我在一家完全在云端的公司工作，我们已经开始了一个压力testing项目。 这个想法是把生产中的所有东西加载到一个新的环境中，并对其进行压力testing，以找出系统的总容量和瓶颈。
现在，我记得当时我们压力testing物理服务器以及私有云，我记得几乎不可能获得完整的生产副本和所有移动部分。 而且，即使使用像sysbench，Jmeter和ab这样的压力testing工具，也不能像生产一样精确模拟stream量。
我们通常会尽可能多地监控和分析生产情况，找出问题，然后尝试通过在压力testing环境中对其进行模拟来解决具体问题。
为了计算我们曾经使用过的容量（还有一些还是这样），使用一个计算来预测什么时候容量会被满足，或者如果响应时间低于满意的水平。
考虑到再生产和压力testing这个项目耗费时间和资源，这是find系统瓶颈和衡量能力的最好方法，还是“老”的方式更好？
强调整个系统并使用类似生产的环境（甚至生产）总是更好的。
首先检查可以按比例缩小的testing环境find性能负载问题？ 问题及其答案。
应用程序的底层基础结构由许多不同的组件构成，如caching，Web服务器，应用程序服务器和磁盘（I / O）。 带宽和CDN也在其function中起作用，因此在缩放期间必须将其考虑在内。 根据configuration和缩放的方式，每个组件在应用程序中的行为都不相同。 但是，分层结构难以计算每个应该如何testing和缩放。
所以如果可能的话，一定要在真实条件下进行系统testing。 如果这是不可能的，你仍然可以在缩小的环境下运行负载testing ，但不要指望你能够正确地推断出结果，就像这台机器有10Gb的内存，并能够在1000RPS的条件下生存机器有20Gb的内存，因此它将是2000 RPS – 它不会这样工作。