1、前期准备：在没有进入项目前，根据以往经验考虑项目预期，风险，解决办法，并提出总体方案以及该方案的优势，价值，但对于未知业务，这种方案通常比较概括的，不太容易让客户信服。所以最好需要业务专家给出建议。
2、数据收集：不同行业，产品。业务差别很大，对于收集什么样的数据，需要熟悉业务，并且做相关调查，尤其是直接用户，业务专家等。
3、数据分析： 有大量的重复性劳动，需要很多技巧，否则容易疲劳出错。可以使用一些适合于文本处理或分析的自动化脚本工具及专业的文本编辑器，如 AutoIt，Ruby，Perl;专业编辑器：ultraEdit，editplus，notepad++；一些shell命令也比较有用，考虑到一般为windows平台下的数据分析，可以安装 Cygwin。这样就可以使用grep，sed，awk等工具过滤文本数据， 之后可以使用excel做图表统计。
4、案例编写/确定：根据数据分析， 筛选典型案例并与业务专家讨论确定具体案例。这里为了节省对业务的熟悉时间，可以考虑功能测试的案例。对于复杂业务，案例的确定需要多方面考虑，如发起渠道，数据量(有时候业务量不大，但数据量很大对性能也有很大影响，可以考虑做专项测试)，系统物理架构。这里需要了解物理设备的性能，具体配置。所以性能测试需要的是非常广泛的知识，对于操作系统，组成原理，网络原理的理解是必备的。
5、制定方案： 具体的测试方案包括测试计划， 在前期准备的方案基础上做具体化。由于性能测试一般需要避开高峰期但又需要跟真实环境一致(等于或按比例缩小)需要多方面配合。所以测试计划要非常具体。在执行测试脚本前，尽可能强制代码冻结。
6、脚本编写：性能测试一般使用自动化工具，如RPT，LR，TestMaker等。脚本录制，编写的前提是案例涉及的功能稳定，不能有大的改动，否则脚本维护量会很大，有时候不得不重新录制，参数化。
7、脚本执行： 按照测试计划，规定时间内，多方配合，执行脚本。执行过程中需要做性能监控，如：专业监控软件如Tivoli系列，自动化工具自带监控工具外，系统自带的性能统计/监控工具。对于性能监控需要非常熟悉测试环境的配置参数，如负载均衡，热备，操作系统特点等性能相关的知识。
8、结果分析：对于结果分析，根据测试工具的报告知道哪个业务/事务响应时间有问题。但对于问题根源的确认就不是很容易的事，如上所述，需要广泛的知识才能够敏感的发现问题，否则只能压垮系统，没有太大意义。
9、测试报告：根据分析的结果，出测试报告，一般报告是需要给上层看的，有时还需要当面汇报，这里有非技术因素，不再多说。
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