进入互联网时代，性能测试显得越来越重要，移动应用、web应用和物联网应用都需要进行性能测试和性能调优，而进行性能和负载测试会产生了大量的数据，这些数据难以分析。除了数据分析，我们还会遇到其它一些困难和挑战。 今天我们就介绍七大高效的性能工程（测试）技术帮助你应对挑战，能进行有效的数据分析，高效地完成性能测试和性能调优。 1. 识别基于层的工程事务在典型的性能测试工具中，加载脚本会包含事务处理或有序的API调用，以完成业务工作流。例如，我们正在为一个物联网应用程序创建一个性能管理工具，这个脚本将包含代表一个设备的事务处理逻辑或行为。 工程脚本包含针对部署的特定层（如网络层、应用层、消息层、数据库层等）的单个事务处理。通过发现工程事务处理的退化，我们可以隔离需要集中精力的部署层。为此，我们需要确定哪些事务到达哪些层。如果在这方面有困难，就不得不向开发或基础架构支持团队寻求帮助。每个部署都是独一无二的，但这里我们可能会遇到的一些和层次相关的问题：

Web层：获取静态非缓存文件的事务。

应用程序层：执行一个方法并创建对象的事务，但就停留在这里，没有去访问数据库层。

数据库层：需要从数据库查询的事务。

让每个工程事务都有自己的脚本，这样我们就可以分别绘制出每个工程事务的命中率（TPS）和响应时间值。在每个工程事务之前使用一个恒定的思考时间（例如15秒）来间隔执行时间，并创建一个一致的采样率。 2. 监控KPI前端KPI（关键性能指标）通过关联用户负载、TPS、响应时间和错误率来显示当前的容量。被监视的KPI可以完整地说明为什么应用程序在某个工作负载级别上开始降级。命中率和空闲资源是每个硬件或软件服务器的两个具有启发性的KPI。