本篇文章主要介绍了" 有的放矢，你应该在性能测试报告中使用的 10 个微观指标"，主要涉及到方面的内容，对于软件测试感兴趣的同学可以参考一下：
在这篇文章中，你将会了解到为什么常见的主要测试指标是不完美的，以及十个新的测量指标 —— 它们可能会改进你未来的性能测试报告。性能测试是一项不可避免的任务，但问...
应用程序的 CPU、内存消耗和响应时间会根据代码执行路径而有所不同。如果大多数线程执行特定的代码执行路径，我们应该详细研究该特定的代码执行，以防止出现瓶颈或效率低下的情况。
如何获得与线程相关的微观指标？
线程相关的指标可从线程线程转储中获得。
与网络相关的微观指标
9. 出站链接
在当今世界，很少会看到不与其他应用程序通信的企业应用程序。你的应用程序的性能在很大程度上取决于与它所通信的应用程序。我们应测量每个端点的 ESTABLISHED 连接数量。连接数量的任何变化都会影响应用程序的性能。
10. 入站链接
应用程序可从多个渠道获得流量：Web, Mobile, API 和多种协议：HTTP, HTTPS, JMS, Kafka 等等。你需要测量来自每个通道和每个协议的连接数，因为它们也会对应用程序的性能有很大的影响。
如何获得与网络相关的微观指标？
应用程序性能监视(APM)工具可以报告此指标，也可以在 APM 工具中配置自定义探针来获取这些指标的数据。此外，如果不使用 APM 工具，也可以使用 ‘netstat’ 工具。
netstat -an | grep'hostname' | grep'ESTABLISHED'
这里推荐三个开源的 APM 工具：
- SkyWalking — 针对分布式系统的 APM 系统，也被称为分布式追踪系统，对 Java 分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析。
- Zipkin — 推特开源的分布式跟踪系统，参考了 Dapper 体系。
- Pinpoint — 用 Java 编写的 APM 工具，用于大规模分布式系统。在 Dapper 之后，Pinpoint 提供了一个解决方案，通过 JavaAgent 的机制来做字节码代码植入，实现加入 traceid 和抓取性能数据的目的，以帮助分析系统的总体结构以及分布式应用程序的组件之间是如何进行数据互联的。
以上就介绍了 有的放矢，你应该在性能测试报告中使用的 10 个微观指标，包括了方面的内容，希望对软件测试有兴趣的朋友有所帮助。
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