Stage 2：做了过多的假设

　　“当路面平坦，无任何红绿灯，风速5km/h， 只有一名70kg的乘客，时速稳定在70km/h， 良好驾驶习惯，... ，的情况下， 油耗是7.1 L/100 km.”

　　这样可能很严谨，但是对你的报告的读者而言，这样的数据有多大意义，因为他们没有你那么幸运，有这么良好的环境。

　　Stage 3：做必要和合理的假设。

　　生活有时候是需要一些妥协和折衷，如果这些折衷是必要的和合理的。因为跳出来看，我们的测试需要提供有价值的信息，所以为了这样有价值的信息，做出必要的和合理的假设是可以接受的。

　　好吧，也许这不是你想要的答案，但它是我目前给自己的解释，和安慰。

　　2. 宏观和微观

　　这也是一个有趣的对立。在做性能测试，特别是整个产品的性能测试的时候，我们看到的是产品的核心功能和主要的大的功能模块，比如数据库、web服务器、核心的daemon等等。在脑海里，我们有一个架构图，哪怕你没有把它画出来。所以有时候，我们会想，性能测试对于产品的视角是宏观的，看大的组件，而不是具体的细节的东西。

　　果真是如此吗？看看下面的例子：

　　1. 把daemon的log级别改为debug （log_level从2改到5）之后，性能下降了差不多一半。

　　2. 关掉一个cache选项

　　3. 打开keepalive选项

　　4. 打开DNS反向查询

　　......

　　上面都是些细枝末节的设置，一个配置项而已，藏在DB的某张表或者某个ini里面。但是改变之后，得到的性能结果可能大不相同。这些都是我曾遇到过的例子，也是让我改变看法的一些经历。

　　Scott Barber（本人非常尊敬的性能测试方面的专家）在他的一篇文章里讨论了这个话题。

　　“Macro- and Micro-tests， macro strategies and micro-plans， macro-level application usage and micro-level usage implementation details， macro-level result summaries for executives and micro-level test results for developers... it sounds like a day in the life of a performance tester to me.”

　　摘自他为Software Test & Performance杂志写的一个系列文章，叫做Peak Performance，其中的2006年9月的一期，文章名是 Macro to Micro And Back Again

　　Macro to Micro And Back Again，嗯，很好的诠释。