01
性能测试基础
吞吐量、QPS、TPS、并发用户数、响应时间等核心概念解析。
概念入门
02
压测工具选型
JMeter、LoadRunner、wrk、ab、Locust等工具的优缺点对比。
工具对比
03
压测环境搭建
服务器、网络、数据库、中间件的配置与监控准备。
环境配置
04
压测脚本设计
参数化、关联、断言、思考时间、集合点的正确使用。
脚本设计
05
压测场景设计
负载测试、压力测试、稳定性测试、容量测试的区别与设计方法。
场景策略
06
压测执行与监控
CPU、内存、磁盘IO、网络IO、GC、连接池等关键指标监控。
监控指标
07
性能瓶颈定位方法论
自上而下、自下而上、分段排查、排除法。
方法论排查
08
CPU瓶颈定位
CPU使用率过高、上下文切换频繁、中断处理异常的排查方法。
CPU排查
09
内存瓶颈定位
内存泄漏、堆内存溢出、GC频繁、Swap交换异常的排查方法。
内存GC
10
磁盘IO瓶颈定位
磁盘读写延迟高、IOPS不足、文件系统锁竞争的排查方法。
磁盘IO
11
网络瓶颈定位
带宽不足、延迟高、丢包、TCP连接队列溢出、TIME_WAIT过多的排查方法。
网络TCP
12
数据库瓶颈定位
慢查询、锁等待、连接池耗尽、索引失效、死锁的排查方法。
数据库SQL
13
缓存瓶颈定位
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存一致性问题的排查方法。
缓存Redis
14
中间件瓶颈定位
Kafka、RabbitMQ、Redis、Nginx等常见中间件的性能问题排查。
中间件消息
15
应用代码瓶颈定位
线程阻塞、死锁、锁竞争、序列化开销、算法效率的排查方法。
代码线程
16
JVM性能调优
堆内存设置、GC算法选择、JVM参数优化、JIT编译优化。
JVM调优
17
操作系统调优
内核参数优化、文件句柄限制、网络参数优化、进程调度优化。
OS内核
18
数据库调优
SQL优化、索引优化、分库分表、读写分离、连接池优化。
数据库优化
19
缓存策略优化
缓存淘汰策略、缓存预热、缓存降级、多级缓存架构。
缓存架构
20
异步与并发优化
线程池调优、协程使用、异步IO、消息队列解耦。
异步并发
21
架构层面的性能优化
微服务拆分、无状态设计、读写分离、CDN加速。
架构微服务
22
全链路压测
全链路压测的架构设计、流量模拟、数据隔离、风险控制。
全链路压测
23
性能测试报告
如何编写专业的性能测试报告，包含图表、结论、建议。
报告文档
24
性能监控平台搭建
Prometheus + Grafana + Alertmanager 的监控体系搭建。
监控Prometheus
25
APM工具使用
SkyWalking、Pinpoint、Zipkin等APM工具的部署与使用。
APM链路
26
性能测试自动化
CI/CD流水线中集成性能测试，实现自动化回归。
CI/CD自动化
27
性能容量规划
如何根据业务增长预测系统容量，制定扩容计划。
容量规划
28
性能问题案例分析
电商秒杀系统、高并发支付系统、实时消息推送系统的性能优化案例。
案例实战
29
性能测试的常见误区
并发数越大越好、响应时间越短越好、忽略资源利用率等误区解析。
误区认知
30
性能工程师的成长路径
从工具使用到架构优化，从单点排查到全链路调优的能力进阶。
成长进阶