指标：
并发数（同一时刻与服务器进行交互的在线用户数量）
响应时间
TPS（吞吐量）：吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）
CPU使用率
内存使用率
新旧版本对比
系统稳定性
多场景
最大支持用户数
网络IO
文件IO
数据库IO
常见的性能问题：
1. 在高并发的情况下，产生的处理失败（比如：数据库连接池过低，服务器连接数超过上限，数据库锁控制考虑不足等）
2. 内存泄露（比如：在长时间运行下，内存没有正常释放，发生宕机等）
3. CPU使用偏离（比如：高并发导致CPU使用率过高）
4. 日志打印过多，服务器无硬盘空间
如何定位这些性能问题：
1. 查看系统日志，日志是定位问题的不二法宝，如果日志记录的全面，很容易通过日志发现问题
2. 利用性能监控工具，比如：JAVA开发B/S结构的项目，可以通过JDK自带的Jconsole，或者JProfiler，来监控服务器性能，Jconsole可以远程监控服务器的CPU，内存，线程等状态，并绘制变化曲线图。
利用Spotlight可以监控数据库使用情况。
我们需要关注的性能点有：CPU负载，内存使用率，网络I/O等
3. 工具和日志只是手段，除此之外，还需要设计合理的性能测试场景
具体场景有：性能测试，负载测试，压力测试，稳定性测试，浪涌测试等
好的测试场景，能更加快速的发现瓶颈，定位瓶颈
4. 了解系统参数配置，可以进行后期的性能调优
最后要说的是：做性能测试的时候，我们一定要确保瓶颈不要发生在我们自己的测试脚本和测试工具上。
线性拐点