前天晚上周杰伦新歌《说好不哭》上线，目前已经在qq音乐上有700百万的销售，相关的话题一直牢牢占据着各个平台的热搜榜，就连国外的油管上，也成为了点播第一的音乐mv，周杰伦的粉丝影响力果然已经遍布全球了。
其实上线当晚，苦苦守候的歌迷，为了第一时间听到杰伦的新歌，歌曲一上线就立刻购买，巨大的瞬间流量导致QQ音乐的服务器宕机了数分钟，很多网友的APP都提示500错误，大家都质疑qq音乐是否对这次运营事件做了预警。
不知道QQ音乐有没有对这次上线做性能预估，但是目前来看，即使做了还是低估这次的并发峰值，说白了，还是低估了那个最懂我们青春的人啊。
这就让我想起了，前几天的篮球世界杯，那场中国面对波兰的关键比赛，最后几分钟，腾讯视频挂了，画面加载不出来。很多人吐槽，会员白冲了，看个NBA总决赛都没这么卡。
感觉又在黑TX，谁让哪里都有的TX影子呢。
这两个虽然是不同的业务场景，但也代表典型的两个业务方向，一个是音频业务，一个是视频业务。尤其视频，已经是目前甚至是未来信息交互的主要形式，而视频业务对于带宽的要求会更高，相同并发下对CPU、内存的消耗也更多。
当人人都在谈论周杰伦的这次歌曲好不好听时，开发或者测试应该从这次事件中思考些什么呢？
性能测试的必要性？
2.性能测试，是一个业务或者产品规模，由小变大必然要面对的测试流程。尤其BATJ这些大厂，随便一个应用，用户量都是亿级别，一个小的性能问题都是致命的，影响数百万千万级别的数据交易等。
3.随着各个企业的业务发展、用户访问量的增加，企业对于系统的稳定性要求也越来高，因为系统的性能体验将严重影响用户的留存，体验越好的企业才能获得更多流量，当然也能赚更多钱。
有一则统计报告，对于Web网站，1秒的页面加载延迟相当于少了11%的PV（page view），相当于降低了16%的顾客满意度。如果从金钱的角度计算，就意味着：如果一个网站每天挣10万元，那么一年下来，由于页面加载速度比竞争对手慢1秒，可能导致总共损失25万元的销售额。
Compuware公司分析了超过150个网站和150万个浏览页面，发现页面响应时间从2秒增长到10秒，会导致38%的页面浏览放弃率。
如何评估软件的性能？
性能测试有两个重要的指标：TPS和响应时间
TPS（Transaction Per Second） :每秒事务数，每秒处理的业务请求个数，性能测试最需要关注的指标。
TPS（吞吐量）和系统资源的关系：
上升阶段（Light Load）：TPS随着并发用户数增加，线性增长，出现第一个拐点A时，为最佳用户并发数。
平稳阶段（Heavy Load）：TPS随着并发用户数的增加而保持稳定，无太大变化或波动，直到出现拐点B，系统所能接受的最大并发数。
下降阶段（Buckle Zone）：TPS随着负载的增加而下降，用户的等待时间快速延长。
但其实，作为用户，才不管你的TPS是多少，他们感受的真正指标是响应时间。
响应时间：用户发出一次请求到收到响应的完整时间。
想想我们双11秒杀的时候，已经关注很久的商品，半天刷不出来，等到加载出来时，库存变成了0。每逢过节在12306上买票时，为了刷个票，等了半天页面加载不出来，页面加载出来时，余票为0，不由得感叹，时间都去哪了。
当然了，不管对于大厂还是中小型企业来说，遇到用户不可控的爆发访问，导致性能问题在所难免，但是我们需要在这样的事件中分析出问题的根因。是后端系统架构的影响，还是服务器资源的限制，或者前端框架的制约。
出事故不怕，就怕在同一个问题上反复出事故，第一次或许用户可以理解，重复出现，不仅会对于业务营收有影响，更会严重影响用户对于产品的忠诚度和信任感。
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