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前言

性能测试是一个系统的技术工程，实施之前一定要做好需求分析，然后设计好三大模型(业务模型+流量模型+数据模型)，最后才是执行压测。

如果从优先级和耗时占比来说，前期准备工作会耗费大量时间精力，反而执行阶段耗时较小且优先级要向后排。

1、本次性能测试的目的是什么？

是验证新服务的最大性能表现、安全容量，还是验证该新服务对应的技术架构性能和稳定性表现？

如果是验证最大性能表现和安全容量，那需要挑选出该服务的核心业务场景，并按照预估的线上流量和业务量制定流量模型，准备测试数据，然后再执行压测。

如果仅是验证该新服务技术架构(特指MySQL分库分表)的性能和稳定性表现，则创建SQL语句直接压测数据库即可。

目的不同，则具体的实施方案和准备事项不同。

2、如何设计该性能需求的三大模型？

设计出正确合理的性能测试三大模型，是性能测试能否正确开展的核心工作。

业务模型：订单业务的核心一般有创建订单、订单支付、订单列表、订单详情，这些都是正向业务流程，按照经验来说会占到订单服务大概90%以上的流量。压测时一般仅需要验证这几个核心场景的性能表现即可。

流量模型：找到核心业务场景后，按照这几个业务场景的预估请求量占比(比如预计日均1W单，其中创建订单5K、订单支付3K、订单列表和订单详情各1K)来制定流量模型。

流量模型的制定并不是拍脑袋制定的，一方面需要和业务方多沟通，另一方面还要考虑到技术实现的内部调用关系和调用次数，以及强弱依赖。如果有线上监控或线上已有服务(老订单服务)数据作为参考，则更好。

在制定流量模型时，还需要注意一点：流量模型的制定可以参考业务转化漏斗。

数据模型：有了业务模型和流量模型，数据模型的制定则比较简单。比如创建订单峰值QPS毛估200，单次压测执行10分钟，则创建订单接口所需的测试数据，最少需2001060=120000条数据。

以此类推，准备好核心业务场景对应的API中，请求入参需要参数化的数据，然后执行压测即可。

3、独立的性能测试环境是性能测试能否正确实施的基础。

独立的性能测试环境很重要，主要体现在如下几个方面：

提前进行性能验证，发现并修复问题；
独立的性能测试环境可以避免其他测试动作的影响；
提前进行各种手段的性能测试，降低线上出现问题的修复成本；
至于是否有那个时间和成本预算搭建独立性能测试环境，因地制宜，是具体情况而定。

在成本和需求都满足的情况下，搭建独立性能测试环境可以参考如下几点建议：

和生产等比最小化，即1个服务1台机器；
如果是云服务，尽量部署在不同可用区；
机器配置类型和生产保持一致(cpu类型/几核几G)；
如果是云服务，选择按量收费，而不是包年(降低成本)；
非核心服务(调用量不大/重要性低)，可以多个服务部署同一个机器；

数据量缩小，数据库隔离降配(8C64G的数据库实例足够满足日常压测所需)；

该有的链路追踪/基础监控/应用监控等技术设施必须部署，便于问题定位排查；

下面是我整理的2025年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

人生没有白走的路，每一步都在为未来铺路。当你觉得疲惫时，请记住：钻石经过打磨才能闪耀，钢铁经过锤炼才更坚韧。那些看似艰难的挑战，终将成为你蜕变的契机。坚持住，胜利就在转角处！

梦想不会逃跑，逃跑的往往是自己的决心。每一个伟大的成就，都始于一个勇敢的开始。别等待完美时机，此刻就是最好的起点。你的坚持，终将让平凡的日子绽放非凡的光芒！