环境
首先环境是非常重要的，需要尽可能跟生产环境靠近。
比方说，使用同样的nginx版本，php的话需要启用fpm，zend-optimizer等等，参数配置也最好跟生产环境保持一致。
当然，php的版本更加需要保持一致，不能说线上是跑5.3，而测试环境却是php 7；除非是要测试不同php版本的性能。
网络也需要注意，测试机跟服务器之间是什么网络连接？100M还是千兆的网线？也同样需要跟生产环境尽可能保持一致。
我曾经看过有人直接在自己的笔记本上跑压测的客户端，然后笔记本使用的wifi；这直接就变成是在测试wifi的性能了。
当然，也可以考虑直接在服务器本机上面跑压测程序，这样就可以规避掉网络层的，更有针对的去看服务器应用的性能；但那就要注意压测程序本身是否会占用过多的CPU、内存等资源而影响到服务器应用。
在测试高并发的场景下，也要注意修改linux的open files limit:
ulimit -n
命令可以显示file descriptors的值，这值默认是1024；也就是说，最多只能开1024个并发连接；一般情况下够用。
如果需要测试C10K甚至更高的并发场景时，这个值就必须修改了；
工具
最常见的web压测工具是ab - apache benchmark；我偶尔会拿ab来做简单的快速测试。但做严格的测试时，ab就会显得非常不合适。
首先，ab是单线程程序，只能利用单一CPU，在给性能好的服务器端应用做压测时，往往跑ab的测试机负荷满了；而服务器应用的性能还绰绰有余。
这在测试默认启用多核的go程序是非常常见的。
建议至少使用techempower所用的wrk替代ab；wrk默认可以利用单一CPU的多个核。
其次，ab仅能是对单一url进行压测，而当我们仅仅只是反复测试单一URL时，出来的测试结果往往不能提现真实的压力场景。
比方说，应用程序反复查询、返回同一个账号的资料，跟随机查询、返回十万个用户是不一样的；前者的返回结果很容易就被数据库、应用给“缓存”掉。而对于被严重“缓存”的性能测试结果，并不能很好的反应真实场景下的性能表现。
如果要模拟真实的压测场景，我会推荐使用siege，siege的有多个参数方便模拟真实压力场景：
-f FILE, --file=FILE参数指定一个输入文件，在文件中指定多个不同的url，然后对这多个url进行压测。
-i, --internet则是指定随机发送输入文件中的url
wrk也支持使用lua脚本去生成压测的请求，siege上面能做的，wrk肯定也可以通过自己编写脚本去实现。
瓶颈
我会认为，压测的目的是在于找到系统的瓶颈，一定是要确定系统某个方面达到瓶颈了，压力测试才算是基本完成。
当我们说系统可以支撑某某压力时，一定要同时能够清楚的说出系统的瓶颈是在哪里；也就是说，当瓶颈得到改善的时候，系统的性能可以得到提高。
对于web应用，系统的瓶颈往往会是数据库；系统满负荷运作的时候，数据库的CPU或者是磁盘IO是否跑满了？
如果没有，那么很可能是说明瓶颈是在别的地方；如果是在应用，那么应用服务器的CPU、内存、IO等等也应该有所体现。
找到系统的瓶颈，是需要反复做不同测试、优化，然后分析出来的。
对于一些性能有高要求的公司，比方说七牛云，据说他们只接受网络IO这一瓶颈，压测的时候，是一定要把千兆网卡跑满，才算是性能达标；如果网卡没跑满，那就说明瓶颈是在别的地方，要去不断优化，直到网卡的物理限制成为系统的瓶颈。
延迟与吞吐
延迟latency与吞吐thoughput，是两个相关，但其实独立的概念。
最理想的系统是低延迟，高吞吐；但有时高延迟的系统，吞吐是可以超过低延迟的系统的。
