分析

系统环境分为生产环境、测试环境等。两个环境的方案各有其优缺点，生产环境衡量的精准度较高，参考效果更好，但是需要清理相关的测试数据（同时要保证数据删除的完整性，基础数据的构造参考后续数据量部分）或者BI统计的时候过滤，或者更彻底的方案是参考阿里全链路压测方式，生产环境的压测尽量挑选在低峰期进行，避免对生产业务造成影响；单独的测试环境风险可控，难点在环境的构建上，规模和生产一致的成本也是较高的，所以一般而言有通过等比构建（1/2，1/4，1/8等），甚至是生产环境中部分应用独立部署测试集群，数据库共用的方式，此外测试环境需要从生产环境中导入脱敏的基础数据，例如至少是最近半年或者1年的，保持其整体的数据关联性，这个对于压测的准确度和参考性也很重要。

风险

测试环境的风险主要体现在跟生产的差异度，测试结果的参考价值会打一定程度的折扣，可以视自身情况选择合理的方式，例如看重入口网络的检验的，可以测试环境和生产环境共享入口。 对测试环境系统平台、中间件、数据库等不熟悉和不了解，也会导致瓶颈不易分析、不易调优。

规范

测试环境搭建

在熟知以上问题的前提下，测试环境搭建应尽量满足如下规范：

测试环境架构与生产环境架构完全相同。

测试环境机型与生产环境机型尽量相同，云化的资源确保是同规格ECS或者容器。

测试环境软件版本与生产环境软件版本完全相同，版本主要包括：操作系统、中间件相关、数据库、应用等。

测试环境参数配置与生产环境完全相同，参数主要包括：操作系统参数、中间件参数、数据库参数、应用参数。

测试环境基础数据量与生产环境基础数据量需在同一个数量级上。

只能减少测试环境机器台数，并且需要同比例缩小，而不能只减少某一层的机器台数。

理想的测试环境配置是生产环境的1/2，1/4。

测试环境调研

测试环境调研，需要调研如下内容：

系统架构：系统如何组成的，每一层功能是做什么的，与生产环境有多大差异，主要为后面进行瓶颈分析服务和生产环境性能评估，这个很重要。

操作系统平台：操作系统是哪种平台，进行工具监控。

中间件：哪种中间件，进行工具监控和瓶颈定位。

数据库：哪种数据库，进行工具监控和瓶颈定位。

应用：启动多少个实例，启动参数是多少，进行问题查找和瓶颈定位。

可以配合APM工具（如ARMS）进行中间件、数据库、应用层面的问题定位。