深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄文高，何月顺 著

图书标签:

• 性能测试
• LoadRunner
• 性能调优
• 测试流程
• 监控
• 实战
• Web应用
• 服务器性能
• 压测
• 容量规划

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517009948

版次：1

商品编码：11298567

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：528

正文语种：中文

编辑推荐

　　《深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析》由从业10余载的资深作者撰写，多年的授课经验及实操技巧给人以醍醐灌顶的感受。
　　本书由浅入深详解了LoadRunner的使用，并结合案例重点阐述了关键知识点（如关联、参数化等）。
　　本书系统深入地介绍了监控与调优的方法和技巧，并深入剖析了监控与调优的逐个步骤。
　　本书特别收录了性能测试的主干流程，并进行了深入浅出的论述，可以帮助读者更好地了解和规范性能测试流程。

内容简介

　　《深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析》由从业10余载的资深作者撰写，多年的授课经验及实操技巧给人以醍醐灌顶的感受。
　　本书由浅入深详解了LoadRunner的使用，并结合案例重点阐述了关键知识点（如关联、参数化等）。
　　本书系统深入地介绍了监控与调优的方法和技巧，并深入剖析了监控与调优的逐个步骤。
　　本书特别收录了性能测试的主干流程，并进行了深入浅出的论述，可以帮助读者更好地了解和规范性能测试流程。

作者简介

　　《深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析》为《LoadRunner性能测试完全讲义》的升级版本，是作者最全面知识的整合。全书由浅入深，步步为营，在夯实基础的同时，结合实际案例，全面突破性能测试学习过程中的瓶颈。
　　主要介绍如何使用LoadRunner进行性能测试工作，主要包括四大部分：入门篇、提高篇、监控篇和实战篇。入门篇主要讲述性能测试的基础知识，对LoadRunner进行简单介绍，让读者从整体上了解LoadRunner。提高篇主要讲述性能测试工具LoadRunner三大组件的使用技巧，以及测试过程中需要注意的细节。监控篇主要讲述在整个性能测试过程中应该如何监控系统资源、Web服务器和数据库，以及常用的调优技巧，并就性能测试的流程进行详细的介绍。实战篇通过两个案例：C/S架构和B/S架构来介绍性能测试的整个过程。
　　本书适合性能测试工程师、资深测试工程师、测试经理、测试总监使用。

内页插图

精彩书评

　　    黄文高，男，多年软件测试及软件测试管理工作经验.熟悉软件开发和软件测试流程：在软件工程、流程制定和改进、质量保证方面有着深入的研究，擅长软件测试工具的使用，尤其是在性能测试和自动化测试方面有着深厚的造诣：在专业杂志上发表过多篇文章，曾任高级测试工程师、资深测试工程师、测试经理，在工作中积累了大量的测试实践经验2010年创建测试吧工作室，团队致力于为软件测试行业的发展贡献自己的力量。 

目录

前言
第一部分 入门篇

第1章 性能测试基础知识
1.1 软件性能概述
1.2 性能测试相关术语
1.2.1 响应时间
1.2.2 并发用户数
1.2.3 吞吐量
1.2.4 吞吐率
1.2.5 TPS
1.2.6 点击率
1.2.7 资源利用率
1.2.8 性能计数器
1.2.9 思考时间
1.3 性能测试划分
1.3.1 负载测试
1.3.2 压力测试
1.3.3 配置测试
1.3.4 并发测试
1.3.5 可靠性测试
1.3.6 基准测试
1.3.7 各类测试执行阶段
1.4 性能测试应用领域
1.4.1 能力验证
1.4.2 规划能力
1.4.3 性能调优
1.4.4 缺陷发现
1.5 小结
第2章 LoadRunner基础知识
2.1 LoadRunner简介
2.2 LoadRunner工作原理
2.3 LoadRunner工作过程
2.4 LoadRunner内部结构
2.5 LoadRunner 11.0特性
2.6 LoadRunner性能测试步骤
2.7 小结
第3章 Vuser发生器
3.1 脚本录制
3.1.1 如何选择协议
3.1.2 开始录制脚本
3.2 Recording Options设置
3.2.1 Recording选项卡
3.2.2 Advanced选项卡
3.2.3 Correlation选项卡
3.3 Run-Time Settings设置
3.3.1 Run Logic选项卡
3.3.2 Pacing选项卡
3.3.3 Think Time选项卡
3.3.4 Miscellaneous选项卡
3.3.5 Log选项卡
3.4 脚本完善
3.4.1 插入事务
3.4.2 插入集合点
3.4.3 插入注释
3.5 小结
第4章 Controller控制器
4.1 场景类型介绍
4.1.1 手动测试场景
4.1.2 面向目标测试场景
4.2 场景设计
4.2.1 手动场景Schedule配置
4.2.2 面向目标场景Schedule配置
4.2.3 配置View Script
4.2.4 配置Load Generator
4.3 场景执行
4.3.1 场景控制
4.3.2 场景执行期间查看场景
4.4 场景监视
4.4.1 关于联机监控
4.4.2 监控器与度量
4.4.3 联机监视器
4.5 小结
第5章 Analysis分析器
5.1 Analysis简介
5.1.1 Analysis基础知识
5.1.2 设置选项
5.1.3 Analysis图
5.2 摘要报告
5.2.1 概要部分
5.2.2 统计部分
5.2.3 事务统计部分
5.2.4 SLA
5.2.5 HTTP响应统计
5.3 Analysis常见图分析
5.3.1 Vuser图
5.3.2 点击率图
5.3.3 平均事务响应时间图
5.3.4 吞吐量图
5.4 Analysis报告
5.4.1 HTML报告
5.4.2 SLA报告
5.4.3 自定义报告
5.4.4 使用报告模板定义报告
5.5 小结

第二部分 提高篇

第6章 脚本编写
6.1 检查点
6.1.1 插入检查点的原因
6.1.2 插入检查点
6.1.3 检查点函数
6.1.4 通过检查点判断事务结束状态
6.2 Block（块）技术
6.3 参数化技术
6.3.1 参数化的原因及条件
6.3.2 创建参数
6.3.3 参数类型属性
6.3.4 数据文件
6.3.5 导入数据
6.4 关联技术
6.4.1 关联的原理
6.4.2 录制中关联
6.4.3 录制后关联
6.4.4 手动关联
6.4.5 关联函数介绍
6.4.6 关联技术的经典使用
6.4.7 关联与参数化的区别
6.5 小结
第7章 场景设计实践
7.1 集合点
7.1.1 集合点设置
7.1.2 集合点与事务的关系
7.2 IP欺骗技术
7.2.1 IP Spoofer设置
7.2.2 Controller中启动IP Spoofer
7.3 负载均衡技术
7.4 RTS设置
7.5 执行路径转换
7.5.1 路径转换介绍
7.5.2 编辑路径转换表
7.6 在LoadRunner中使用功能测试脚本
7.6.1 QuickTest创建GUI Vuser脚本
7.6.2 WinRunner创建GUI Vuser脚本
7.6.3 场景中使用GUI Vuser脚本
7.7 小结
第8章 结果分析实践
8.1 分析图合并
8.1.1 分析图合并原理
8.1.2 实例讲解
8.2 分析图关联
8.2.1 分析图关联原理
8.2.2 实例讲解
8.3 页面细分
8.3.1 页面细分原理
8.3.2 实例讲解
8.4 钻取技术
8.4.1 钻取技术原理
8.4.2 实例讲解
8.5 导入外部数据
8.5.1 导入数据工具
8.5.2 自定义文件格式
8.6 使用HTTPWatch分析响应时间
8.6.1 HTTP消息格式
8.6.2 Request Grid
8.6.3 Request View
8.6.4 Summary View
8.6.5 其他功能
8.7 小结

第三部分 监控篇

第9章 操作系统性能监控与调优
9.1 Windows操作系统监控
9.1.1 LoadRunner直接监控
9.1.2 Windows性能工具监控
9.1.3 Windows计数器
9.2 Linux/UNIX操作系统监控
9.2.1 CPU监控
9.2.2 内存监控
9.2.3 磁盘监控
9.2.4 网络监控
9.3 nmon系统资源监控工具
9.3.1 nmon工作流程
9.3.2 nmon命令
9.3.3 结果分析
9.4 小结
第10章 Web服务器监控与调优
10.1 Apache监控
10.2 Apache调优
10.2.1 硬件与操作系统方面
10.2.2 运行时的配置
10.2.3 编译时的配置
10.3 Tomcat监控
10.3.1 Status页监控
10.3.2 JConsole监控
10.4 Tomcat调优
10.4.1 JVM调优
10.4.2 Tomcat配置
10.4.3 连接器配置
10.4.4 APR配置
10.5 小结
第11章 MS SQL数据库监控与调优
11.1 监控SQL Server资源
11.1.1 瓶颈类型
11.1.2 内存瓶颈
11.1.3 CPU瓶颈
11.1.4 磁盘瓶颈
11.1.5 Wait Statistics监控
11.2 SQL Server等待类型
11.2.1 SQL等待类型
11.2.2 跟踪等待
11.2.3 阻塞与锁
11.3 SQL Profiler监控查询
11.3.1 SQL Trace相关术语
11.3.2 SQL Trace选项
11.3.3 捕获阻塞事件
11.3.4 捕获Showplan XML数据
11.3.5 捕获死锁图
11.3.6 SQL Profiler识别长时间查询
11.3.7 Profile Trace与System Monitor
关联
11.4 索引调优
11.4.1 索引原理
11.4.2 填充因子
11.4.3 聚集索引
11.4.4 非聚集索引
11.4.5 堆表
11.4.6 用DTA调校索引
11.4.7 索引维护
11.5 T-SQL调优
11.5.1 NOT IN和NOT EXISTS
11.5.2 谓词的使用
11.5.3 为中间结果使用临时表
11.6 小结
第12章 特殊协议
12.1 Windows Sockets（WinSock）协议
12.1.1 Windows Sockets录制选项设置
12.1.2 Windows Sockets录制
12.1.3 Windows Sockets数据操作
12.1.4 关于LRS函数
12.2 邮件服务协议
12.2.1 邮件服务协议简介
12.2.2 邮件服务协议录制
12.2.3 脚本分析
12.2.4 关于SMTP和POP3函数
12.3 小结
第13章 性能测试过程
13.1 性能测试过程概述
13.2 性能测试设计
13.2.1 需求调研
13.2.2 业务模型
13.2.3 场景模型
13.2.4 数据设计
13.2.5 环境设计
13.3 性能测试构建
13.3.1 脚本开发
13.3.2 场景设计
13.3.3 搭建测试环境
13.3.4 准备数据
13.4 性能测试过程执行
13.5 性能测试分析、诊断、调节
13.6 小结

第四部分 实战篇

第14章 客户关系管理系统性能测试
14.1 系统介绍
14.2 需求分析
14.2.1 性能指标
14.2.2 需求详细分析
14.3 测试方案及计划
14.3.1 人力资源
14.3.2 时间进度
14.3.3 测试环境准备
14.3.4 业务模型创建
14.3.5 场景模型创建
14.3.6 测试数据准备
14.4 测试用例
14.5 执行测试
14.5.1 脚本开发
14.5.2 场景设计
14.5.3 计数器设置
14.5.4 场景监视
14.6 结果分析
14.7 测试结论
14.8 小结
第15章 信息系统性能测试
15.1 系统介绍
15.2 需求分析
15.2.1 性能指标
15.2.2 需求详细分析
15.3 测试方案及计划
15.3.1 人力资源
15.3.2 时间进度
15.3.3 测试环境准备
15.3.4 业务模型创建
15.3.5 场景模型创建
15.3.6 测试数据准备
15.4 测试用例
15.5 执行测试
15.5.1 脚本开发
15.5.2 场景设计
15.5.3 计数器设置
15.5.4 场景监控
15.6 结果分析
15.7 测试结论
15.8 小结
附录A 主要计数器
附录B 性能测试i模型

前言/序言

　　前言：
　　12306，你懂的
　　每逢过年过节大家订票回家或出差旅游时，铁路12306订票网站几乎都会出现故障。很多人尤其是软件开发人员都在想一个问题：12306订票网的性能怎么就这么差呢？不错，这是用户对这个网站的直观感受，这个性能表现的现象就是大家无法订票，而官方给出的系统每日的点击量超过14亿，这相当于全中国每个人都点击了一次，如果单纯从这个数据来看，似乎订不了票不是12306网站的错，而是订票人太多的缘故，但仔细分析一下会发现这样一个问题，虽然12306网站被频繁地点击，但是每当登录的人很多时都会出现这样的提示：“当前访问用户过多，请稍后重试！”，这就相当于门外有很多人敲门，但屋子里的人一直不开门一样，所以服务器根本就没有承受那么大的压力，又一次被忽悠了，其实市民的要求很简单，直接把每天从12306网站订出票的张数公布出来就可以，这可以直接反映出系统处理业务的能力，好理解又很简单，不用费脑子去思考“点击量”是什么意思。
　　从12306网站事件不难看出，在现在的软件质量体系中软件性能的重要性，而软件的性能必须依赖性能测试来验证，所以性能测试在未来软件测试体系中的地位显然是越来越重要，也越来越受企业重视的。
　　性能测试学习过程中的典型误区
　　在性能测试学习过程中最容易遇到以下两个典型误区：
　　（1）学好LoadRunner就等于学好性能测试。
　　很多朋友认为性能测试主要是学习性能测试工具，其实并不是这么回事，性能测试工具只能说是性能测试的一个组成部分，并不能与性能测试等同，其实随着自身对性能测试的认识，你会发现性能测试工具更多的是用于模拟客户端产生压力的工具，其在性能分析和调优方面给出的数据支持相对来说较弱，所以仅仅靠性能测试工具是远远不够的，还需要使用其他一些监控和调优工具，才能做好性能测试。此外，性能测试计划也很重要，如果计划不当，那么测试出来的性能数据就不准确，所以性能测试不仅仅是工具，还有计划、监控和调优。
　　（2）忽视性能测试过程。
　　对于一些有性能测试相关工作经验的性能测试工程师来说，很多人花很多时间去学习性能调优，当然这个并没有什么错，但是当调优的技能积累到一定程度后，又会发现自己在进行性能测试时总是缺少了点什么，导致性能测试总是做得不理想，而这部分被“缺失”的内容就是性能测试过程或者说是性能测试流程，这也可能是很多读者比较容易忽视的一部分内容。性能测试过程是进行性能测试前的准备阶段，试想如果在进行性能测试之前没有一个好的性能测试方案来指导如何进行性能测试，那么就将导致测试出来的性能数据是错误的，而测试的数据都出现了错误，那么调优也就失去了意义。所以读者不应该忽视性能测试的过程，在学习性能测试过程中需要对性能测试的流程有一个很深刻的理解，这样才能帮助我们做出正确的测试方案，特别是业务模型和场景模型的定义，这是性能测试过程中的重中之重，并且只有对性能测试的流程有了相当程度的了解后，才能有序地梳理性能测试的过程，不至于让整个性能测试团队的工作处于混乱状态之中，才能更好地提高性能测试的效果。
　　关于本书
　　（1）本书解决读者哪些学习问题。
　　读者朋友买书都希望在书中学到一些可以使用的东西或笔者思考问题的方式，那么本书主要帮助读者解决哪些问题呢？
　　通过对本书的学习，可以熟练地使用性能测试工具LoadRunner。书中详细介绍了LoadRunner的使用，特别突出了关键知识点（如关联、参数化等）的介绍，并且使用很多案例来介绍这些知识点的使用，这样可以更好地解决实际测试过程中的问题。
　　帮助读者提高监控和调优的技能，对一些有经验的朋友更希望看到该部分内容，而本书系统且全面地介绍了这方面的内容，并就其监控和调优的步骤进行了详细描述，这样可以更好地帮助读者掌握性能测试的技能。
　　熟悉性能测试流程，帮助读者更好地规范性能测试流程。笔者在与做性能测试的朋友交流时，发现很多朋友都会提及这样一个问题：对性能测试工具LoadRunner使用得很熟练，在性能测试过程中会进行监控和调优，但感觉还是有点乱，有点没有条理的感觉，其实很大的一个原因就是对性能测试的流程不熟悉，导致总是没有一个规范的流程来指导如何进行性能测试。本书详细介绍了性能测试的流程，希望可以更好地帮助读者规范性能测试过程。
　　（2）本书的4个特点。
　　结构清晰，内容安排由浅入深，对初学者来说可以很轻松地入门，并且在描述概念的过程时尽量使用生活中的案例，便于读者对相关内容的理解。书中还详细描述了性能测试的流程、性能测试过程中如何监控与调优等，最大限度帮助那些有性能测试经验的读者朋友。本书包括四大部分：入门篇、提高篇、监控篇和实战篇，具体章节结构如下图所示。

《精通系统架构：从设计到交付的全面解析》 本书是一部系统工程的实践指南，旨在为读者提供一套构建、优化和维护高性能、高可用、可扩展的复杂信息系统的完整方法论。我们将深入探讨系统架构的每一个关键环节，从最初的需求分析和设计理念，到系统的实现、部署、监控，再到持续的性能优化和故障排查，力求为每一位系统工程师、架构师以及对构建大型系统感兴趣的技术人员提供一条清晰、可行的学习路径。 第一部分：架构设计的基础与原则 在信息技术飞速发展的今天，一个稳定、高效、易于维护的系统架构是成功的基石。本部分将引领读者深入理解现代系统架构的核心理念和设计原则。 需求分析与系统建模： 我们将从理解业务需求出发，学习如何将其转化为可行的技术目标。涵盖需求获取的各种技术，如访谈、问卷、用户故事等，并重点讲解如何进行系统建模，通过UML图（用例图、类图、序列图、状态图等）等可视化工具，清晰地描绘系统的功能、结构和行为，为后续设计奠定坚实基础。 架构风格与模式： 不同的业务场景需要不同的架构风格。我们将深入剖析几种主流的架构风格，包括但不限于： 单体架构 (Monolithic Architecture)： 了解其优缺点，适用场景，以及在特定条件下如何优化。 微服务架构 (Microservices Architecture)： 详细讲解其核心思想、组件划分原则、服务间的通信机制（RESTful API, gRPC, 消息队列）、服务发现、API网关等关键技术。 事件驱动架构 (Event-Driven Architecture)： 探讨事件的产生、消费、流转，以及异步通信在解耦和提升系统响应性方面的作用。 面向服务架构 (SOA)： 对比SOA与微服务的异同，理解其在企业级应用中的演进。 管道-过滤器架构 (Pipes and Filters Architecture)： 适用于数据处理和流式计算的场景。 客户端-服务器架构 (Client-Server Architecture)： 最基础但依然重要的架构模式。 我们将结合实际案例，分析每种架构风格的适用性，帮助读者在不同场景下做出明智的选择。 设计原则与权衡： 贯穿始终的设计原则对于构建高质量的系统至关重要。我们将重点讲解： 高内聚、低耦合 (High Cohesion, Low Coupling)： 如何通过合理的模块划分实现。 关注点分离 (Separation of Concerns)： 如何将不同功能模块清晰地划分开。 单一职责原则 (Single Responsibility Principle, SRP)： 确保每个模块只做一件事情。 开放封闭原则 (Open/Closed Principle, OCP)： 允许扩展，但不允许修改。 依赖倒置原则 (Dependency Inversion Principle, DIP)： 降低模块间的直接依赖。 可伸缩性 (Scalability)： 如何设计系统以应对不断增长的用户量和数据量。 可用性 (Availability)： 如何确保系统长时间稳定运行，减少宕机时间。 可维护性 (Maintainability)： 如何让系统易于理解、修改和扩展。 性能 (Performance)： 如何在设计阶段就考虑性能问题。 安全性 (Security)： 如何将安全设计融入到系统架构的各个层面。 我们将深入讨论这些原则背后的逻辑，以及在实际开发中如何灵活运用，并分析在不同约束下（如时间、资源、技术栈）需要做出的权衡。 第二部分：系统实现的最佳实践 好的设计需要通过高质量的实现来落地。本部分将聚焦于系统实现的具体技术和策略。 技术选型与框架应用： 掌握如何根据项目需求、团队技能和社区支持等因素，选择合适的编程语言、框架和库。我们将探讨： 后端技术栈： Java (Spring Boot, Quarkus), Python (Django, Flask), Node.js (Express), Go (Gin, Echo) 等的选型考量。 前端技术栈： React, Vue.js, Angular 等框架的应用。 数据库技术： 关系型数据库 (MySQL, PostgreSQL, Oracle) 的设计与优化，NoSQL数据库 (MongoDB, Cassandra, Redis) 的选择与使用场景。 消息队列： Kafka, RabbitMQ, ActiveMQ 等在解耦、异步处理中的应用。 缓存技术： Redis, Memcached 等在提升系统响应速度中的作用。 API 设计规范： RESTful API 设计原则，GraphQL 的优势与劣势。 数据持久化与存储策略： 深入研究各种数据存储方案，包括： 关系型数据库设计： 范式理论、索引优化、查询性能分析、读写分离、分库分表策略。 NoSQL 数据库： 键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库的适用场景及最佳实践。 分布式存储： 对象存储 (S3), 分布式文件系统 (HDFS)。 数据一致性模型： 强一致性、最终一致性、顺序一致性等，以及在分布式系统中的实现。 并发与并行处理： 理解并发与并行的概念，掌握在不同语言和框架中实现高效并发和并行的方法。 多线程与多进程： 线程池、锁机制、同步与异步。 协程 (Coroutines)： Go, Python (asyncio) 中的应用。 Actor 模型： Akka, Erlang 中的并发模型。 并行计算框架： Spark, Flink 在大数据处理中的应用。 代码质量与可维护性： 强调编写高质量、易于维护的代码。 编码规范与风格指南： 统一团队的编码风格。 单元测试、集成测试、端到端测试： 测试驱动开发 (TDD) 和行为驱动开发 (BDD) 的实践。 代码重构： 识别代码坏味道，进行有效的重构以提升代码质量。 设计模式： 深入理解并实践常见的设计模式（如工厂模式、单例模式、观察者模式、策略模式等），提升代码的复用性和灵活性。 第三部分：系统部署与基础设施 系统的生命周期不仅仅停留在开发阶段，可靠的部署和健壮的基础设施是保证系统稳定运行的关键。 容器化技术：Docker 与 Kubernetes： Docker： 学习容器的构建、管理、镜像打包、Dockerfile 编写，以及如何在开发和测试环境中使用 Docker 提升效率。 Kubernetes (K8s)： 深入理解其核心概念（Pod, Deployment, Service, Ingress, Namespace等），掌握 Pod 的生命周期管理、服务发现、负载均衡、自动伸缩、滚动更新、回滚策略等。 容器编排： 如何使用 Kubernetes 管理大规模的容器化应用。 云原生架构与部署： 公有云、私有云、混合云： 理解不同云模型的特点和优势。 基础设施即代码 (Infrastructure as Code, IaC)： Terraform, Ansible, CloudFormation 等工具的应用，实现基础设施的自动化部署和管理。 CI/CD 管道： Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 等工具的集成，实现代码提交到部署的全自动化流程。 网络与服务治理： 负载均衡： Nginx, HAProxy, 云服务商提供的负载均衡器。 API 网关： Kong, Apigee 等，实现统一认证、限流、路由等功能。 服务网格 (Service Mesh)： Istio, Linkerd 等，在微服务架构中实现流量管理、安全、可观察性。 DNS 解析与负载均衡。 配置管理与自动化运维： 配置中心： Spring Cloud Config, Nacos, Apollo 等。 自动化部署工具： Ansible, Chef, Puppet。 版本控制： Git 的高级用法。 第四部分：系统监控与可观测性 “看得见”是解决问题的前提。本部分将深入探讨如何构建强大的系统监控和可观测性体系。 日志管理与分析： 日志收集： Filebeat, Fluentd, Logstash。 日志存储与检索： Elasticsearch, Loki。 日志分析与可视化： Kibana, Grafana。 分布式追踪： Jaeger, Zipkin，理解请求在分布式系统中的完整链路。 指标监控与告警： 系统指标： CPU、内存、磁盘、网络 IO。 应用指标： 请求延迟、错误率、吞吐量、JVM 指标、数据库连接池状态等。 监控工具： Prometheus, Zabbix, Nagios。 可视化仪表盘： Grafana, Kibana。 告警机制： Alertmanager，如何设置有效的告警规则，避免告警风暴。 链路追踪与故障排查： 理解分布式追踪系统： 如何通过追踪 ID 将跨服务的请求关联起来。 日志与指标的关联分析： 结合日志信息和指标数据，快速定位问题根源。 性能瓶颈识别： 利用监控数据分析哪些模块或服务是性能瓶颈。 可观测性 (Observability) 的理念： 介绍可观测性（日志、指标、追踪）在现代系统运维中的重要性，以及如何构建一个具备良好可观测性的系统。 第五部分：系统性能优化与故障处理 即使设计和实现都经过精心打磨，系统依然可能面临性能瓶颈和意外故障。本部分将聚焦于如何有效地发现、诊断和解决这些问题。 性能调优策略： 代码级优化： 算法优化、数据结构选择、循环优化、避免不必要的计算。 数据库调优： 索引设计、SQL 优化、慢查询分析、缓存策略、读写分离、分库分表。 缓存优化： 合理的缓存策略（LRU, LFU），缓存失效策略，缓存一致性。 网络优化： TCP/IP 协议栈调优，减少网络延迟，使用 HTTP/2, HTTP/3。 并发与多线程调优： 锁竞争分析，线程池大小调整。 JVM/Runtime 调优： 内存管理、垃圾回收器选择与参数调优。 容量规划与压测分析： 了解系统的瓶颈： 通过压测发现系统的最大处理能力和瓶颈所在。 容量规划： 根据业务增长预测，提前规划服务器资源。 压测工具与方法： JMeter, k6 的使用，设计合理的压测场景。 分析压测结果： 结合监控数据，深入分析压测报告。 故障模式与容错设计： 常见故障模式： 单点故障、雪崩效应、死锁、资源耗尽、网络分区。 容错技术： 重试机制、熔断器 (Circuit Breaker)、降级服务、限流 (Rate Limiting)、幂等性设计。 分布式事务处理： 两阶段提交 (2PC)、三阶段提交 (3PC)、TCC、Saga 模式。 应急响应与事故复盘： 制定应急预案： 针对常见故障制定处理流程。 高效的故障排查流程： 从报警信息出发，逐步缩小问题范围。 事故复盘： 深刻反思事故原因，总结经验教训，改进系统和流程。 构建高可用系统： 冗余设计、故障转移 (Failover)、数据备份与恢复。 本书特点： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又提供丰富的实战案例和代码示例。 面向问题解决： 围绕实际工作中遇到的挑战，提供系统性的解决方案。 技术栈广泛： 涵盖了现代系统架构设计、实现、部署、运维的各个层面。 循序渐进： 从基础概念到高级主题，帮助读者逐步建立完整的知识体系。 持续演进： 关注新兴技术和行业趋势，引领读者站在技术前沿。 无论您是刚入行的系统工程师，还是经验丰富的架构师，亦或是对构建高性能、高可用系统充满热情的技术开发者，《精通系统架构：从设计到交付的全面解析》都将是您案头必备的参考。让我们一起踏上精通系统架构的旅程，打造更卓越、更强大的信息系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的计算机科学专业的学生，正在为找工作做准备，其中性能测试是我的一个重要学习方向。我了解到LoadRunner是业界广泛使用的性能测试工具，而这本书的书名《深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析》听起来非常全面，正是我需要的。我特别希望书中能够详细介绍LoadRunner的各个组件，例如Vugen（虚拟用户生成器）的脚本编写技术，Controller（控制器）的场景设计和执行控制，以及Analysis（分析器）的数据解读能力。我希望作者能够从零开始，一步步教我如何使用LoadRunner来模拟各种用户行为，如何创建不同类型的测试场景（如负载测试、压力测试、耐力测试），以及如何从LoadRunner生成的详细报告中提取有价值的信息。此外，对于“监控”和“调优”的提及，让我看到了这本书的深度，我希望能够理解在性能测试过程中，如何与其他监控工具（如服务器自带的监控工具、APM工具）协同工作，以及如何根据测试结果，提出切实可行的性能优化建议。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我立刻联想到了一些我曾经在工作中遇到的棘手问题。我们团队在项目后期经常会因为性能瓶颈而焦头烂额，而LoadRunner作为一款经典的性能测试工具，它的使用技巧和调优方法一直是大家关注的焦点。我特别希望这本书能够深入浅出地讲解LoadRunner的各个模块，比如脚本录制、场景设计、结果分析等，并且提供一些实际项目中的案例，让我能更直观地理解如何在复杂的系统中找出性能瓶颈。另外，我也很关心书中关于性能监控的部分，了解在测试过程中如何有效地收集和解读各种性能指标，比如CPU、内存、网络IO、数据库连接数等等，这些都直接关系到我们能否准确判断问题所在。我希望作者能够分享一些他在实际工作中积累的宝贵经验，比如在面对不同类型的应用（Web、数据库、SOA等）时，应该侧重关注哪些关键性能指标，以及如何根据实际业务场景来设计具有代表性的性能测试场景。这本书的“全程实战剖析”几个字让我充满期待，希望它能成为我解决性能问题的得力助手。

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这本书的书名《深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析》听起来就很专业，而且“全程实战剖析”几个字吸引了我。我目前在一家大型互联网公司工作，负责系统的稳定性保障，而性能测试是其中非常重要的一环。我希望这本书能够提供一些高阶的LoadRunner使用技巧，例如如何处理复杂的分布式系统中的性能测试，如何进行并发用户数和事务的精确控制，以及如何设计和执行大规模的负载测试和压力测试。我对“监控”部分也很有兴趣，我希望了解如何在LoadRunner之外，结合其他专业的监控系统（如Prometheus、Grafana、ELK栈等），构建一个更全面的性能监控体系，并在性能测试过程中实时地收集和分析关键的性能指标。对于“调优”部分，我非常希望作者能够分享一些他在实际项目中遇到的典型性能问题，并给出详细的排查思路和解决方案，例如如何通过分析LoadRunner的结果和监控数据，定位出数据库瓶颈、应用服务器瓶颈、或者网络瓶颈，并给出相应的调优建议。我希望这本书能帮助我提升在性能测试和调优方面的实战能力，成为团队中不可或缺的性能专家。

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作为一名有几年经验的软件开发工程师，我对性能优化一直有着强烈的兴趣，但往往在实际操作中，对性能的感知更多停留在“感觉慢”的层面，缺乏系统性的方法论。这本书的书名《深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析》正好击中了我的痛点。我尤其关注“流程”和“调优”这两个关键词。我希望这本书能够详细阐述一个完整的性能测试流程，从需求分析、计划制定、脚本开发、执行、监控、分析到最终的调优建议，形成一个闭环。对于调优部分，我期待能看到针对不同层级（代码、数据库、网络、服务器配置等）的详细调优策略，以及如何在LoadRunner的监控数据基础上，精准定位性能瓶颈并给出可行的解决方案。我希望书中能够提供一些经典的性能问题分析案例，例如缓存失效、数据库锁、并发连接不足、线程死锁等，并给出具体的排查和解决步骤，这样我才能将书中的知识应用到实际工作中，提升软件的性能表现，从而为用户提供更流畅的体验，也为公司节省更多的资源。

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在过去的项目经历中，我们团队经常会在系统上线前进行性能测试，但往往因为对LoadRunner的理解不够深入，导致测试效果不佳，有时甚至会遗漏一些关键的性能问题。因此，我非常期待这本书《深入性能测试：LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析》能够带来一些全新的视角和实用的技巧。我特别关注“剖析”这个词，它暗示着作者会对LoadRunner的内部机制和一些高级用法进行深入的讲解。我希望书中能够分享一些关于LoadRunner脚本的优化技巧，例如如何编写更健壮、更高效的脚本，如何处理动态数据和事务，以及如何进行参数化和检查点设置。对于“监控”部分，我希望作者能够讲解如何在LoadRunner中集成各种监控工具，以及如何解读这些工具提供的性能数据，比如CPU使用率、内存占用、磁盘IO、网络延迟等，并将其与LoadRunner的测试结果关联起来。我更期待的是“调优”部分的具体内容，例如在发现性能瓶颈后，应该从哪些方面入手进行调优，是代码层面的优化、数据库索引的调整、还是网络配置的优化，我希望这本书能提供清晰的指引。

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东西不错，值得购买，有点启发。

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很不错的书

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很不错，发货迅速，快递员很贴心，正版没问题，一如既往的支持

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包装完整无缺，发货快，公司学习用书，

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听说字多有京豆，我是京东铁粉。

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讲的很详细，自己学习，跟着操作，很不错

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