原则2 以静制动

　　一般，我们将压力程序、被测模块部署在不同的机器上。(即便是生产环境中压力来自于被测模块所在的机器，我们一般也是分开部署;这是保证被测模块的干净，避免对测试结果的干扰)。因此信息交互是通过网络来完成的。保证环境干净的另一个原因是，一般线上部署是多模块统计部署，在线下没有必要搭建通线上一样的模块，因此使用一套干净的环境进行测试，可以在后期分析中引入多模块统计部署的因素进来，推算上线后的效果。

 　　2 准备测试数据

　　原则3 以小见大

　　测试数据是测试环境的一部分，但与环境不同，测试数据很难达到与生产环境一模一样。一方面，生产环境的数据是动态、持续变化的，而测试中我们需要的数据是静态的，我们无法保证数据的实时性;另一方面，生产环境的数据是庞大的，而测试环境中数据量是有限的。

　　在数据准备中既要关注数据的质、又要关注量。

　　1)质——指数据的频率、分布要尽可能和线上一致。

　　2)量——指数据的规模要达到、接近或者超过线上现有水平。

　　通常，可以采用同比例缩放或扩放的方式，即使用过去一段时间的生产环境数据来进行测试。一般可以保证数据的频率、分布和真实环境中是一致的。

　　五、性能指标分析

　　1 性能指标的关注

　　性能测试的指标可分为产品指标和资源指标两类。对测试人员而言，性能测试的需求来自于用户、开发、运维的三方面。用户和开发关注的是与业务需求相关的产品指标，运维关注的是与硬件消耗相关的资源指标。

 　　1)从用户角度关注的指标：用户关注的是单次业务相关的体验效果，譬如一次操作的响应快慢、一次请求是否成功、一次连接是否失败等，反映单次业务相关的指标包括：

　　(1)成功率=成功响应次数/统计时间

　　(2)失败率=失败响应次数/统计时间

　　(3)响应时间

　　2)从开发角度关注的指标: 开发人员更关注的是系统层面的指标。

　　(1)容量：系统能够承载的大用户访问量是多少?系统大的业务处理量是多少?

　　(2)稳定性: 系统是否支持7*24小时(一周)的业务访问?

　　3)从运维角度关注的指标：运维人员更关注的是硬件资源的消耗情况。

　　需要注意的是，在预估性能压力和指标时，需要给线上运维操作留有必要的性能空间。

 　　其中，资源消耗往往是制约产品指标的重要因素，是我们在性能测试中需要特别关注的指标。资源消耗包括CPU、内存、硬盘、网络带宽等。

　　2 性能指标的统计

　　1) 单次业务相关的指标可以通过统计日志信息来计算。

　　2) 连续业务相关指标需要从长时间、高压力的性能中统计和分析。

　　3) 资源消耗指标可以通过监控进程占用的资源、机器系统的资源变化来观测。