番禺学软件测试 系统性能优化的常见误区 伯乐教育
软件测试中的常见错误与避免方法
软件测试中的常见错误与避免方法在软件开发过程中，测试是不可或缺的环节，它能够发现软件中存在的缺陷，在产品正式上线之前对其进行修复，从而提高软件的质量和可靠性。
然而在测试过程中，很容易出现测试人员犯的一些错误，这些错误可能导致测试结果不准确，甚至对整个软件项目造成不良影响。
本文将探讨软件测试中常见的错误以及避免这些错误的方法。
一、测试用例选择不当在软件测试中，测试用例的选择十分重要，不恰当的测试用例可能会导致测试结果不准确，漏测、误测，从而影响软件产品的质量。
要想避免这种错误，我们需要通过分析需求、设计文档、测试计划等来选择合适的测试用例。
同时还需要根据软件系统的特性，设计充分的测试套件，以保证测试的全面性和有效性。
二、人为疏忽和遗漏在测试过程中，测试人员可能会因为疏忽、疲劳等原因，忽略某些重要的测试点，或者误判一些测试结果。
为了避免这种错误，我们需要让测试人员了解测试目标和测试计划的重要性，并有意识地保持精力充沛的状态，避免疲劳影响测试结果。
同时，在测试过程中，测试人员还需要认真对待每个测试点，不要遗漏任何一个测试点，尽可能地发现软件中的缺陷。
三、测试环境不稳定测试环境的不稳定可能会导致测试结果的不准确性，因此我们需要保证测试环境的稳定性。
具体来说，我们需要为测试环境配置一个稳定、可靠的环境，并严格控制测试环境中出现的变动。
此外，在测试过程中，需要对测试环境进行监控和管理，保证其稳定性和可靠性。
四、测试不够全面测试不够全面可能会导致漏测和误测的情况出现，使得软件产品在上线后出现问题。
为了避免这种错误，我们需要尽可能全面地覆盖测试用例，并运用各种测试技巧和方法，如随机测试、边界测试、压力测试等，以确保测试的充分性和全面性。
五、测试数据不准确测试数据的准确性是测试的前提，如果测试数据不准确，测试结果可能会带有误差。
因此，在测试前需要对测试数据进行严格的审查和过滤，保证测试数据的准确性和合理性。
此外，在测试过程中还需要不断地更新和维护测试数据，以反映真实的测试环境。
软件测试的常见误解和解决方案
软件测试的常见误解和解决方案一、误解一：“软件测试是发现Bug的过程”常常有人误解认为软件测试的主要目的是发现Bug，而事实上，软件测试的目的是为了确保软件的质量和可行性，在功能、性能、安全、可靠性等多个方面进行全面的评估。
对于测试人员而言，他们不应该把时间和精力全部放在Bug的发现上，而是应该花费相同或更多的精力来预测和预防Bug的产生，同时要利用测试过程中发现的问题对软件进行不断的优化和改进。
解决方案：1.在测试计划中明确测试目标和重点，充分开发质量指标和测试标准，以便测试人员和开发人员能够充分了解测试的目的和范围。
2.在测试过程中，测试人员需重视Bug的根本原因，归纳Bug 数据，定期进行问题分析会议，消除掉问题的根本原因，从而提高软件的可维护性和可扩展性。
3.定期进行软件测试培训，提高测试人员的技能和水平，掌握合理的测试方法和工具，学习识别和预测可能的Bug，注重测试的过程和方法，最终能够提高测试团队的综合素质和水平。
二、误解二：“自动化测试会取代人工测试”自动化测试可以提高测试效率、质量和准确性，但它并不是所有测试都可以被自动化。
人工测试和自动化测试应该相互结合和协作，充分利用各自的优势，发挥最大化作用。
解决方案：1.在测试计划中明确自动化测试和手工测试的比例，确定哪些测试可以被自动化，同时要充分考虑到自动化测试的可维护性和运行成本等问题。
2.在加入自动化测试的过程中，要对自动化测试工具进行合理的选择、开发和维护，同时要对测试环境进行充分的准备和管理，确保自动化测试的可靠性和稳定性。
3.在实施自动化测试时，要注重测试人员的培训和知识传授，提高测试人员对自动化测试工具的技术能力和应用水平，同时要充分了解被测试的项目和需求，选择合适的自动化测试工具和测试驱动算法，适时地调整测试的策略和工具，确保测试的准确性和有效性。
三、误解三：“最佳实践是可以通用的”软件测试的最佳实践是基于特定的软件开发上下文背景而定，最佳实践并不是通用的，因为这些实践的适用性各不相同。
软件测试的常见错误与解决方法
软件测试的常见错误与解决方法在软件开发的过程中，软件测试是确保软件质量和可靠性的重要环节。
然而，尽管软件测试是必不可少的，但仍然存在一些常见错误可能导致测试效果不尽如人意。
本文将探讨软件测试中的常见错误，并提供相应解决方法，以帮助软件开发团队提升测试效果和软件质量。
一、不充分的测试用例设计测试用例的设计对于测试的全面性和覆盖率至关重要。
常见的错误之一是设计不充分的测试用例。
这可能导致关键功能和潜在问题未能得到充分测试，从而使软件在实际使用中出现故障。
为了解决这个问题，测试团队应该进行充分的需求分析和功能评估，确保所有功能点都得到充分的测试覆盖。
二、不合理的测试计划制定测试计划是测试过程中的指导性文件，它包含测试目标、测试资源、测试环境等信息。
不合理的测试计划制定可能导致测试过程混乱和效果不佳。
为了解决这个问题，测试团队应该在测试计划中明确测试目标和测试阶段，合理分配测试资源，并设定清晰的测试进度和里程碑，以确保测试的有序进行。
三、忽视边界条件测试边界条件测试是一种特殊的测试技术，旨在检测软件在输入参数接近边界情况下的行为。
忽视边界条件测试可能导致对于极端情况下软件的行为没有充分覆盖，从而无法发现潜在问题。
解决这个问题的方法是针对每个输入参数的边界条件进行充分测试，确保软件在各种极限情况下都能正常工作。
四、未充分利用自动化测试自动化测试可以提高测试效率、减少人力成本，并确保测试的一致性和可复用性。
然而，未充分利用自动化测试也是常见的错误之一。
为了解决这个问题，测试团队应该明确自动化测试的目标和范围，并选择合适的自动化测试工具进行测试脚本的开发和执行。
此外，定期维护和更新自动化测试脚本也是保持测试效果和稳定性的关键。
五、缺乏有效的缺陷管理缺陷管理是测试过程中必不可少的环节，它涉及缺陷的发现、记录、跟踪和解决。
缺乏有效的缺陷管理可能导致缺陷的滞后处理和跟踪不力，从而影响软件质量。
解决这个问题的方法是建立健全的缺陷管理流程，明确缺陷的分类和优先级，及时跟踪和解决缺陷，并进行缺陷分析以避免类似问题的再次发生。
软件测试中的常见问题与解决方法
软件测试中的常见问题与解决方法软件测试是保障软件质量的重要环节，但在实践中常常遇到各种问题。
本文将介绍软件测试中的常见问题，并提出相应的解决方法，以帮助测试人员更好地开展工作。
1.测试用例不全面测试用例是进行软件测试的基本工具，而测试用例不全面会导致测试漏洞。
解决这个问题的方法是：- 设定明确的测试目标，确保各个功能模块都得到测试覆盖。
- 采用不同的测试技术，如黑盒测试、白盒测试和灰盒测试，以覆盖不同层次和维度的测试用例。
- 结合过往的经验和历史缺陷，注重对可能存在问题的功能点进行重点测试。
2.测试环境配置困难测试环境配置是测试的前提条件，但由于涉及到软件和硬件的配置、部署等因素，常常面临困扰。
以下是解决方法：- 开发测试环境自动化部署工具，简化环境配置的过程。
- 使用虚拟化技术，通过虚拟机或容器技术创建多个独立的测试环境。
- 定期维护和更新测试环境，确保环境的稳定性和可用性。
3.测试数据不准确或不完整测试数据是测试用例的输入，不准确或不完整的测试数据会导致测试结果的不准确性。
解决方法如下：- 分析需求和设计文档，确定测试数据的类型和范围。
- 利用工具自动生成测试数据，提高数据的覆盖率和质量。
- 尽量使用真实的数据，以更好地模拟实际使用场景。
4.缺乏测试资源和时间测试资源和时间的不足是软件测试常见的问题，解决方法如下：- 合理规划测试资源和时间，根据项目的复杂性和风险等级制定测试计划。
- 提前进行测试需求评估和工作量评估，确保测试工作能够按时完成。
- 尽量利用自动化测试工具和技术，提高测试效率和覆盖率。
5.缺乏有效的缺陷管理和跟踪缺陷管理和跟踪的不完善会导致缺陷的滞后处理和修复，影响软件的质量。
以下是解决方法：- 使用专业的缺陷管理工具，对缺陷进行记录、分类和追踪。
- 设立缺陷处理和修复的优先级和时限，确保及时处理和修复缺陷。
- 提供详细的缺陷报告，包括重现步骤、环境信息和截图等，以便开发人员准确理解和修复缺陷。
软件测试的常见误区与技巧
软件测试的常见误区与技巧软件测试在软件开发过程中扮演着至关重要的角色，它可以帮助发现和修复潜在的错误，提高软件的质量和可靠性。
然而，在进行软件测试时，人们常常会陷入一些误区，从而影响测试的效果。
本文将介绍软件测试的常见误区，并提出一些应对的技巧，帮助读者更好地进行软件测试工作。
一、常见误区1. 测试只是检查代码是否正常运行很多人错误地认为，测试的唯一目的就是检查代码是否正常运行。
然而，这只是测试的一部分。
软件测试应该更加综合和全面，包括对功能需求、性能、安全性等方面的测试。
只是简单地检查代码是否能够运行，往往会忽略了其他重要的测试点，导致测试的不准确性和不完整性。
2. 不需要进行详细测试计划很多测试人员往往直接进入测试工作，而不制定详细的测试计划。
然而，没有合理的测试计划，很容易导致测试过程的混乱和不可控，测试结果也无法得到有效的评估。
因此，制定详细的测试计划是软件测试工作的基础，可以帮助测试人员合理组织和安排测试工作。
3. 重复测试相同的功能有些测试人员会对已经测试过的功能进行重复测试，以确保其稳定性。
然而，这种做法浪费了大量的时间和资源。
在进行测试时，应该根据风险评估和需求的重要性，有选择性地进行测试。
对于已经稳定或者次要的功能，可以适当减少测试频次，以便将更多的资源用于更关键的测试点。
二、测试技巧1. 设定明确的测试目标在进行软件测试时，应该设定明确的测试目标，并将目标分解为可量化的指标。
这样可以帮助测试人员更清楚地了解测试的重点和范围，有利于测试的规划和执行。
在设定测试目标时，需要考虑到功能需求、性能要求、安全性等方面，以全面覆盖测试的范围。
2. 引入自动化测试工具为了提高测试的效率和准确性，可以引入自动化测试工具。
自动化测试工具可以帮助测试人员快速执行一系列的测试用例，并生成详细的测试报告。
这样可以大大减少测试人员手动执行测试的工作量，提高测试的效率和准确性。
同时，自动化测试工具可以重复执行相同的测试用例，以确保测试的一致性和可靠性。
软件测试中的常见问题和解决方法
软件测试中的常见问题和解决方法软件测试是软件开发过程中至关重要的一环，它通过检查、验证和验证软件的功能、性能和可靠性，以确保软件的质量和稳定性。
然而，在软件测试过程中，常常会遇到一些常见问题。
本文将探讨这些问题，并提供相应的解决方法。
1. 测试用例不全面在软件测试中，测试用例是非常重要的。
然而，很多时候测试人员只关注一些典型的测试场景，而忽略了其他可能的情况。
这可能导致一些潜在的问题无法被发现。
解决方法：测试人员应该尽可能地覆盖所有可能的测试场景，包括边界情况、异常情况等。
可以通过与开发人员和产品经理的沟通，了解软件的需求和功能，以帮助确定测试用例。
2. 缺乏测试环境在软件测试过程中，测试环境的搭建非常重要。
然而，有时测试人员可能无法获得合适的测试环境，导致无法进行有效的测试。
解决方法：测试人员可以与开发人员和运维团队合作，共同搭建适合的测试环境。
另外，可以使用虚拟化技术，如虚拟机或容器，来快速搭建测试环境。
3. 缺乏测试工具在软件测试中，测试工具可以大大提高测试效率和准确性。
然而，有时测试人员可能缺乏适合的测试工具，导致测试工作变得困难和耗时。
解决方法：测试人员可以根据具体的测试需求选择合适的测试工具。
市面上有很多成熟的测试工具可供选择，如Selenium、JMeter等。
此外，也可以考虑自主开发一些测试工具，以满足特定的测试需求。
4. 缺乏自动化测试在软件测试中，自动化测试是提高测试效率和准确性的重要手段。
然而，有时测试人员可能缺乏自动化测试的经验和技能，导致无法充分利用自动化测试的优势。
解决方法：测试人员可以通过学习和实践来提升自动化测试的能力。
可以参加相关的培训课程或自学相关知识，如编程语言、测试框架等。
此外，也可以与有经验的测试人员交流，借鉴他们的经验和技巧。
5. 缺乏有效的缺陷管理在软件测试过程中，发现缺陷是很常见的。
然而，有时测试人员可能缺乏有效的缺陷管理方法，导致缺陷无法及时得到解决。
软件测试中常见的性能问题及解决方法
软件测试中常见的性能问题及解决方法软件测试是开发过程中不可或缺的一环，其中性能测试是确保软件在各种负载和环境条件下能够快速、高效地运行的关键部分。
在软件测试过程中，我们常常会遇到一些性能问题，下面将介绍常见的性能问题及解决方法。
1. 响应时间过长：用户在使用软件时，如果软件的响应时间过长，会给用户带来不好的体验。
造成响应时间过长的原因有多种，例如网络延迟、数据库访问慢、算法复杂等。
针对这些问题，可以通过以下方式进行解决：- 优化算法：对于算法复杂的部分，可以进行优化，尽量减少计算量，提高程序运行效率。
- 网络优化：可以通过使用缓存、减少网络请求次数等方式来优化网络延迟问题。
- 数据库优化：通过索引优化、数据库分表等方式提高数据库的读写性能。
2. 资源占用过高：软件在运行时占用过多的资源会导致系统负载过高，影响其他应用的正常运行。
常见的资源占用问题包括内存泄露、CPU占用过高等。
解决方法如下：- 内存泄露处理：在软件开发过程中需要注重对内存的释放，避免出现内存泄露的情况。
同时，可以使用内存管理工具来检测和修复内存泄露问题。
- 优化代码：分析代码中的瓶颈部分，进行优化，减少CPU的占用，提高软件的运行效率。
3. 并发性能不佳：对于一些需要处理大量并发请求的软件，如果并发性能不佳，可能会导致系统崩溃或响应时间大幅度增加。
这个问题通常是由于线程处理不当或资源竞争引起的。
以下是解决方法：- 线程池管理：使用线程池可以有效管理线程的数量，减少线程的切换开销。
同时，合理分配线程的优先级，提高程序的并发性能。
- 锁的使用：在多线程环境下，合理使用锁可以避免资源竞争问题，提高程序的并发性能。
- 异步处理：使用异步编程模式可以提高程序的并发性能，使用回调函数可以处理并发请求。
4. 数据库连接过多：在一些需要频繁进行数据库操作的软件中，数据库连接过多会导致数据库性能下降，影响软件的整体性能。
解决方法如下：- 连接池管理：使用连接池可以有效管理数据库连接，避免频繁的连接和断开操作，提高数据库的性能。
软件测试中的常见错误与解决方案
软件测试中的常见错误与解决方案在软件开发过程中，软件测试是不可或缺的一部分。
通过测试，可以有效地提高软件质量，避免在实际使用过程中出现各种各样的问题。
然而，在软件测试的过程中，常常会出现各种错误，影响到测试的效果。
本文将探讨软件测试中常见的错误以及解决方案。
一、测试用例设计不合理测试用例是软件测试过程中的基本单元，是检验软件功能是否正常的关键因素。
因此，测试用例的设计非常重要。
但是，在实际测试中，有时候会出现测试用例设计不合理的情况，这会导致测试效果不佳。
解决方案：设计测试用例时需要严密考虑各种情况，包括常规的输入和操作，以及异常情况。
同时，还要针对不同的功能和模块进行设计，避免测试重叠和缺失等问题。
最好，根据测试用例制定测试计划，并按照计划执行相关测试。
二、测试环境配置错误测试环境是软件测试中重要的测试条件之一。
一些开发者会将产品部署在基于不同操作系统的计算机上运行测试，这可能会导致一系列的运行问题。
环境错误可能导致测试执行出现错误信息，从而影响测试结果的准确性。
解决方案：在测试环境配置之前，需明确测试构建所需的操作系统版本、数据库版本、网络设置、硬件配置等各种参数。
在构建测试环境的过程中，需要确保操作系统和软件版本一致，网络连接畅通，防止测试过程中的干扰。
三、测试结果分析随意分析测试结果是测试过程的重要环节，不仅可以查找缺陷，还可以评估测试的质量和进度。
但是，在测试结果分析中，有时会出现随意性的问题，如缺乏数据分析、无法归纳、无法总结问题等。
解决方案：在测试结果分析之前需要确保有充足的测试数据。
然后，可以利用质量分析工具来帮助统计数据，并通过数据分析技术、图表和分析模型等，帮助分析过程，不断优化测试结果。
四、测试报告撰写不到位测试报告是测试过程中的重要输出，它可以对测试的过程、结果、缺陷、建议等进行全面记录，成为重要的测试参考资料。
然而，测试报告的撰写往往不够到位，导致阅读理解出现问题。
解决方案：测试报告的撰写需要遵循对读者的亲和和要求，通过清晰的语言、整洁的格式、适当的图片和流程图等方式，降低阅读难度和理解困难。
软件测试中的常见问题与解决方法
软件测试中的常见问题与解决方法软件测试是软件开发过程中非常重要的一部分，其作用是确保软件能够达到预期的质量和可靠性。
在软件测试过程中，常常会遇到一些问题，包括测试效果不理想、测试时间过长、测试成本过高等，这些问题都对软件测试的质量和效率产生了很大的影响。
本文将介绍软件测试中的常见问题及解决方法。
问题一：测试结果不理想测试结果不理想是软件测试中经常遇到的问题之一。
对于这种情况，可以采取以下解决方法：1. 端到端测试端到端测试是一种从用户角度出发的测试方法。
它考虑到了整个系统的流程，从用户操作开始一直到最终结果输出。
这样可以确保用户能够顺利使用系统并获得满意的结果。
2. 静态分析静态分析是一种在编译阶段对源代码进行语法和规范检查的技术。
在软件测试中，静态分析可以帮助检查是否存在代码规范违反、潜在的安全漏洞、不合理的代码逻辑等问题，从而提高软件测试的效率。
问题二：测试时间过长测试时间过长是软件测试中常见的问题之一。
对于这种情况，可以采取以下解决方法：1. 自动化测试自动化测试是一种通过脚本执行测试用例的方式来加速测试进程的方法。
自动化测试不仅可以提高测试效率，还可以减少人工出错的可能性，从而提高软件测试的质量。
2. 并发测试并发测试是一种通过同时进行多个测试用例来加速测试进程的方法。
在测试需要处理大量数据的场景下，通过并发测试可以让测试进程更快地完成，节约测试时间。
问题三：测试成本过高测试成本过高是软件测试中常见的问题之一。
对于这种情况，可以采取以下解决方法：1. 风险评估在测试之前进行风险评估，确定哪些测试用例是必须要执行的，哪些测试用例可以省略，以此来减少测试成本。
2. 估算工作量在进行测试计划时，对测试工作量进行精确的估算，并分配相应的资源，这样可以避免测试成本过高或测试质量不高的情况发生。
问题四：测试数据不足测试数据不足是软件测试中常见的问题之一。
对于这种情况，可以采取以下解决方法：1. 构造数据对于需要大量测试数据的场景，可以通过构造数据的方式来模拟真实数据，这样可以让测试人员进行更全面的测试。
性能测试误区连连看
软件性能测试的10个误区误区1：应用程序必须通过功能性测试后才可以测试性能。
应该尽早的进行性能测试。
性能测试可以发生在各个测试阶段中，即使是在单元层，一个单独模块的性能也可以使用白盒测试来进行评估，然而，只有当整个系统的所有成分都集成到一起后，才能检查一个系统的真正性能。
性能测试从早开始，完成一个小模块，对小模块的接口进行性能测试，一般耗费资源很少，但可以防止问题在项目最后出现，花费很大的精力去修改。
而有些资料中提到的：在系统代码开发和功能测试完成之后，进行性能测试的说法，是为了检查系统整体性能的做法。
一般经常出现在验收性能测试中。
误区2：性能测试要向功能测试一样，覆盖到所有功能。
性能测试的主要目的是为了系统调优。
不可能对所有的系统功能都进行性能测试。
在测试设计时需要结合当时的实际系统，先分析软件可能存在的瓶颈，此时可依据80/20原则分析：对系统资源的利用、数据大量传输、数据转换、用户使用频率、逻辑复杂度等进行分析，选择要执行的功能和场景，再依次制定性能测试的方案。
误区3：系统吞吐率随着并发量增加而增加。
随着并发量的增加吞吐率并不是线性增长的。
并发量从小逐渐增大，开始阶段吞吐率随着并发量的增加线性变化;当并发量达到某一值时，系统处理能力趋于饱和(也可能某一硬件条件达到临界值)，此时再逐渐增大并发，会有一些请求处于等待状态，所以响应时间变慢，吞吐率趋于稳定;当并发量达到系统的最大处理能力后，再增加并发，系统处理能力会下降，吞吐率也会下降，最终可能发生宕机。
误区4：客户给出性能指标，我们一定要想法设法达到。
根据用户提供的指标进行可行性分析，分析这些指标在理想状态下是否可以达到。
比如有这么一个要求：有一台服务器，希望能承载10000个用户每秒200kb的传输。
从CPU、Disk、网卡等方面分析都是很难达到的，也是很难测试的。
需要和客户商讨增加硬件配置或者通过其他途径来解决。
误区5：压力测试、负载测试、容量测试等这些不同类型的测试一个一个分开来执行。
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好，课后我们补充一些课外知识，软件测试当中的一些性能优化问题，这可是广州番禺伯乐教育老师总结出来的一些心得体会。
软件测试：系统性能优化的常见八大误区
一、吞吐量与响应时间
系统的吞吐量反映了一个系统的容量，可承受的负载，很多系统都以这样一个指标来衡量系统的性能。
而响应时间往往更容易忽视。
我认为吞吐量更多是衡量一个系统在特定压力下的稳定性，而响应时间可以更好的形容系统性能。
一个请求响应时间满足不了需求，那系统再高的吞吐量是没有意义的。
比如普通的网站页面，如果客户的一个请求都能在200ms以内响应，那是非常不错，如果能在2秒内响应，那也还行，但如果都要在20秒响应，估计没人使用。
而对于局域网内的应用，如营业厅收费操作，这种响应时间如果是2秒都会让营业员有明显的不爽。
二、忽视系统环境差异
我们是否经常出现线下性能测试非常好，线上性能很差问题，或者是A环境好，B环境性能差。
这种情况大部份是系统环境的差异，如两个环境硬件不一样，配置参数不一样，数据规模不一样，缓存命中率不一样等等。
在做性能测试时需要深入分析正式环境的各种数据细节，然后在做性能测试时有针对性的去模拟。
三、性能测试无用论
性能测试是一个非常复杂的工作，也是最考验人计算机功底的工作，性能测试并不仅是学习如何使用loadrunner或jmeter之类的工具，更多是要分析用户及业务场景，估算并验证系统性能容量，找出性能瓶颈并解决。
精通测试工具可以更好的提高工作效率。
之所以有些人会提出性能测试无用论，大部份因为他认为正式环境太复杂，无法有效模拟出正式环境的瓶颈。
其实这也是性能测试的难点，如何在不同的环境中模拟出性能瓶颈。
如果是普通测试工程师，估计只会根据业务逻辑搭建性能测试环境，并给出测试结果。
如果是高级测试工程师应该清楚系统架构、应用逻辑、业务场景、数据分布、硬件性能等等，最后给出有意义的性能测试模拟场景和数据。
性能测试最容易忽视的是数据分布与缓存命中率。
正式环境的数据分布可以通过线上数据抽样，没有正式数据只能根据业务评估。
比如工作流应用中个人平均待办工单是多少？电子商务应用中热销商品的评价记录会有多少？这些数据分布对性能测试的结果有非常大的影响。
缓存命中率对性能测试结果的影响更恐怖，可能有10倍，甚至上万倍都不为过。
常用如CPU cache对内存的缓存，内存对硬盘的数据缓存，memcached对db数据的缓存，浏览器本地对远程的缓存。
我们做性能测试需要仔细分析正式的缓存命中数据，然后模拟最差值、正常值、最好值去评测，最后分析出缓存命中率对真实性能的影响。
四、缺少性能量化
性能量化是指对系统功能或硬件的主要指标进行性能指标计算，比如一个查询请求的所有开销计算，包括网络开销，应用服务器开销，数据库服务器开销等等，或者是更细化的CPU 开销，内存开销，IO开销等。
性能量化还包括系统所使用的硬件指标，包括CPU性能，内存容量及性能，硬盘带宽及IOPS，网络带宽及延时等等。
没有这些基础数据是很难做性能量化，否则只能做简单的表面性能测试，给出一些感性数据，准确的系统整体性能容量评估也无从谈起。
没有扎实的性能量化基础数据，搞不清楚一个逻辑在各个环节开销，那做性能优化只能是凭感觉或经验走。
五、硬件成本
在IT人的眼里硬件的费用是很高的，软件成本是很低的甚至可以忽略，因为硬件需要购买，基本上没有免费的硬件，而软件可以选择开源免费的，或者自己开发，甚至使用盗版。
因此在遇到性能问题是程序员首先想到的优化软件性能。
但在这个人工成本上升，硬件成本下降，硬件性能或容量随摩尔定率的发展的时代，我们也应该重视硬件的优化方法。
如果是服务器网络瓶颈，百兆接口升级到千兆，千兆升级到多口千兆甚至是万兆，这种升级都可以快速解决性能问题。
单块SATA硬盘吞吐量不够，可以选择换SAS 15K硬盘，吞吐量就提升1倍，如果还不够可以选择多块硬盘做RAID，实现一个数量级内近线性的吞吐量提升，如果是硬盘IOPS低，可以选择换SATA的SSD硬盘，能提升10倍以上的IOPS，如果要求更高可以选择换PCIe的SSD硬盘，可以提升100倍以上的IOPS。
内存不足可以增加内存容量，当前单根4G，8G容量的内存性价比都不错。
CPU升级一般比较麻烦，因为受到CPU架构的影响，且CPU的发展较快，成本较高，所以很少做，对于老的服务器CPU 不足一般会选择直接淘汰，重新采购新的。
通过硬件升级可以快速解决系统性能问题，对于可预估的系统容量性价很好。
但顶配或者新出来的硬件贵得离谱，最新的硬件往往也会存在一些未知的BUG，所以硬件升级一般不会选择1年内出来的全新架构的设备，而通常选择2年以上比较成熟的硬件性价比会更好。
但是硬件升级往往会有上限，顶配或者最高性能的硬件往往性价比不好，所以在硬件升级解决问题后同时需要分析业务增长导致更多硬件成本的问题。
选择软件优化还是硬件优化是一种技术成本平衡决策，有时软件也需要针对硬件做特定的优化。
六、缓存的威力
缓存是好东西，基本上90%的系统架构优化都是在围绕着如何利用好缓存。
缓存真是无处不在，硬件上看，有硬盘缓存，RAID卡缓存，存储缓存，主存，NUMA特性，CPU L3-L2-L1等等。
软件架构上看，有全局数据缓存，私有数据缓存，连接池，应用服务器缓存，WEB 服务器缓存，CDN缓存，客户端文件缓存，客户端内存缓存等等。
基本上大型系统都会有很多级缓存，否则需要非常高的硬件投入才能解决问题。
硬件缓存通常都比较智能，或者说99%的情况下我们不需要修改配置，即使修改带来的性能提升一般也不会太多，除非你的软件有较明显的缺陷，你对硬件和你的软件特性已经了解得非常深入。
软件缓存架构带来性能的提高，往往也带来了负面的问题，如架构复杂化，数据同步多，数据不实时，维护成本高，系统调试复杂等问题，所以对于软件架构上任何一个缓存架构，都需要深入分析是否有必要。
我认为如果增加一层缓存架构，至少要有5倍以上的提高提升，否则就要分析成本了。
对于中小型系统，不建议有复杂的缓存架构，因为让系统能更快速发展比提供更好的性能更有意义，杂的缓存架构往往需要投入更多的人力成本。
七、客户第一
我不知道客户第一是谁提出来的，但这个词真不能从字面上去理解，否则就会让我们走向歪路。
首先，谁是我们的客户，谁是我们的直接客户，谁是我们的最终客户，付钱给我们的是否就是我们的客户？客户类型1与客户类型2发生了利益冲突，我们该以谁为第一。
重要的客户与大部份客户利益有冲突时如何处理。
这些看似与系统性能优化无关的话题，但往往左右我们系统设计的方方面面。
我们做的工作有没有为了个别客户去优化他的界面流程或性能而让大部份用户认为系统更复杂或更难使用。
八、过度优化
大家都清楚性能优化的重要性，因此我们很多经历都是在做系统优化，也导致我们有时会犯过度优化的错误。
有人说他性能优化提高了10倍，100倍，1000倍，但我们有时并不需要这种做法，这种事情更多是自己在优化技能上的一个学习。
我们在做优化时应该多问一些问题：你的优化让系统有什么变化：
你的优化有没有让系统更复杂了，以后的维护成本高了一些？
你的优化是否对大部份业务场景有效，还是只是为了一小部份场景优化而让其它主业务变慢或变复杂了？
你的优化对客户体验有感觉吗？
你的优化方法可持续有效吗，还是业务逻辑稍有变化就失效了？
......
系统优化一定要有一个目标，而不是一味的提高性能，因为在性能优化的背后一定会带来或多或少的系统复杂度。
系统性能优化在满足需求的情况下，需要开始衡量是否会让系统架构扩展性更差，或系统稳定性变差，可维护性变差等问题。