一、性能测试流程指导图
二、测试目标文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
测试商城4.0项目，对系统服务的性能压力测试，并对比样本数据，可以达到以下目的：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
了解量级数据模型高并发压测环境下，不同业务模型对服务器资源使用情况。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
了解量级数据模型高并发压测环境下，不同业务模型的性能数据是否优于生产环境。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
了解量级数据模型高并发压测环境下，不同业务模型的压力测试，了解性能瓶颈，提供优化方向。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
比对测试数据与样本数据，了解数据差异、了解优化方向，并考虑未来3年的增长率，提供优化目标。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
三、收集生产环境模型文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
1. 配置模型文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
(1) 1:1比例镜像复刻生产环境应用服务器硬件配置文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192000.html
(2) 1:1比例镜像复刻生产环境应用服务器软件配置
(3) 1:1比例镜像复刻生产环境数据库服务器硬件配置
(4) 1:1比例镜像复刻生产环境数据库服务器软件配置
2. 业务模型
(1) 用户模型：收集整理生产环境用户常用真是活动轨迹、活动时间频率高发业务活动轨迹，整理输出性能测试业务用例。
(2) 自建模型：全链路模型、重点业务模型、混合业务模型，输出性能测试业务用例
3. 数据模型
(1) 收集生产环境已注册用户量
(2) 收集生产环境用户活跃数（活动期间\非活动期间）
(3) 收集生产环境用户完整量级数据，包括不限于：浏览量、购物车商品量、下单量、交易量、支付量、订单删除、订单修改等数据量（活动期间\非活动期间）
(4) 收集生产环境用户集结点（活动期间\非活动期间）
(5) 收集完整数据量后，结合业务模型，确认需要进行参数化的数据
四、样本数据
对已构建好的Beta环境进行不同业务模型、数据模型的高并发压测，获取整理每个业务模型的样本数据，样本数据包括以下两部分
1. 服务器资源数据：
(1) CPU
(2) 内存
(3) I\O
2. 业务指标：
(1) 最大吞吐量
(2) 最大成功率（=100%）
(3) 最大用户并发数
(4) 响应时间
3. 仅供参考指标：
(1) 资源指标：
① 系统CPU使用率<=70%
② 系统内存使用率<=70%
③ 系统I/O使用率<=70%
(2) 业务指标：
① 吞吐量：
1) 互联网电子商务：10000TPS~1000000TPS
2) 互联网中型网站：1000TPS~50000TPS
3) 互联网小型网站: 500TPS~10000TPS
4) 淘宝TPS值为30000~300000/秒
② 业务成功率：
1) >=99.6%（失败率一般由于网络超时原因导致）
③ 用户并发数：
1) >=15000
④ 响应时间
<=2秒，性能优异
<=5秒，性能良好
>=10秒，性能不可接受
互联网企业在线实时交易响应标准为500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右
使用生产环境配置模型、业务模型、数据模型，进行beta环境高并发测试，获得高并发样本数据。
使用同样一套配置，进行商城4.0高并发测试，比对样本数据，查看比对结果。
使用增量数据模型测试，满足未来3年的一个增长比例性能要求。
五、数据比较
六、业务测试模型附件：
范例：
七、测试计划：
省略
八、测试工具：
压测工具Jmeter、服务器资源监测工具dstat/运维常用工具、Xshell
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