之前的文章聊聊性能测试开始前的准备工作，聊了一些关于性能测试开始前要做的准备工作。
这篇文章，来谈谈性能测试开始前的需求调研阶段，我们要做什么，关注那些Point。。。
一、基本信息
| 信息类型 | 说明 |
| 项目名称 | 项目归属的业务线，项目名称 |
| 项目类型 | 新建、迭代、重构。。。 |
| 项目背景 | 因为什么原因，需要进行性能测试 |
| 测试目的 | 进行性能测试的目的：容量规划、性能验证或者其他原因 |
| 测试范围 | 被测系统业务模块，属于什么业务，有什么特点 |
| 里程碑 | 设立此次性能测试的里程碑，即不同阶段的达成以什么为结束标志，比如：测试方案、环境准备、测试实施等 |
| 影响因素 | 要实施此次性能测试，有哪些潜在问题，影响因素 |
二、环境信息
| 信息类型 | 说明 |
| 系统架构图/网络拓扑图 | 通过系统架构图/网络拓扑图，可以快速直观的了解到系统的结构，数据流 |
| 部署方式/部署层级 | 集群、分布式、微服务/web、app、db层 |
| 性能测试环境 | PAT、UAT、SIT不同环境对测试结果的影响不同 |
| 被测系统环境的软硬件配置 | 比如服务器是几核几G，有多少台；数据库是几核几G，有多少台 |
| 关键参数 | 线程池、最大连接数、消费者数量、内存分配等 |
| 网络 | 负载机和被测系统的网段、防火墙策略、带宽、CDN等 |
| 特殊因素 | 是否存在某些特殊因素，会影响测试结果 |
三、应用信息
| 信息类型 | 说明 |
| 业务模型 | 比如支付类业务、批量审核或提交、库存业务、查询业务等 |
| 业务场景 | 什么时间什么用户做什么操作 |
| 协议/接口 | HTTP、Socket、Dubbo。。。 |
| 连接方式 | 长连接、短连接 |
| 通信策略 | 同步、异步 |
| 变更策略 | 参数的加解密、拼接、动态变化、依赖关系等 |
四、性能指标
| 指标类型 | 说明 |
| user | 包括注册用户数、在线用户数、并发用户数等 |
| TPS | 每秒事务数，包括服务端和数据库 |
| RT | 包括ART、%RT、MaxRT、MinRT |
| 吞吐量 | 吞吐量在一定程度上可以用来衡量系统的容量 |
| 交易量 | 日/月/某个时间段内的交易量，可更好的衡量系统的容量和存在的压力 |
| 交易成功率 | 即事务成功率、请求成功率，根据具体需求设定阈值，一般要求99.99%甚至更细的粒度 |
| 资源使用率 | 包括CPU%、Memory%、I/O速率等 |
| 可扩展性 | 随着并发数的上升，系统的性能表现是否会正比例线性增长 |
五、测试数据
| 数据信息 | 说明 |
| 限制条件 | 用户操作权限、数据引用次数、数据过期设定（次数、绝对时间） |
| 数据量 | 实际生产环境的数据量为多少，在性能测试环境如何等量代换 |
| 数据类型 | 基础数据、测试数据、特殊数据 |
| 数据特点 | 是否可以复用、是否具有唯一性、自增、加密、拼接、转义等 |
| 准备方式 | copy真实环境数据、预埋铺底数据、脚本脱敏生成数据 |
| 隔离方案 | 如何避免测试数据的污染？分库分表？环境隔离？标记区分？ |
六、配置参数
| 参数类型 | 说明 |
| 测试环境 | 性能测试环境是否和生产环境保持一致的配置？如不能，如何解决或等量代换? |
| 操作系统 | 操作系统的版本、超时设置、内存空间等 |
| 软硬件版本 | 尽可能保证和生产环境一致的版本 |
| 中间件 | 比如JVM的内存分配/GC算法、Tomcat连接数/超时时间、MQ的消费者数量等 |
七、测试模型
| 模型~交易量 | 说明 |
| 交易占比 | 测试交易笔数占总业务量的比例（可忽略占比很少的交易数据） |
| 选取思路 | ①、选取交易量最高的时间段；②、每种交易进行单独的数据统计 |
| 异常选择 | ①、如果各时段的交易比例类似，则可按照生产的配比进行转化；②、如比例差距大，则独立统计 |
| 交易配比 | 单交易统计后，基于各交易的RT，结合并发用户数，使总交易数达到交易占比数 |
| ThinkTime | 根据各交易类型和具体场景，选择ThinkTime是统一设定/随机设定/按实际场景设定 |
以上即为性能测试需求调研阶段，我们要做的事情和关注的Point，仅供参考。。。
