全栈性能测试

前端(简单列举):HTML5、H5、CSS、JavaScript、React、Vue、Angular、NodeJS、WebSocket、HTTP
后台:中间件(Tomcat、Jetty)、消息中间件(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等)、开发框架(Springboot/Cloud)、Dubbo等,ORM：Hibernate、MyBatis、Spring JPA等
数据库:关系数据库(MySQL、Oracle等)、NoSQL数据库(Redis MongoDB HBase等)
集成工具:Git、Gitlab、CVS、Jenkins、Sonar、Maven等
容器及编排工具:Docker、Kubernetes等
监控工具:Prometheus、Skywalking、Zabbix等
操作系统:Linux系列(CentOS、Fedora、Debian、Ubuntu之一或者多种)
RT：为响应时间
TPS:为吞吐量(Transaction per second)

随着系统负载的增加，响应时间和吞吐量会增长，到达临界点(标记点为3点)时，吞吐量不再增加，继续增加负载会导致过载(比如我们在计算机上开启的软件过多导致系统卡死)，吞吐量会受到拖累而减小，响应时间陡增(标记点为4点)。此时标记点3点代表了系统的最大处理能力。如果标记点3点的处理能力不能满足要求，那被测试的系统性能就堪忧了，需要进行性能诊断和优化。
有时，我们会要求响应时间要小于一个标准，比如请求某一个页面需要响应时间控制在3秒之内，时间长了用户体验差。假设图中标记点1、2、3的响应时间都不满足要求，即使吞吐量达到要求，我们也需要想办法缩短响应时间。再次假设标记点2点处的响应时间和吞吐量都满足性能要求，那么说明性能良好，而且性能还有提升空间，标记点3才是系统性能的极限，标记点4是系统性能的"强弩之末"。
因此，我们在讨论性能时，至少要从系统响应时间与吞吐量两个维度来看是否满足性能要求；另外对于主机的资源(CPU、内存、磁盘、网络等)使用率也需要关注，太低则浪费，太高则危险。正如我们不会让发动机一直运行在极速情况下一样，也不会让计算机一直处在峰值处理能力状态，以延长机器的使用寿命及减少故障的发生。
图示的性能曲线诠释了软件性能的变化趋势。当取得软件的性能曲线后，我们在运营系统过程中就能够做到心中有数，知道什么时候要扩展，什么时候可以减少机器资源(比如云上的动态扩容)