1. 明确测试目标

定义关键指标：明确响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率（CPU、内存、磁盘I/O、网络）等核心指标。

业务场景建模：根据实际用户行为设计测试场景（如登录、搜索、支付等高频操作）。

SLAs（服务等级协议）：与业务方协商可接受的性能阈值（如页面加载时间≤2秒）。

2. 环境配置

与生产环境一致：测试环境应尽可能模拟生产环境的硬件、网络、数据库和数据量（至少按比例缩小）。

隔离性：避免其他测试或服务干扰性能测试结果（如单独服务器、专用网络）。

数据准备：使用真实或仿真的数据集（数据量、分布、多样性），避免因数据不足导致性能误判。

3. 测试工具选择与脚本设计

工具匹配：根据技术栈选择工具（如JMeter、LoadRunner、Gatling、Locust）。

脚本真实性：模拟用户操作（思考时间、动态参数、缓存、Cookie/Session处理）。

参数化与关联：避免硬编码，使用变量和动态数据（如随机用户名、订单ID）。

4. 负载设计与执行

渐进式加压：从低负载逐步增加（如阶梯式增长），观察系统瓶颈。

峰值测试：模拟突发流量（如秒杀活动），验证系统弹性。

持续时间：长时间运行（如24小时）检测内存泄漏或资源耗尽问题。

5. 监控与分析

全链路监控：覆盖应用服务器、数据库、中间件（如Redis、MQ）、网络延迟。

日志与指标：收集系统日志、APM工具数据（如New Relic、Prometheus）。

瓶颈定位：通过工具（如Profiler、线程转储）分析代码或配置问题（如SQL慢查询、锁竞争）。

6. 常见陷阱与规避

缓存预热：避免因冷启动导致初期性能数据失真。

外部依赖：Mock或隔离第三方服务（如支付网关），防止其成为瓶颈。

测试干扰：关闭不必要的后台进程（如杀毒软件、自动更新）。

7. 结果分析与报告

基线对比：与历史数据或竞品对标，判断是否达标。

趋势分析：识别性能退化（如版本迭代后TPS下降）。

可视化报告：使用图表展示关键指标（如响应时间分布、错误率随时间变化）。

8. 其他注意事项

安全与合规：性能测试可能触发安全机制（如DDoS防护），需提前协调。

自动化集成：将性能测试纳入CI/CD流水线（如Jenkins插件），实现定期回归。

跨团队协作：与开发、运维、DBA共同分析优化（如数据库索引调整、JVM参数调优）。

示例：典型性能测试流程

需求阶段：确定性能目标（如支持1000并发用户）。

设计阶段：编写测试方案（场景、工具、环境）。

实施阶段：开发脚本、部署监控。

执行阶段：运行测试并记录数据。

优化阶段：根据结果调整系统（如扩容、代码优化）。

验证阶段：复测确认问题解决。