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当然了，除了以上的场景，日常的性能测试，也需要拉通业务，产品，确定产品的用户量，根据这些信息制定合理的用户数、并发数、响应时间等等。
如果是完全新上线的产品，在第一次发布的时候，会主要参考竞品的数据指标，制定性能测试计划。
性能测试的价值性能测试的价值除了上述保证产品上线之后能正常使用之外，还有一个非常重要的因素，就是降本增效。
（图片来自网络侵删）
因为服务器的价格是非常昂贵的。在能满足需求的情况下，能少买一台服务器，都是在替老板省钱。
性能省钱公式：良好的容量规划能力 + 性能调优能力 = 为老板省钱
学习性能测试的价值体现
性能测试能力是测开工程师精华加分项。
性能测试知识体系
性能测试知识体系主要分为四大模块：
性能调优是整个性能测试过程中最难的一个环节，除了要掌握以上的知识之外，还需要具备非常强的代码基础以及非常丰富的项目经验。所以基本上能做调优的测试，都是在资深专家以上的级别。
性能测试压力曲线模型这张图是一张非常经典的和测试相关的图片，叫做性能压⼒曲线图。
曲线图关键点介绍：
横轴：并发的用户数，从左到右表现了 Number of Concurrent Users（并发用户数）的不断增长。纵轴：分别有三条曲线Utilization（资源的利用情况，包括硬件资源和软件资源）Throughput（吞吐量，这里是指每秒事务数）Response Time（响应时间）区域：曲线图主要分为 3 个区域，分别是：Light Load （轻压力区）Heavy Load （重压力区）Buckle Zone（弃忍区）纵轴的三条曲线，每条曲线都是在性能测试过程中重点关注的信息：
利用率曲线（绿色）：并发用户数-资源利用情况曲线吞吐量曲线（紫色）：并发用户数-吞吐量曲线平均响应时间（蓝色）：并发用户数-响应时间曲线而在随着用户数不停增大，很明显的可以看到图中有两个拐点：
第一个拐点：The Optimum Number of Concurrent Users（最佳并发用户数），在 Light Load 和 Heavy Load 两个区域交界处的并发用户数。代表最优并发用户数：既不会造成资源的浪费，也可以满足现有的需求第一个拐点到第二个拐点之间：The Maximum Number of Concurrent Users（最大并发用户数），在 Heavy Load 和 Buckle Zone 两个区域交界处的并发用户数平均响应直接会越来越高，而平均响应时间会直接影响到用户的使用体验。吞吐量和利用率曲线相较平稳。第二个拐点：代表系统能承载的最大的并发用户数。一旦超过这个并发，代表服务器需要进行扩容。过程分析：
阶段 1 轻压力区：随着并发用户数的增长，资源使用率和吞吐量（TPS）会相应的增长，但是响应时间（RT）基本平稳，小幅递增；阶段 2 重压力区：当并发用户数增长到一定值后，资源利用趋于饱和，吞吐量（TPS）增长明显放缓甚至停止增长，而响应时间（RT）却进一步增大。阶段 3 弃忍区：如果并发用户数继续增长，软硬件资源占用继续维持在饱和状态(过饱和)，但是吞吐量（TPS）开始下降，响应时间（RT）急剧递增。综上所述，当系统的负载等于最佳并发用户数时，系统的整体效率最高，没有资源被浪费，用户也不需要等待；当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时，系统可以继续工作，但是用户的等待时间延长，满意度开始降低，并且如果负载一直持续，将最终会导致有些用户无法忍受而放弃；当系统负载大于最大并发用户数时，将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。
所以性能测试的数据尽量保持在 CPU 利用率足够高，整个系统的吞吐负载可控。
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