方案设计思路是什么

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1、方案设计思路是什么　　方案设计是设计中的重要阶段，它是一个极富有创造性的设计阶段，同时也是一个十分复杂的问题，它涉及到设计者的知识水平、经验、灵感和想象力等。下面小编给大家带来方案设计思路，欢迎大家阅读。　　1.　　测试目的　　为什么测？目的在于测试系统相关性能能否满足业务需求。通常分以下两种情况：　　1）新项目上线　　2）老项目优化　　如果是老项目优化，可考虑是否存有历史测试方案，如果有可以参考，或许可以省事很多。　　2.　　测试对象　　要测啥？　　测试对象可以归结为“业务功能”。测试前，需要了解我们需要测试的业务功能有哪些，比如“购买商品”、“寄送快递”。　　有没有必要测？　　

2、需求来源哪里？，有没有数据支撑测试这个需求的必要性？　　通常，可以从以下几个方面考虑：　　1）是否核心功能，是否要求严格的质量　　2）是否常用、高频使用的功能　　3）可能占用系统较多资源的功能　　4）使用人数多还是少　　5）在线人数多还是少　　3.　　拆分对象　　先从业务上来分，实现这个完整的功能包含哪些流程、环节　　举例：购买商品　　登录->搜索商品->提交订单->支付订单->退出　　然后从功能实现上来看，怎么实现这个完整功能的。通常这些业务功能操作都对应着一个或多个请求(可能能是不同类型的请求，比如http,mysql等)，我们要做的是找出这些操作对应的请求，请求之间的顺序是怎

3、么样的。　　4.　　指标分析　　分析性能需求指标是否合理　　有必要测试这个需求，考虑需求指标是否合理？有没有数据支撑？　　通常，支撑数据可以从以下方面考虑：　　1）采样时间段内系统使用人数　　2）采样时间段内系统在线人数　　3）采样时间段内系统(页面)访问量　　4）采样时间段内请求数　　....　　常用分析思路：　　1）2/8法则　　2/8法则：80%的业务量在20%的时间里完成。这里，业务量泛指访问量，请求数，数据量等　　2）正态分布　　3）按比例倍增　　4）响应时间2-5-8原则　　就是说，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

4、到响应时，会赶紧系统的响应速度还可以；当用户在5-8秒以内得到响应时，会赶紧系统的速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过8秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟糕透了，或者认为系统已经失去响应。　　注意：这个要根据实际情况，有些情况下时间长点也是可以接受的，好比12306　　举例：　　某公司后台监控，根据一段时间的采样数据，分析得出日高峰时段(11:00-14:00)用户下单请求数平均为1000，峰值为1500，根据这个计算并发请求数　　时段：3个小时->3x60x60=1080s　　业务量：1500　　吞吐量：1500*80%/(1080*20%)=请求数/s　　假设用户下单遵循

5、正态分布，那么并发请求数峰值会肯定大于上述估算的吞吐量　　注意:　　1、2/8原则计算的结果并非在线并发用户数，是系统要达到的处理能力　　2、如果要求更高系统性能，根据实际情况，也可以考虑1/9原则或其它更严格的算法　　3、以上估值只是大致的估算，不是精确值　　举例：　　想了下，暂时没想到啥好的例子，大致就说一些涉及到数据量的性能测试，比如报表统计，或者是大数据挖掘，查询等，怎么去估算数据量？　　数据生命周期：　　一般来说，数据都是有一定的生命周期的，时间的选取需要结合数据周期考虑。这里假设3年后系统性能仍然需要满足业务需求。　　数据增长率：　　如果是老项目，可以考虑对应功能主表历

6、史数据存放情况　　这里假设按年统计，比如第一年10000，第二年15000，第三年20xx0，第四年25000，那么我们得出，以第一年为基准，数据增长率分别为，1，，每年在上一年的基础上，以5000的速度增长　　预估3年后，数据增长率为3，需要测试数据量为x10000=40000　　注意：　　1、实际数据一般是没上面举例那么规律的，只能大致估算数据增长率。　　2、一些大数据量的性能测试除了和数据量相关，还涉及到数据分布等，比如查询，构造数据时需要结合实际，尽量贴近实际。　　3、不同业务模块，涉及表不一样，数据量要求也是不一样的，需要有区别的对待。　　如果是新项目，那就比较不确定了，

7、除非能收集相关数据。　　结合需求分析中第3点，分析系统架构。　　1）请求顺序、请求之间相互调用关系　　2）数据流向，数据是怎么走的，经过哪些组件、服务器等　　3）预测可能存在性能瓶颈的环节　　4）明确应用类型IO型，还是CPU消耗性、内存消耗型->弄清楚重点监控对象　　5）关注应用是否采用多进程、多线程架构->多线程容易造成线程死锁、数据库死锁，数据不一致等　　6）是否使用集群/是否使用负载均衡　　了解测试环境部署和生产环境部署差异，是否按1:1的比例部署　　通常建议