jìn)行壓測 211
7.3.2  JMeter對(duì)GRPC服務(wù)的性能壓測分析與調(diào)優(yōu) 220
7.4  JMeter對(duì)MySQL性能壓測分析與調(diào)優(yōu) 227
7.4.1  如何利用JMeter為MySQL數(shù)據(jù)庫構(gòu)造測試數(shù)據(jù) 227
7.4.2  JMeter對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫的性能壓測分析與調(diào)優(yōu) 233
7.5  常見性能問題分析總結(jié) 237
第8章  安卓APP的性能分析 243
8.1  adb 243
8.2  DDMS 245
8.3  Android Studio Profiler 254
8.4  systrace 261
第9章  前端性能分析 263
9.1  谷歌瀏覽器開發(fā)工具Performance介紹 263
9.2  使用Performance來查看和定位頁面性能 266
9.3  前端性能調(diào)優(yōu)建議 272