在性能测试过程中，明确每个场景的参与者人数、比例和具体行为是非常重要的，这些都是构成性能测试脚本的基础。根据经验，可以从应用服务器的日志中分析用户行为。例如，对于一个OA系统，我们从日志中分析出在上午9:00～9:30时段内有200个查看邮件页面的page view，且查看时间基本集中在前10分钟; 而在9:00～9:30时间段内对BUG显示页面的查看量是300个page view，对页面的访问基本平均分配在整个时间段，则我们可以建立两个脚本，前一个脚本模拟查看邮件操作(脚本1)，后一个脚本模拟查看BUG操作(脚本2)，考虑运行15分钟的测试场景，则只需在前5分钟运行脚本1，在整个过程中运行脚本2，通过调整think time使得page view达到实际的数值即可。
当然，并不是每个不同的用户应用剖面都需要作为测试场景来设计，在多数情况下，可以通过对测试场景出现的几率、重要性、风险等进行分析，从而最终确定需要设计的测试场景。明确了场景之后，根据性能测试应用领域的不同，可以采用不同的性能测试方法来达到性能测试的目标。另外需要提醒的是，性能测试设计还应该包括测试环境、测试数据等的设计，因为影响系统性能的因素很多，保持测试过程中环境和数据的可控性是非常重要的。
第三步 第三步性能测试结果分析，是性能测试过程中最困难，也是最重要的步骤。它需要分析人员对测试结果中的各项数据有准确的认识，明确各指标之间的关系。如果各项数据指标间没有明显联系，在多数情况下需要综合考虑各种因素，才能得出最终结论。
根据经验，在性能测试过程中最容易发生的问题是数据库访问层问题、应用服务器配置问题以及网络问题。因此建议一般按照“从简至繁”的原则，先排除网络问题，其次对应用服务器配置进行分析，然后在数据库访问层进行性能分析，重点是索引、数据库Cache、死锁等问题的分析。在确认所有这些因素都不是性能瓶颈的情况下，才对代码进行分析和检查，找出导致性能问题的因素。
只要看看现代软件的规模和功能点数就可以明白，功能测试早已跨越了单靠手工敲敲键盘、点点鼠标就可以完成的阶段。而性能测试则是控制系统性能的有效手段，在软件的能力验证、能力规划、性能调优、缺陷修复等方面都发挥着重要作用。
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