性能测试目的
1、性能调优
开发人员对系统调优后，需要测试人员配合去做性能测试，验证这次优化是否有效果。如果性能指标相比较之前的性能指标更好了，说明系统优化的有效果。反之说明调优不理想
2、新业务、新接口上线
系统从无到上线，验证新系统的能力是否能够满足某段时间系统使用要求，否则当高峰期来临，系统可能会崩溃。
3、验证系统稳定性
做性能测试经常跑一两个小时或者几十分钟就可以了，但系统的稳定性，系统能否长期稳定的工作，这个是不够的。系统出现的稳定性问题，一般有内存泄漏、连接数泄漏、死锁、游标不够用等，这些问题短时间内可能不会暴露出来。为了验证系统稳定性，一般用性能峰值并发数(即系统支持的最大并发数)*7天*24小时，系统的吞吐量，平均响应时间等各项性能指标均正常则认为系统稳定性是ok的。根据系统的重要程度，可以适当调整运行的时间，但至少要压测一个晚上的时间
4、验证系统架构是否存在瓶颈
同一系统，架构师会提供不同的架构方案。那么不同的设计方案到底哪个好，我们可以通过性能测试验证不同方案的性能，其次了解系统大概达到什么量级的并发后系统就会出现问题，了解系统架构在达到性能峰值时哪块会出现瓶颈，帮助开发针对性地进行系统调优工作。
性能测试范围定义
1、系统中频繁使用的功能、调用的接口等
2、系统中涉及大量数据库读、写的功能
3、大量读写系统缓存部分的功能，验证缓存是否生效
总得来说应该将用户访问量大的，频繁操作数据库的，系统核心功能这些地方考虑到性能测试范围内。
性能测试原则
1、3+1原则（指量、全、深 + 快）
主要对性能测试设计、测试执行以及数据分析
量：包含业务量（业务类型），负荷量（系统处理的流量）、配置量（软件配置和硬件配置），用户量（静态用户和动态用户），时间量（测试的时间）
全：主要针对测试用例而言，测试用例包括预置条件，测试步骤和预期结果三部分。这个‘全’重点针对预置条件和测试步骤的测试结果观察和数据分析而言
深：对系统的了解要深，对缺陷的分析要深
快：一是测试经验的固化，避免测试设计、观察等遗漏，将经验固化成模板或工具便于经验的传承，减少测试的重复和遗漏；
二是性能测试的自动化，包括性能测试环境构建和测试执行以及测试分析的自动化，自动化对性能测试效率的提升价值更大。
2、2-5-10原则
主要针对响应时间。简单说，就是当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；当用户在5-10秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。
3、80/20原则
用于减少风险，抓住重点进行更多的测试：80/20原则即帕累托法则（Pareto Principle），用户80％的时间在使用软件产品中20％的功能。“重点测试”就是测试这20％的功能，而其他80％的功能属于优先级低的测试范围，占测试20%的资源。
性能测试环境搭建
保证性能测试与真实生产环境的一致性，具体从以下三方面看：
1、硬件环境
如服务器的型号，是否与其他应用程序共享此服务器，是否在集群环境下，是否通过BIGIP进行负载均衡，客户使用的硬件配置情况，使用的交换机型号，网络传输速率
2、软件环境
版本一致性
包括操作系统、数据库、中间件的版本，被测系统的版本。
配置一致性
系统（操作系统/数据库/中间件/被测试系统）参数的配置一致，这些系统参数的配置有可能对系统造成巨大的影响。所以，除了保证测试环境与真实环境所使用的软件版本一致，也要关注其参数的配置是否一致。
3、使用场景的一致性
基础数据的一致性
包括预测的业务数据量，以及数据类型的分配。很简单的一个列子，一个系统的数据库只有10条数据和一条数据库里几千万条数据，我们在对其进行性能测试时，得到的性能指标可能会有非常大的差别。
为了保证每次测试环境的更加一致性，磁盘的使用情况以及磁盘的碎片情况也会或多或少地影响的性能。
使用模式的一致性
尽量模拟真实场景下用户的使用情况，其实，我们在做性能测试前期的需求分析，其主要目的也就是为了更真实的模拟用户的使用情况
有更好的建议，欢迎留言啊~
