主要區(qū)別是，性質(zhì)不同、目的不同、特點不同，具體如下：
為滁州等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計制作服務(wù)，及滁州網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站制作、滁州網(wǎng)站設(shè)計，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！
一、性質(zhì)不同
1、壓力測試
壓力測試是在強(qiáng)負(fù)載（大數(shù)據(jù)量、大量并發(fā)用戶等）下的測試，查看應(yīng)用系統(tǒng)在峰值使用情況下操作行為，從而有效地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的某項功能隱患、系統(tǒng)是否具有良好的容錯能力和可恢復(fù)能力。壓力測試分為高負(fù)載下的長時間（如24小時以上）的穩(wěn)定性壓力測試和極限負(fù)載情況下導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰的破壞性壓力測試。壓力測試可以被看作是負(fù)載測試的一種，即高負(fù)載下的負(fù)載測試，或者說壓力測試采用負(fù)載測試技術(shù)。
2、負(fù)載測試
負(fù)載測試是模擬實際軟件系統(tǒng)所承受的負(fù)載條件的系統(tǒng)負(fù)荷，通過不斷加載（如逐漸增加模擬用戶的數(shù)量）或其它加載方式來觀察不同負(fù)載下系統(tǒng)的響應(yīng)時間和數(shù)據(jù)吞吐量、系統(tǒng)占用的資源（如CPU、內(nèi)存）等，以檢驗系統(tǒng)的行為和特性，以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)可能存在的性能瓶頸、內(nèi)存泄漏、不能實時同步等問題。負(fù)載測試更多地體現(xiàn)了一種方法或一種技術(shù)。
3、并發(fā)測試
指當(dāng)測試多用戶并發(fā)訪問同一個應(yīng)用、模塊、數(shù)據(jù)時是否產(chǎn)生隱藏的并發(fā)問題，如內(nèi)存泄漏、線程鎖、資源爭用問題，幾乎所有的性能測試都會涉及并發(fā)測試。
二、目的不同
1、壓力測試
目的是在軟件投入使用以前或軟件負(fù)載達(dá)到極限以前，通過執(zhí)行可重復(fù)的負(fù)載測試，了解系統(tǒng)可靠性、性能瓶頸等，以提高軟件系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性，減少系統(tǒng)的宕機(jī)時間和因此帶來的損失。
2、負(fù)載測試
負(fù)載測試的目標(biāo)是確定并確保系統(tǒng)在超出最大預(yù)期工作量的情況下仍能正常運行。此外，負(fù)載測試還要評估性能特征。例如，響應(yīng)時間、事務(wù)處理速率和其他與時間相關(guān)的方面。
3、并發(fā)測試
測試目的并非為了獲得性能指標(biāo)，而是為了發(fā)現(xiàn)并發(fā)引起的問題。
三、特點不同
1、壓力測試
壓力測試通常是在高負(fù)載情況下來對系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行測試，更有效地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)定性的隱患和系統(tǒng)在負(fù)載峰值的條件下功能隱患等。
2、負(fù)載測試
負(fù)載測試是通過改變系統(tǒng)負(fù)載方式、增加負(fù)載等來發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中所存在的性能問題。
3、并發(fā)測試
在具體的性能測試工作中，并發(fā)用戶往往都是借助工具來模擬的，例如LoadRunner性能測試工具中叫做虛擬用戶，因為實際情況中去實現(xiàn)同時多人并發(fā)的測試環(huán)境要求比較高而測試成本高、測試時間也是比較長。
參考資料來源：百度百科-壓力測試
參考資料來源：百度百科-負(fù)載測試
參考資料來源：百度百科-并發(fā)測試
一，確認(rèn)服務(wù)器硬件是否足夠支持當(dāng)前的流量。
二，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫訪問。
服務(wù)器的負(fù)載過大，一個重要的原因是CPU負(fù)荷過大，降低服務(wù)器CPU的負(fù)荷，才能夠有效打破瓶頸。而使用靜態(tài)頁面可以使得CPU的負(fù)荷最小化。前臺實現(xiàn)完全的靜態(tài)化當(dāng)然最好，可以完全不用訪問數(shù)據(jù)庫，不過對于頻繁更新的網(wǎng)站，靜態(tài)化往往不能滿足某些功能。
緩存技術(shù)就是另一個解決方案，就是將動態(tài)數(shù)據(jù)存儲到緩存文件中，動態(tài)網(wǎng)頁直接調(diào)用這些文件，而不必再訪問數(shù)據(jù)庫，WordPress和Z-Blog都大量使用這種緩存技術(shù)。
如果確實無法避免對數(shù)據(jù)庫的訪問，那么可以嘗試優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的查詢SQL.避免使用Select *from這樣的語句，每次查詢只返回自己需要的結(jié)果，避免短時間內(nèi)的大量SQL查詢。
三，禁止外部的盜鏈。
外部網(wǎng)站的圖片或者文件盜鏈往往會帶來大量的負(fù)載壓力，因此應(yīng)該嚴(yán)格限制外部對于自身的圖片或者文件盜鏈，好在目前可以簡單地通過refer來控制盜鏈，Apache自己就可以通過配置來禁止盜鏈，IIS也有一些第三方的ISAPI可以實現(xiàn)同樣的功能。當(dāng)然，偽造refer也可以通過代碼來實現(xiàn)盜鏈，不過目前蓄意偽造refer盜鏈的還不多，可以先不去考慮，或者使用非技術(shù)手段來解決，比如在圖片上增加水印。
四，控制大文件的下載。
大文件的下載會占用很大的流量，并且對于非SCSI硬盤來說，大量文件下載會消耗CPU，使得網(wǎng)站響應(yīng)能力下降。因此，盡量不要提供超過2M的大文件下載，如果需要提供，建議將大文件放在另外一臺服務(wù)器上。
現(xiàn)在全鏈路越來越火，各大廠商也紛紛推出了自己的全鏈路壓測測試方案。特別是針對全鏈路壓測流量模型，各家方案都有所不同。最近我看了一些這方面的資料，有一些感悟。分享給大家。
全鏈路壓測流量模型的梳理呢，這里就先不講了，各家公司自有司情在。因為主要是全鏈路壓測模型的實現(xiàn)，其實實現(xiàn)也對應(yīng)了流量模型的梳理結(jié)果。
業(yè)界常用的三種方一種：是基于業(yè)務(wù)模型的實現(xiàn)，一種是基于真實流量的錄制回放，最后一種是灰度分流。
這個是一種比較常用的方式。首先要對公司業(yè)務(wù)模型進(jìn)行梳理，也就是說對公司的業(yè)務(wù)鏈路進(jìn)行梳理。這里的業(yè)務(wù)鏈路可能會比較復(fù)雜，不是像很多案例中到的了就非常流行暢的一條鏈路，中間很有可能會出現(xiàn)各種各樣的支路。如果圖圖形化展示的話，某一條鏈路應(yīng)該就是一個樹形結(jié)構(gòu)。樹形結(jié)構(gòu)的開始是用戶的入口頁一般就是入口頁面的登陸，或者說是首頁接口。樹形結(jié)構(gòu)的右側(cè)是用戶的出口，這里根據(jù)業(yè)務(wù)模型不同，用戶的出口會非常的多，所以大多數(shù)來時候來講，這就是一個分叉的樹形結(jié)構(gòu)。
要對這樣的流量模型進(jìn)行實現(xiàn)。是比較困難的。首先要梳理出這樣的業(yè)務(wù)模型，就不太容易，再加上接口的相互調(diào)用啊，數(shù)據(jù)之間的相互依賴又可能是復(fù)雜程度增加一個量級。所以一般的實現(xiàn)方式就是做歸攏。將比較復(fù)雜的樹形結(jié)構(gòu)簡單化，或者干脆將以個業(yè)務(wù)聯(lián)絡(luò)分解成n個列有鏈路。然后分別實現(xiàn)。最終將流量匯聚，就變成了整個業(yè)務(wù)鏈路的流量模型實現(xiàn)。
在業(yè)務(wù)模型實現(xiàn)這個方向，各家都有不同的實現(xiàn)方式啊，基本上就分為工具以及腳本實現(xiàn)。我自己不怎么用工具做過接口的性能測試，全都是使用java和groovy腳本去實現(xiàn)的。首先，我會實現(xiàn)一個基于接口的業(yè)務(wù)測試框架，將每一個接口封裝成一個方法。接口的參數(shù)即是這個方法的參數(shù)。然后將每一個用戶封裝成一個對象。將用戶的各種信息變成這個對象的屬性。然后用戶在請求不同的接口的時候?qū)τ脩舻膶傩赃M(jìn)行賦值這樣就達(dá)到了一個參數(shù)傳遞的目的。然后通過調(diào)用不同的方法，我們就可以實現(xiàn)對不同接口的請求。通過控制參數(shù)或者說接口請求的頻率，我們就可以達(dá)到控制當(dāng)前用戶。在整個業(yè)務(wù)鏈的走向。
基于流量錄制和回放，這個是最容易實現(xiàn)的方式。也是最容易貼近真實情況的方式。哦，我接觸到的主要有一個回放模型，就是用golang語言寫的goreply。go語言的性能是非常好的，用于性能測試足夠滿足用戶的需求。大多數(shù)公司都會選擇在原生引擎的基礎(chǔ)上做一些封裝。然后對對業(yè)務(wù)進(jìn)行一些兼容，最主要的還是適配流量來源。通常流量的來源是通過日志文件來獲取的，但是我看行業(yè)內(nèi)也有通過一些固定的流量存儲分析引擎去完成。這里的技術(shù)我不是太熟，也就不多分享啦。
我覺得基于流量錄制回放這種模式有一個比較難以解決的問題：流量的不可見性。一般來說，錄制流量會非常大。介于幾十萬上百萬之間。這么規(guī)模大的流量，是很難對他進(jìn)行可視化的。常遇到的一個問題，就是對于一些請求量非常小的接口。錄制的時候可能會錄丟。還有一種就是錄制流量的時間范圍不會太廣。那么錄制出來的流量文件只能反映錄制時的流量模型，并不能反映其他錄制時間段的流量模型。如果某個服務(wù)的流量是根據(jù)時間變化的。那么就需要對多個時間段都錄制流量，然后進(jìn)行合并。由于流量的不可見性，所以對流量的模型進(jìn)行分析，就會顯得比較麻煩。
這是我在某個會議上看到大佬分享的一個方案?；叶却蠹衣牭目赡鼙容^多的是灰度發(fā)布。就是將服務(wù)或者app更新范圍限制在某些一批人，或者說某個地理范圍。這里講的灰度分流，其實核心上差不多，就是將線上的一部分流量轉(zhuǎn)到某些機(jī)器上。以實現(xiàn)對這些機(jī)器所在服務(wù)的一些壓測。這種方案?；诰€上流量完成，所以幾乎不需要測試。投入過多的資源進(jìn)行開發(fā)實現(xiàn)。這種方案有點兒基于業(yè)務(wù)模型和基于流量錄制取了一個中間態(tài)。既能保證流量的真實有效性。又可以避免開發(fā)測試腳本帶來的負(fù)擔(dān)。
這種方式對于公司的架構(gòu)，主或者說是分流的實現(xiàn)來說，技術(shù)難度是比較高的。因為他用的全都是用戶的真實數(shù)據(jù)，所以一旦出現(xiàn)問題的話，這個問題影響范圍不太可控，而且比較嚴(yán)重。對于接收灰度分流流量的機(jī)器來說，壓測流量完全真實。但是他也無法避免基于流量錄制，回放同樣的問題。就是流量的不可見性以及流量與時間可能存在于一個關(guān)聯(lián)關(guān)系并不是線性的。甚至這一點流量的灰度分流還不如流量的錄制與回放。我想這也是。我身邊接觸到的公司，都沒有采用這種方案的原因吧。
1、服務(wù)器編程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go來做很合適，例如處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機(jī)處理、文件系統(tǒng)等。
2、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫代理器、中間件：例如Etcd。
3、網(wǎng)絡(luò)編程：這一塊目前應(yīng)用最廣，包括Web應(yīng)用、API應(yīng)用、下載應(yīng)用，而且Go內(nèi)置的net/http包基本上把我們平常用到的網(wǎng)絡(luò)功能都實現(xiàn)了。
4、開發(fā)云平臺：目前國外很多云平臺在采用Go開發(fā)，我們所熟知的七牛云、華為云等等都有使用Go進(jìn)行開發(fā)并且開源的成型的產(chǎn)品。
5、區(qū)塊鏈：目前有一種說法，技術(shù)從業(yè)人員把Go語言稱作為區(qū)塊鏈行業(yè)的開發(fā)語言。如果大家學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù)的話，就會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在有很多很多的區(qū)塊鏈的系統(tǒng)和應(yīng)用都是采用Go進(jìn)行開發(fā)的，比如ehtereum是目前知名度最大的公鏈，再比如fabric是目前最知名的聯(lián)盟鏈，兩者都有g(shù)o語言的版本，且go-ehtereum還是以太坊官方推薦的版本。
自1.0版發(fā)布以來，go語言引起了眾多開發(fā)者的關(guān)注，并得到了廣泛的應(yīng)用。go語言簡單、高效、并發(fā)的特點吸引了許多傳統(tǒng)的語言開發(fā)人員，其數(shù)量也在不斷增加。
使用 Go 語言開發(fā)的開源項目非常多。早期的 Go 語言開源項目只是通過 Go 語言與傳統(tǒng)項目進(jìn)行C語言庫綁定實現(xiàn)，例如 Qt、Sqlite 等。
后期的很多項目都使用 Go 語言進(jìn)行重新原生實現(xiàn)，這個過程相對于其他語言要簡單一些，這也促成了大量使用 Go 語言原生開發(fā)項目的出現(xiàn)。
魔獸世界服務(wù)器負(fù)載低就是在線的人數(shù)較少，基本上就是鬼服，建議可以去負(fù)載高的服務(wù)器創(chuàng)建角色，而負(fù)載為滿的服務(wù)器有的不允許新建角色，比如安蘇。
重慶分公司
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