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大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。

性能测试工具的并发模式

我们经常会发现docker和宿主机的时间是不同步的，这几乎是个坑，特别是数据库系统，时间错误简直要命。这时间一般是相差8小时，因我们的时间是东八区时间，而docker用的是标准时间：

不同Docker操作系统的时区同步

Skywalking作为一款优秀的开源APM监控系统，对于性能监控帮助挺大，去年开始我们自己就对这个开源的系统做了些改动和本地化的开发，改完后就会涉及到编译打包，现在我们从网上找到挺多这方面的文章，但是我那时候很少能搜到，所以当时摸索过程中踩了很多坑。现在我重新整理一下这方面的思路，并且做些简化，也参考了别人的方法：

Skywalking的编译打包

在使用 Arthas 之前，当遇到 Java 线上问题时，如 CPU 飙升、负载突高、内存溢出等问题，你需要查命令，查网络，然后 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 等一通操作。最终焦头烂额，还不一定能查出问题所在。而现在，大多数的常见问题你都可以使用 Arthas 轻松定位，迅速解决，及时止损，准时下班。

关于Arthas如何远程监视Java程序

在做性能测试中不断思考java应用，性能怎么观察，怎么通过方法定位到代码，是否有通用步骤，通过查找资料与参考前人的知识总结，才有如下文章，话说知道不等于会，会不等于能运用，只有不断有意识的去练习才能掌握。总之，这属于基础技能，有了这层基础，再去使用高级版的工具（如阿里的Arthas），也就顺风顺水，水到渠成。

Java程序性能基础定位分析

作为一款APM和全链路监控平台，Skywalking算是挺出色的。Skywalking是APM监控平台的后起之秀，大有超越其他开源APM监控平台的趋势。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。

Skywalking的存储配置与调优

说到监控现在最火的是全链路监控（服务调用+HTTP调用+数据源访问+MQ链路的监控），但我认为这是狭义的全链路监控，广义的概念应该不仅仅指APM（Appliation Perfance  Manager & Monitor），还包括Loggong（系统日志、业务日志、框架日志）、Mertic（指标或者度量）、Trancing（追踪：覆盖微服务，存储，中间件）。而我今天要介绍的是全方位的开源监控工具链，为什么是全方位，就是比广义的全链路监控还要多，包括前端监控（用户行为监控）、压测监控、DevOps监控等等。

全方位的开源监控工具链介绍

Jmeter强大之处是其开源性和可扩展性，所以Jmeter拥有大量丰富的插件和元件，还有各种好用的函数，如果能巧妙应用函数助手里的函数，就能让性能测试脚本插上翅膀，实现各种复杂的计算和逻辑应用场景。

Jmeter函数分类及自定义开发

经常有人提出Jmeter生成的html报告都是英文的看不懂，能不能给解释一下，一般提出这种问题的人要么是懒，要么是对性能测试不是很了解（隔行如隔山嘛，可以理解）。所以我专门整理了Jmeter报告的汉化模板，有兴趣的可以下载。当然不可能所有的内容都汉化，所以以下我会对各项指标再做一下说明。

Jmeter的Html报告汉化及解析

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