压力测试：
众所周知，系统高峰期的用户数可以验证每个事务的事务响应时间是否能够满足客户对最大并发数的要求（通过峰值数转换）。在这种压力下，系统的性能指标是否仍在正常值范围内。系统是否会因此类压力而引起不良反应（如：宕机，异常应用等）。
Ramp up增量设计：
如果有75个并发用户，则该系统有1,500个注册用户，并使用5%-7%作为并发用户参考值。一般来说，助推器的设计是通过每15秒装载5人来完成的。此值主要指压缩机的性能，并推荐多次运行。实际加载模式是通过事务通过率和错误率来衡量的。
Ramp Up增量设计目标：
找出增压系统性能瓶颈的位置，抓住性能拐点出现的时机，一般指点击率和吞吐量、CPU、内存使用的综合判断。模拟高峰使用情况，如早上登录、下班后退出、发薪时信息系统等。
另一种极限仿真方法可以看作是在峰值压力下同时单击事务操作的系统极限操作指标。压缩方法不变，在每个脚本事务点（如：lr_rendzvous（“same“）;）中设置相同的集合点名称，在场景设计中，使用事务点集合策略。标准是同时达到集合点的百分比，同时释放所有在运行的vuser。
稳定性测试：
已知系统的高峰期中的用户数，每个交易的频率等。设计全面的测试场景。在测试时，每个场景将根据一定数量的人一起运行，模拟用户使用数年的情况。并且在测试期间监控系统的性能指标是否能够在这样的压力下保持正常值。交易响应时间是否随测试时间而波动或增加，在测试期间系统是否会出现停机，应用程序中止等异常情况。
根据上述测试，性能拐点的位置出现在每个事务条件下，以确定稳定性测试的并发用户数。根据实际测试服务器（压缩器，应用程序服务器，数据服务器性能）估算最终并发用户数。
您还可以通过以下方式测试服务器，以验证服务器在各种特殊情况下是否具有自动处理机制：
1容错性测试
通过模拟一些异常情况（如服务器突然断电，网络中断，服务器硬盘空间不足等），验证系统是否具有自动处理机制，以确保在发生这些情况时系统正常运行或恢复运行。 。如果HA（自动灾难恢复系统）可用，则可以专门为这些自动保护系统执行其
