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
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。
其他回答
这里提到了很多好的工具。我想知道工具是否可以回答这个问题:“如何对web应用程序进行压力测试?”这些工具并没有真正提供一种方法来强调Web应用程序。以下是我所知道的:
压力测试显示了Web应用程序如何在响应不断增加的用户数量时失败。压力测试显示Web应用程序在失败时如何运行。今天大多数Web应用程序——尤其是社交/移动Web应用程序——都是服务的集成。例如，当Facebook在2011年5月中断服务时，你无法登录Pepsi.com的Web应用程序。该应用程序并没有完全失败，只是用户无法使用它的大部分正常功能。
性能测试显示Web应用程序保持响应时间的能力，与有多少用户同时使用应用程序无关。例如，一个应用程序每秒处理10个事务，同时有10个并发用户，应该每秒处理20个事务，同时有20个用户。如果应用程序每秒处理的事务少于20个，那么响应时间就会变长，应用程序无法实现线性可伸缩性。
同样，在上面的例子中，每秒事务数应该仅仅是测试用例/工作流的成功操作。故障通常发生在较短的时间跨度内，这将使TPS测量过于乐观。失败对于压力和性能测试非常重要，因为它们也会在应用程序上产生负载。
我在TestMaker用户指南http://www.pushtotest.com/pushtotest-testmaker-6-methodology上写了PushToTest方法。TestMaker有两种版本:开源(GPL)社区版和TestMaker企业版(具有强大专业支持的商业版)。
弗兰克
我用过JMeter。除了测试web服务器，您还可以测试数据库后端，消息服务和电子邮件服务器。
我试过WebLoad，它是一个很好用的工具。它带有一个测试脚本IDE，允许您记录用户在网站上的操作。当它在web服务器上执行压力测试时，它还会绘制一个图表。试试吧，我强烈推荐。
我用过Grinder。它是开源的，非常容易使用，并且非常可配置。它是基于Java的，脚本使用Jython。我们在一个。net web应用程序上运行了它，所以不要认为它只是一个Java工具(从本质上讲，任何web压力工具都不应该与它所使用的平台绑定)。
We did some neat stuff with it... we were a web based telecom application, so one cool use I set up was to mimick dialing a number through our web application, then used an auto answer tool we had (which was basically a tutorial app from Microsoft to connect to their RTC LCS server... which is what Microsoft Office Communicator connects to on a local network... then modified to just pick up calls automatically). This then allowed us to use this instead of an expensive telephony tool called The Hammer (or something like that).
无论如何，我们还使用该工具来查看应用程序在高负载下的运行情况，它在查找瓶颈方面非常有效。该工具内置了报告，以显示请求花费的时间，但我们从未使用过它。日志还可以存储所有响应或自定义日志。
我强烈推荐这个工具，非常有用的价格…但是期望用它做一些自定义设置(它有一个内置的代理来记录脚本，但它可能需要自定义来捕获会话之类的东西……我知道我必须自定义它以利用每个线程的唯一会话)。
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
