四、数据准备

　　在很多时候，我们是要准备测试数据的，例如系统不允许相同用户的重复登录，那么必须要生成合法的用户数据。有时要对系统进行查询测试，只有在系统有一定数据量进才能验证出系统的真实性能。一个数据库中有两条数据和有两千万条数据，同相一条查询操作，对系统造成的压力是完全不一样的。

　　系统所需数据的分析可以参考以下方式：

　　历史数据分析有助于数据量级的确定。从历史数据入手，找出高峰期数据量。

　　从其他相似或者相同系统入手，进行数据分析，找出高峰期数据量。

　　无历史或者相关系统可以参考的时候，要对系统的性能数据进行估算，包含系统容量，并发数等数据，估算以后给相关人员进行评审或者修订以后，按照大家同意的性能指标进行测试。

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　　测试数据好和真实数据相同，如果能够获得真实系统运行3个月的数据，我们可以在此基础上进行性能测试。

　　关于数据的生成，我们可以祝一个工具完成，如数据库数据生成工具，大小文件生成工具等。

　　五、测试工具

　　前面已经介绍如何分析需求，需求确定下来之后，我们可以考虑引入什么样的工具适合性能需求。

　　当然，在引入工具的时候除了考虑可以是否满足需求，还应该考虑工具的成本，这不单指工具的购买成本，还有测试人员对工具的学习成本。

　　关于测试工具的选择，后面会单独有一章节介绍，这里不细说了。

　　如果你选择的性能测试工具不是足够的强大的话，你可能还需要其它的辅助的工具。如果jmeter利用badboy来录制脚本，更能提高脚本开发效率。在压力测试的过程中也可能需要性能计数器来记录软硬件的性能。如监控服务器cpu、内存的计数器，记录中间件日志的监控中工具，监控数据库性能的监控工具等。

　　六、测试策略

　　对于一个特定的业务系统，用户一般会分散在的各个时间段进行访问。在不同的时间段中，用户使用业务系统的频率不同，而系统的繁忙程度不同。在一些特定的条件下，可能出现短时间内用户集中访问某个业务系统的情况。例如对于公文处理子系统而言，可能存在短时间内大量用户查看并办理某条公文的情况。 在进行性能测试时，应当使用“考虑坏情况的原则”。也是应当在用户使用业务系统频繁、对系统造成大压力的情况下对系统的功能进行测试，判断各功能和页面是否能够满足性能的要求，系统的响应时间是否过长。

　　另一方面，系统性能的验证必须做到“覆盖全面”。虽然系统中各个功能的使用频率并不相同，一些功能的使用频率相对于其他功能来说比较低，但是在进行性能测试和优化时，不能忽略这些功能，编制测试用例时也不能仅仅选择常用功能。例如可能所有的用户都会访问我的通知列表，但是一般只有5%的用户会使用通过系统设置模块查找某个用户的信息；但是在测试时，我们并不能因为查看用户信息功能的使用频率相对较少，而忽略掉这项功能的测试。所以，这里进行系统性能测试时，对于不同业务，用户的访问比例应该做一个合理分配。

　　在测试策略上，我们还应该考虑，同一个系统在不同硬件环境下的性能表现。从而让系统满足需求的情况下，硬件配置也能达到一个佳的状态。过份的增加硬件来满足需求也是一种浪费。再说增加硬件设备不是能解决所有性能问题的。

　　七、人力与时间安排

　　后一条，是要根据项目的进度要求以及规模，来进行人力与时间的安排。对于大型的性能测试，项目前期的需求调研，环境的部署，工具的选购或开发，人员对测试工具的学习与使用，性能测试的后进行，后期数据的分析与调优。都需要人员安排的。有可以需要专业的，系统工程师、数据库工程师、软件开发工程师、网络工程师以及性能测试工程师的共同参与配合完成。不是一个性能测试人员可以全部搞定的。

　　笔者听说，牛x的性能测试，需要几个的十几个城市的性能测试团队同步时行。前期的准备工作需要几个月的时间。如何把控性能测试的同步进行。后期测试数据的汇总与分析。是一个非常复杂的过程。这个例子有待考证，我想说明的是，对于大项目的性能测试，人员与时间安排也至关重要。

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　　根据项目的不同，我们在做性能测试计划椒考虑的问题不仅仅上面这些内容，这一节所罗列的内容是基本需要考虑的因素。