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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尝试了这里提到的所有方法，我发现卷曲加载器最适合我的目的。非常简单的界面，实时监控，有用的统计数据，从中我建立了性能图表。libcurl的所有特性都包含在内。
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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。
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。
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。
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
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。
