在过去，我使用微软Web应用程序压力测试工具和Pylot对Web应用程序进行压力测试。我写了一个简单的主页、登录脚本和站点演练(在一个电子商务网站中添加一些商品到购物车和结帐)。
只要让少数开发人员在主页上使劲敲一下，就几乎总能找到一个主要问题。更多的可伸缩性问题将在第二阶段浮出水面，甚至更多——在发布之后。
我使用的工具的URL是Microsoft Homer(又名Microsoft Web Application Stress Tool)和Pylot。
这些工具生成的报告对我来说没有多大意义，我花了很多时间试图弄清楚站点能够支持什么样的并发负载。这总是值得的，因为最愚蠢的错误和瓶颈总是会出现(例如，web服务器配置错误)。
你做了什么，你使用了什么工具，你的方法有什么成功?对我来说，最有趣的部分是提出某种有意义的公式，用于从压力测试应用程序报告的数字中计算应用程序可以支持的并发用户数。
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ab, siege, tsung, httperf，践踏，Pylot，请求日志分析器，perftools
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另外，对于我们的web应用程序，我发现由于线程之间的锁争用导致了巨大的性能问题……所以这个教训就是要仔细考虑锁定方案。我们最终让工作线程使用异步http处理程序来抑制太多的请求，否则应用程序就会不堪重负，崩溃并烧毁。这意味着大量的积压工作可能会堆积起来，但至少网站会继续运行。
我们最近开始使用Gatling进行负载测试。我强烈推荐使用这个工具进行负载测试。我们过去使用过SOASTA和JMETER。我们考虑加特林的主要原因如下:
记录仪对场景进行记录 使用Akka和Netty相比性能更好 Jmeter线程模型 DSL Scala相比Jmeter XML更易于维护 编写测试很容易，如果是scala也不用害怕。 报告
让我给你一个简单的例子来写代码使用加特林代码:
// your code starts here
val scn = scenario("Scenario")
.exec(http("Page")
.get("http://example.com"))
// injecting 100 user enter code here's on above scenario.
setUp(scn.inject(atOnceUsers(100)))
但是你可以让它越复杂越好。加特林的突出特点之一是报告非常详细。
以下是一些链接: 加特林 加特林教程
我最近做了一个关于它的演讲，你可以在这里看一下: https://docs.google.com/viewer?url=http%3A%2F%2Ffiles.meetup.com%2F3872152%2FExploring-Load-Testing-with-Gatling.pdf
我们使用提到的微软工具——微软Web应用程序压力工具。这是我用过的最简单的工具。它在许多方面都受到限制，包括只能在手动创建的测试中命中端口80。但是，它的易用性意味着它确实被使用了。
我们用其他工具(包括OpenSTA和链接检查蜘蛛)来补充这个工具的负载。
从我的初步评估来看，JMeter看起来不错，我希望它能包括在我们未来的持续集成中。但是，JMeter是复杂的，推出起来并不简单。
我建议提出另一个关于解释MS压力工具结果的问题。
我们已经开发了一个流程，将负载和性能测量视为头等重要的问题——正如你所说，把它留到项目的最后往往会导致失望……
因此，在开发过程中，我们包括非常基本的多用户测试(使用selenium)，它检查基本的疯狂问题，如中断的会话管理、明显的并发问题和明显的资源争用问题。重要的项目在持续集成过程中包含了这一点，所以我们得到了非常定期的反馈。
对于没有极端性能要求的项目，我们在测试中包含基本性能测试;通常，我们使用BadBoy编写测试脚本，并将它们导入JMeter，替换登录细节和其他线程特定的东西。然后我们将这些数据提升到服务器每秒处理100个请求的水平;如果响应时间小于1秒，通常就足够了。我们出发，继续我们的生活。
For projects with extreme performance requirements, we still use BadBoy and JMeter, but put a lot of energy into understanding the bottlenecks on the servers on our test rig(web and database servers, usually). There's a good tool for analyzing Microsoft event logs which helps a lot with this. We typically find unexpected bottlenecks, which we optimize if possible; that gives us an application that is as fast as it can be on "1 web server, 1 database server". We then usually deploy to our target infrastructure, and use one of the "Jmeter in the cloud" services to re-run the tests at scale.
同样，PAL报告有助于分析测试期间发生了什么—您经常会在生产环境中看到非常不同的瓶颈。
关键是要确保不只是运行压力测试，还要收集了解应用程序性能所需的信息。
这是一个老问题，但我认为新的解决方案值得一提。Checkout LoadImpact: http://www.loadimpact.com。
