本章介绍如何使用Docker 容器来搭建压力测试监控平台。

1. 分布式压测

在使用 JMeter 进行大并发压力测试时，单台机器往往受限于内存、CPU 和网络 I/O，导致服务器压力未达到预期，但压测机的压力已经过大并发生崩溃。

为了解决这一问题，JMeter 提供了分布式压测功能，从而显著提升其负载能力。

单机网络带宽有限，高延时场景下，单机可模拟最大线程数有限。

下图是分布式压测架构：

本章介绍如何使用Docker 容器来搭建压力测试监控平台。

1. 安装容器及服务

1.1 安装Docker容器

利用脚本进行安装：

curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
sudo chmod 777 /var/run/docker.sock

1. Jmeter 安装

安装可分为本地安装或者是服务器安装，一般正规的时使用方法是本地安装后在写测试计划和脚本看效果。脚本写完后，将jmx脚本放到服务器来执行压测。

1.1 本地安装和服务器安装

本地安装所需环境

环境：JDK 1.8+

官网：https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

1. 性能优化问题分析

1.1 什么时候进行项目的性能优化？

性能优化通常是在系统出现性能瓶颈或潜在的性能问题时进行的。以下是一些常见的情境：

• 系统响应慢或延迟增加：如果系统的响应时间逐渐变长，或者用户体验明显下降，通常意味着需要优化性能。例如，页面加载时间过长、数据库查询响应时间变慢、API 请求超时等。
• 资源消耗过大：如果应用或系统消耗了过多的计算资源（CPU、内存、硬盘IO、网络带宽等），尤其是在高并发或大数据处理场景下，可能会影响到系统的稳定性和扩展性，需要进行优化。
• **高并发或高负载场景：**如果你的应用预计会有高并发请求或处理大量的数据流，或者在流量激增时系统无法承受高负载，就需要提前进行性能优化，保证系统在高负载下的稳定性和响应能力。
• 系统瓶颈：系统的某一部分（例如，数据库、缓存、磁盘IO等）出现瓶颈，限制了整体性能。如果出现了某些资源的过度使用或“单点瓶颈”，那么优化该部分会显著提高整体性能。
• 开发过程中发现性能问题：在开发过程中，定期进行性能测试，及时发现潜在的性能问题，如内存泄漏、CPU过高等，及时优化，避免问题积累影响最终产品。