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。
当前回答
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 :)
其他回答
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。
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
此外，还有一个很棒的开源纯python分布式和可伸缩的locust框架，它使用了greenlets。它很擅长模拟大量同时使用的用户。
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。
