这门课解决什么痛点

绝大多数性能测试工程师卡在“会压测，不会调优”这一步。平时用的 JMeter 或 LoadRunner 跑一下脚本，拿到 TPS 和响应时间报表，工作似乎就结束了。但线上出现卡顿、OOM（内存溢出）或 CPU 飙升时，你能定位到是代码问题、SQL 慢查询，还是 JVM 参数配置不当吗？如果不能，你的价值就仅限于“执行脚本的工具人”。这门课的核心价值，正是补齐从“压测执行”到“瓶颈定位与调优”的最后一公里。它不教枯燥的理论公式，而是针对实际生产环境中遇到的复杂链路——比如微服务架构下的全链路追踪、数据库连接池瓶颈、JVM 调优——提供一套可落地的排查逻辑。如果你厌倦了只会看监控图却找不到原因的工作状态，或者想在晋升答辩时拿出能体现深度的案例，这门课正是为你准备的。

适合什么基础、学完能做什么

本课程适合已具备一定性能测试基础的同学。如果你连基本概念如并发、吞吐量、错误率都还不清楚，直接进来会非常吃力。建议至少熟悉一种压测工具的使用，并且对 Linux 基本命令、Java 基础语法有了解。课程不讲“什么是性能测试”，而是默认你已知晓，直接深入实战场景。学完后，你将具备独立设计定制化性能测试方案的能力。具体来说，你能够搭建完整的性能监控体系，不再只依赖单一的接口响应时间；能够结合全链路追踪技术，精准采集和分析性能数据；最关键的是，面对系统性能瓶颈，你能从数据库、应用服务器、中间件等多个维度进行资源调优，给出有数据支撑的优化建议。这意味着你将从一个测试执行者，转变为能提供系统性解决方案的性能专家。

资料怎么配合练习

课程资料包中包含了从环境搭建到案例实战的完整素材，建议按照“理论-复现-调优”的节奏来使用。首先，不要急于看视频，先通读文档，理解全链路性能测试的整体架构和监控指标体系，建立起知识框架。接着，重点攻克实战部分：利用资料中的案例，亲手搭建测试环境，复现文中提到的典型性能问题，如高并发下的数据库锁竞争或 JVM 内存泄漏。在复现过程中，务必学会使用资料中提供的分析工具，观察指标变化，尝试自己定位瓶颈，然后再对照课程的调优思路进行验证。这种“先尝试、后对照”的方式，能确保你真正掌握调优思维，而不是被动接收结论。最后，尝试将学到的方法应用到自己的工作中，哪怕是从一个简单的接口开始，完整地走一遍监控、分析、调优的全过程，这才是将课程知识转化为职场竞争力的关键一步。

课程目录

├── 第1章 全链路性能测试概述/ │ ├── [ 16M] 1-1性能测试你需要这么去学 │ ├── [5.3M] 1-2什么是全链路性能测试 │ ├── [8.1M] 1-3构建性能监控体系 │ ├── [2.7M] 1-4采集性能数据 │ └── [4.1M] 1-5性能分析调优能力 ├── 第2章 本课程使用的压测项目及相关环境/ │ ├── [6.9M] 2-1一张架构图带你整体了解被测项目及linux机器要求 │ ├── [ 21M] 2-2安装redis到服务器（上） │ ├── [ 30M] 2-3安装redis到服务器（下） │ ├── [ 21M] 2-4MySQL数据库安装部署 │ ├── [ 36M] 2-5tomcat及应用程序安装部署 │ ├── [5.9M] 2-6Tomcat启动测试 │ ├── [ 28M] 2-7Nginx安装部署 │ ├── [9.3M] 2-8验证应用在使用redis │ └── [353K] 2-9本章总结.pdf
 ├── 第3章 【监控部署】系统监控软件安装部署/ │ ├── [ 31M] 3-1安装配置Node_Exporter-采集系统性能数据 │ ├── [ 25M] 3-2安装配置prometheus-监控报警系统 │ ├── [ 45M] 3-3Grafana-可视化监控工具安装配置 │ ├── [ 15M] 3-4剖析Nodeexporter_Prometheus_Grafana三者之间的关系 │ ├── [3.7M] 3-5解读Grafana图形界面计数器 │ └── [207K] 3-6本章总结.pdf
 ├── 第4章 【牛刀小试】JMeter 全链路性能测试初探/ │ ├── [8.2M] 4-1性能测试工程师必会的主流测试工具 │ ├── [ 11M] 4-2性能测试脚本开发 │ ├── [7.5M] 4-3脚本调试与运行 │ ├── [ 22M] 4-4理清-响应时间,线程数,用户数,TPS-之间的关系 │ ├── [ 20M] 4-5grafana展示多台服务器上的数据 │ ├── [ 39M] 4-6grafanadashboard大概介绍 │ ├── [ 64M] 4-7Tomcat单机压力测试 │ ├── [ 32M] 4-8对Tomcat集群加压测试 │ ├── [2.1M] 4-9如何监控Jmeter执行过程中产生的数据 │ ├── [8.4M] 4-10下载安装InfluxDB时序数据库 │ ├── [6.3M] 4-11JMeter配置BackendListener后端监听器，存储数据到InfluxDB数据库 │ ├── [ 19M] 4-12配置Grafana+InfluxDB,展示Jmeter压力数据 │ ├── [ 10M] 4-13命令行方式执行Jmeter脚本 │ ├── [ 16M] 4-14实时监控Jmeter压测数据 │ └── [ 38K] 4-15本章总结.pdf
 ├── 第5章 搭建全链路压测监控体系 – 基础监控 + 应用监控 + 系统监控/ │ ├── [9.2M] 5-1Skywalking-主流的全链路监控APM系统 │ ├── [6.7M] 5-2聊一聊APM性能监控管理系统 │ ├── [ 22M] 5-3Skywalking服务端部署 │ ├── [ 10M] 5-4SkywalkingAgent-对应用进行监控和链路跟踪 │ ├── [ 21M] 5-5Tomcat单机部署SkywalkingAgent │ ├── [ 20M] 5-6Tomcat集群部署SkywalkingAgent │ ├── [2.6M] 5-7Skywalking配置的注意事项 │ ├── [ 34M] 5-8Skywalking监控你的被测系统 │ └── [ 28K] 5-9本章总结.pdf
 ├── 第6章 JMX（Java Management Extensions）性能数据采集/ │ ├── [5.3M] 6-1Metrics简介 │ ├── [ 25M] 6-2自定义metrics监控指标 │ ├── [8.4M] 6-3Grafana-自定义Metrics监控数据可视化 │ ├── [5.0M] 6-4自定义Metrics的注意事项 │ ├── [ 20M] 6-5对于被测系统，需要采集哪些组件的性能数据 │ ├── [ 20M] 6-6jmx_exporter下载安装配置 │ ├── [ 26M] 6-7Grafana+jmx_exporter+Prometheus监控JDK,采集jmx组件性能数据 │ └── [ 40K] 6-8本章总结.pdf
 ├── 第7章 【庖丁解牛】Nginx 性能数据采集/ │ ├── [ 10M] 7-1浅谈Niginx和OpenRestyNginx，如何采集Nginx组件的性能数据 │ ├── [ 28M] 7-2安装Nginx_vts_exporter，监控Nginx性能指标 │ ├── [ 19M] 7-3Nginx配置文件解析 │ ├── [7.4M] 7-4启动Nginx_vts_exporter │ ├── [ 24M] 7-5Nginx_vts_exporter+Prometheus+Grafana采集并展示Nginx性能数据 │ ├── [ 24M] 7-6验证Nginx_Exporter监控数据的合理性 │ └── [ 49K] 7-7本章总结.pdf
 ├── 第8章 【庖丁解牛】MySQL 和 Redis 数据库性能数据采集/ │ ├── [ 13M] 8-1下载安装MySQL_Exporter监控MySQL数据库性能指标 │ ├── [ 23M] 8-2MySQL_Exporter+Prometheus+Grafana采集展示MySQL性能数据 │ ├── [ 19M] 8-3性能测试过程中，实时观察MySQL性能监控数据 │ ├── [7.0M] 8-4安装Redis_Exporter对Redis数据库进行性能监控 │ ├── [ 17M] 8-5Redis_Exporter+Prometheus+Grafana实现Redis性能数据的采集和展示 │ ├── [ 21M] 8-6性能测试过程中，实时观察Redis监控数据 │ └── [ 47K] 8-7本章总结.pdf
 ├── 第9章 【庖丁解牛】分布式消息队列系统 Kafka 性能数据采集/ │ ├── [6.7M] 9-1分布式消息队列系统Kafka概述 │ ├── [ 16M] 9-2理解Kafka中的相关概念 │ ├── [3.0M] 9-3Kafka集群环境搭建(一) │ ├── [ 55M] 9-4Kafka集群环境搭建(二) │ ├── [ 14M] 9-5Kafka集群环境搭建(三) │ ├── [ 54M] 9-6Kafka集群配置和启动 │ ├── [ 31M] 9-7压测10万条消息，Kafka模拟生产者和消费者发送及接收消息 │ ├── [8.8M] 9-8生产1000万条消息，Kafka性能分析(一) │ ├── [ 66M] 9-9生产1000万条消息，Kafka性能分析(二) │ ├── [ 23M] 9-10生产1000万条消息，Kafka性能分析(三) │ ├── [ 48M] 9-11生产1000万条消息，Kafka性能分析(四) │ ├── [ 17M] 9-12针对Kafka的测试场景设计 │ ├── [ 12M] 9-13Kafka测试场景执行 │ ├── [ 19M] 9-14系统层面监控集群的性能指标 │ ├── [ 43M] 9-15Kafka_Exporter&Prometheus&Grafana实现Kafka性能数据的采集和展示 │ └── [359K] 9-16本章总结.pdf
 ├── 第10章 【全链路实战】性能测试多场景设计与执行/ │ ├── [ 19M] 10-1测试场景执行环境及准备工作 │ ├── [ 18M] 10-2性能测试的概念 │ ├── [ 24M] 10-3性能场景分类 │ ├── [ 21M] 10-4性能指标解释和事务的定义 │ ├── [9.8M] 10-5性能指标的划分和性能测试3个阶段 │ ├── [9.0M] 10-6软件测试的2-8原则和响应时间的2-5-8原则 │ ├── [ 26M] 10-7测试数据从生产环境到性能测试场景的转换 │ ├── [ 33M] 10-8基于tomcat集群配置session会话保持 │ ├── [ 18M] 10-9准备多执行场景所用的测试脚本 │ ├── [ 43M] 10-10单业务性能测试场景-访问首页 │ ├── [ 25M] 10-11单业务性能测试场景-创建博客 │ ├── [ 43M] 10-12混合业务容量场景(一) │ ├── [ 36M] 10-13混合业务容量场景(二) │ ├── [ 50M] 10-14分布式压测配置-Windows控制机+Linux负载机 │ ├── [ 23M] 10-15分布式压测配置-Linux控制机控制+两台Linux负载机 │ ├── [ 24M] 10-16分布式压测+混合业务容量测试场景 │ ├── [ 31M] 10-17异常场景测试-重启Tomcat恢复 │ ├── [6.0M] 10-18稳定性测试场景 │ ├── @www. │ ├── [ 18M] 10-19稳定性测试结果展示分析 │ ├── [ 41M] 10-20详解Grafana配置参数backend_influxdb.send_interval对TPS的影响 │ └── [2.1M] 10-21本章总结.pdf
 ├── 第11章 【性能分析基础】TPS、响应时间、压力线程、资源使用率之间的关联关系/ │ ├── [ 28M] 11-1剖析TPS、响应时间、压力线程之间的关系 │ ├── [ 11M] 11-2CDN是什么？对性能有什么影响？ │ ├── [ 13M] 11-3案例演示TPS、响应时间和压力线程之间的关联关系 │ ├── [ 24M] 11-4性能报告中采样数据频率的设置-通过毛刺分析性能 │ ├── [ 17M] 11-5什么是性能的衰减？ │ ├── [8.5M] 11-6分析性能衰减趋势的重要意义 │ ├── [ 29M] 11-7压力和资源使用率之间的关联关系及总体趋势 │ ├── [ 13M] 11-8压力和CPU使用率之间的关系 │ └── [ 34K] 11-9本章总结.pdf
 ├── 第12章 【分析与调优】系统层面的 CPU&内存&网络&IO 性能分析/ │ ├── [1.1M] 12-1如何分析CPU、内存、网络、IO性能？ │ ├── [ 34M] 12-2了解Linux内核-操作系统的核心组件 │ ├── [5.7M] 12-3Linux进程状态转换-观察进程的执行过程 │ ├── [ 39M] 12-4LinuxKernelMap-在线内核分析工具的应用 │ ├── [ 12M] 12-5CPU的8个计数器-CPU性能分析 │ ├── [9.8M] 12-6iftop-网络实时流量监控分析 │ ├── [ 18M] 12-7netstat命令-网络状态监控分析 │ ├── [8.6M] 12-8vmstat命令-内核线程、虚拟内存、磁盘、CPU活动的统计分析 │ ├── [ 29M] 12-9CPU、Memory、IO、Network、System、Swap6大模块必会监控命令 │ ├── [ 47M] 12-10LoadAverage系统平均负载分析 │ ├── [ 28M] 12-11pidstat命令-分析统计系统资源占用情况 │ ├── [ 14M] 12-12安装inotify-tools工具-实现文件的监控分析 │ ├── [ 28M] 12-13掌握inotifywait文件监控命令 │ └── [ 40K] 12-14本章总结.pdf
 └── 第13章 【性能分析基础】压力和CPU&内存&网络带宽&IO之间的关系/ ├── [7.0M] 13-1压力压起来看cpu队列的变化趋势 ├── [ 20M] 13-2压力和内存使用率之间的关系 ├── [ 15M] 13-3性能测试中，操作系统级别的内存主要看什么 ├── [9.2M] 13-4TCP三次握手机制对性能提升的影响 ├── [6.2M] 13-5网络状态中TIME_WAIT连接数的含义 ├── [ 15M] 13-6通过发送队列和接受队列判断问题在哪端 ├── [ 20M] 13-7网络数据发送和接收过程原理图解析 ├── [ 15M] 13-8netstat命令-观察压力与网络数据的变化趋势 ├── [ 14M] 13-9iftop-找到网络带宽和端口的对应关系 ├── [ 20M] 13-10sysctl-a看所有操作系统参数 └── [ 41K] 13-11本章总结.pdf
 └── 资料代码/├── 第1章 全链路性能测试概述/ │ ├── [ 16M] 1-1性能测试你需要这么去学 │ ├── [5.3M] 1-2什么是全链路性能测试 │ ├── [8.1M] 1-3构建性能监控体系 │ ├── [2.7M] 1-4采集性能数据 │ └── [4.1M] 1-5性能分析调优能力 ├── 第2章 本课程使用的压测项目及相关环境/ │ ├── [6.9M] 2-1一张架构图带你整体了解被测项目及linux机器要求 │ ├── [ 21M] 2-2安装redis到服务器（上） │ ├── [ 30M] 2-3安装redis到服务器（下） │ ├── [ 21M] 2-4MySQL数据库安装部署 │ ├── [ 36M] 2-5tomcat及应用程序安装部署 │ ├── [5.9M] 2-6Tomcat启动测试 │ ├── [ 28M] 2-7Nginx安装部署 │ ├── [9.3M] 2-8验证应用在使用redis │ └── [353K] 2-9本章总结.pdf
 ├── 第3章 【监控部署】系统监控软件安装部署/ │ ├── [ 31M] 3-1安装配置Node_Exporter-采集系统性能数据 │ ├── [ 25M] 3-2安装配置prometheus-监控报警系统 │ ├── [ 45M] 3-3Grafana-可视化监控工具安装配置 │ ├── [ 15M] 3-4剖析Nodeexporter_Prometheus_Grafana三者之间的关系 │ ├── [3.7M] 3-5解读Grafana图形界面计数器 │ └── [207K] 3-6本章总结.pdf
 ├── 第4章 【牛刀小试】JMeter 全链路性能测试初探/ │ ├── [8.2M] 4-1性能测试工程师必会的主流测试工具 │ ├── [ 11M] 4-2性能测试脚本开发 │ ├── [7.5M] 4-3脚本调试与运行 │ ├── [ 22M] 4-4理清-响应时间,线程数,用户数,TPS-之间的关系 │ ├── [ 20M] 4-5grafana展示多台服务器上的数据 │ ├── [ 39M] 4-6grafanadashboard大概介绍 │ ├── [ 64M] 4-7Tomcat单机压力测试 │ ├── [ 32M] 4-8对Tomcat集群加压测试 │ ├── [2.1M] 4-9如何监控Jmeter执行过程中产生的数据 │ ├── [8.4M] 4-10下载安装InfluxDB时序数据库 │ ├── [6.3M] 4-11JMeter配置BackendListener后端监听器，存储数据到InfluxDB数据库 │ ├── [ 19M] 4-12配置Grafana+InfluxDB,展示Jmeter压力数据 │ ├── [ 10M] 4-13命令行方式执行Jmeter脚本 │ ├── [ 16M] 4-14实时监控Jmeter压测数据 │ └── [ 38K] 4-15本章总结.pdf
 ├── 第5章 搭建全链路压测监控体系 – 基础监控 + 应用监控 + 系统监控/ │ ├── [9.2M] 5-1Skywalking-主流的全链路监控APM系统 │ ├── [6.7M] 5-2聊一聊APM性能监控管理系统 │ ├── [ 22M] 5-3Skywalking服务端部署 │ ├── [ 10M] 5-4SkywalkingAgent-对应用进行监控和链路跟踪 │ ├── [ 21M] 5-5Tomcat单机部署SkywalkingAgent │ ├── [ 20M] 5-6Tomcat集群部署SkywalkingAgent │ ├── [2.6M] 5-7Skywalking配置的注意事项 │ ├── [ 34M] 5-8Skywalking监控你的被测系统 │ └── [ 28K] 5-9本章总结.pdf
 … 其余 1

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