1.1 新上线项目
1、指标以目的为导向
1）容量验证——某软硬件条件下系统最大处理能力，为运维提供容量模型/预估
2）稳定性验证
3）有特定的预期指标（1~3年未来规划）
注：基准性能需提前把控（重点关注在无压力情况下的响应耗时）
2、业务模型
1）参考历史项目或其他同行业项目
2）业务产品综合评估
注：待系统上线后可观察一段时间，按照较为标准的业务模型在验
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1.2 已上线系统
1.根据历史数据分析获取方式
1）请运维同学协助查看；
2）通过现有监控平台等途径获取
2.版本迭代（按照原预期）
1.3 性能需求指标
1.3.1 TPS折算方式：
1.常用的二八原则（80%的交易在20%时间内完成）；
2.根据并发用户数：TPS=并发用户数/响应时间 ——不是特别推荐，也没有特别正确的推理，因为并发用户数本身是一个比较争议的点
1.3.2 响应时间定义方式：
1、基准200ms,负载1s（在满足TPS指标的情况下所涉接口需≤1s/3s）
业界定义：1357原则，1s优秀，3s良好，5s及格，7s不合格。随着用户对“快”的要求越来越高，一般的请求超过3s就不能接受。
2、附响应时间过程图
1.3.3 用户数折算方式——不推荐
- 并发用户：同时对服务产生请求的用户总数
- 在线用户：所有正在访问系统用户(不一定作操作)
- 系统用户：系统额定的用户数量或者注册用户数
对于并发用户数的概念，很多时候都是模糊的，所谓官方推理或经验都不是很准确，这跟系统本身的属性有很大关系，以下几种折算方式仅供参考
1.在线人数：并发用户数峰值计算C^=C+3*根号C
1）平均并发用户数为 C = nL/T
2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数，C’是并发用户数峰值，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度。
2. 按照TPS进行计算：公式为 C = (Think time + 1)*TPS
并发用户数=TPS*响应时间
3. 二八原则：（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。
比如，以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，根据8/2原则，80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁，则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/（3*60*60）=3.7，约4人/S，考虑到安检，入口关闭等因素，实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大，假定每个人需要3秒才能进站，那实际并发应为4人/s*3s=12，当然影响因子可以根据实际情况增大！
4. 据系统用户数计算：
并发用户数 = 系统最大在线用户数的5%到12%
总结
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