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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我发现IBM Page Detailer也是一个有趣的工具。
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尝试ZebraTester，它比jMeter更容易使用。我已经使用jMeter很长一段时间了，但是负载测试的总设置时间总是一个问题。虽然ZebraTester不是开源的，但我在过去六个月节省的时间弥补了它。他们还有一个SaaS门户，可以使用他们的负载生成器快速运行测试。
You asked this question almost a year ago and I don't know if you still are looking for another way of benchmarking your website. However since this question is still not marked as solved I would like to suggest the free webservice LoadImpact (btw. not affiliated). Just got this link via twitter and would like to share this find. They create a reasonable good overview and for a few bucks more you get the "full impact mode". This probably sounds strange, but good luck pushing and braking your service :)
我赞成开放的建议。我只想补充一点，它允许您使用SMTP来监视您正在测试的服务器。我们跟踪处理器负载、内存使用、发送的byes等等。唯一的缺点是，如果你发现某些东西有问题，想要修复它，它依赖于几个不再保持的开源库，所以获得源代码的编译版本比大多数OSS更棘手。
我用过openSTA。
这允许与网站的会话被记录，然后通过相对简单的脚本语言回放。
您可以轻松地测试web服务并编写自己的脚本。
它允许您以任何您想要的方式将脚本放在一个测试中，并配置迭代的数量、每次迭代中的用户数量、引入每个新用户的递增时间以及每次迭代之间的延迟。将来还可以安排测试。
它是开源的，免费的。
它生成了许多报告，这些报告可以保存到电子表格中。然后，我们使用数据透视表来方便地分析和绘制结果。
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。
