2-5-10原则
一般情况下，当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；
当用户在2-5秒之间 得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；
当用户在5-10秒以内得到响应时，会感觉系统的 响应速度很慢，但是还可以接受；
而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。
二、性能测试的目的和关键
检查系统是否满足需求文档中规定的性能；性能测试常常需要和强度测试结合起来，并常常要求进行软件和硬件的检测。
性能测试的主要关注对象是响应时间、吞吐量、占用内存大小（辅助存储区）、处理精度等。
从维度上划分，性能指标主要分为两大类，分别是业务性能指标和系统资源性能指标。
业务性能指标可以直观地反映被测系统的实际性能状况，常用的指标项有：
1.并发用户数
2.事务吞吐率（TPS/RPS）
3.事务平均响应时间
4.事务成功率
系统资源性能指标，主要是反映整个系统环境的硬件资源使用情况，常用的指标包括：
1.服务器：CPU 利用率、处理器队列长度、内存利用率、内存交换页面数、磁盘 IO 状态、网卡带宽使用
情况等；
2.数据库：数据库连接数、数据库读写响应时长、数据库读写吞吐量等；
3.网络：网络吞吐量、网络带宽、网络缓冲池大小；
4.缓存（Redis）：静态资源缓存命中率、动态数据缓存命中率、缓存吞吐量等；
5.测试设备（压力发生器）：CPU 利用率、处理器队列长度、内存利用率、内存交换页面数、磁盘 IO 状态、网卡带宽使用情况等
1、并发测试时服务日志级别需调整为error级别；
2、通常请求由一个线程负责执行，占用一个逻辑CPU；
3、性能测试脚本，最好不要有耗时的检查操作，会导致实际并发压力下降；
4、CPU负荷、内存负荷集中在应用服务器和数据库服务器上 （CPU：负责运算和处理，内存：交换数据）；
5、磁盘负荷集中在数据库/文件服务器上；
6、对外网络流量集中在负载均衡器上；
Number of Threads(users)：线程数（即并发数）；一个用户占一个线程，200个线程就是模拟200个用户；Ramp-Up Period(in seconds)：设置线程需要多长时间全部启动；如果线程数为200，准备时长为10，那么需要1秒钟启动20个线程；也就是每秒钟启动20个线程；Loop Count：并发执行次数，一次场景下来，请求的数量=线程数 * 循环次数；如果线程数为200，循环次数为10 ，那么每个线程发送10次请求；总请求数为200*10=2000 ；如果勾选了“永远”，那么所有线程会一直发送请求，直到选择停止运行脚本； 六、JMeter报告
Label：每个JMeter的element的Name值，例如HTTP Request的Name；Samples（样本）：发出请求数量；模拟20个用户，循环100次，所以显示了2000；Average（平均值）：平均响应时间（单位：ms）；默认是单个Request的平均响应时间，当使用了Transaction Controller时，也可以以 Transaction为单位显示平均响应时间；Median（中位数）：50%的用户响应时间小于这个值；90%Line（90%百分位）：90%的用户响应时间小于这个值；95%LIne（95%百分位）：95%的用户响应时间小于这个值；99%LIne（99%百分位）：99%的用户响应时间小于这个值；Min（最小值）：用户响应时间最小值；Max（最大值）：用户响应时间最大值；Eorror%（异常%）：测试出现的错误请求数量百分比；请求的错误率 = 错误请求的数量/请求的总数；若出现错误就要看服务端的日志查找定位原因；Throughput（吞吐量）：简称TPS，吞吐量，默认情况下表示每秒处理的请求数，也就是指服务器处理能力，TPS越高说明服务器处理能力越好；接收KB/sec：每秒从服务器端接收到的数据量；发送KB/sec：每秒发送的数据量；
Sample#：编号类似id
Start Time：开始时间
Thread Name：线程名称
Label：请求名称
Sample Time：取样时间ms
Status：状态
Bytes：接受字节数
Sent Bytes：发送字节数
Latency：等待时间
Connect Time：链接时间
七、性能测试结果分析（依据第三章）1、Eorror%（异常%）分析：确认错误率是否在允许的范围内；
2、Throughput（吞吐量）分析–最佳的并发数：如果吞吐量>并发数，则并发数可继续增加；若在压测的机器性能很好的情况下，出现吞吐量<并发数，说明并发数不能再增加，可往下减，找到最佳的并发数；
3、最大的并发数分析：不断增加并发数，达到一个值后，服务器出现请求超时，则可认为该值为最大的并发数；
4、最大的TPS分析：不断的增加并发数，加到TPS达到一定值开始出现下降，那个值就是最大的TPS；
5、系统资源分析：压测时要时刻关注服务器CPU、内存、网络、数据库等使用情况；
6、性能瓶颈分析：
CPU、TPS存在明显波动则存在性能瓶颈；
若并发量增加而CPU使用率未增加则存在瓶颈；
