性能测试是一项浩大的工程，若你只想随便找台机器装上ld后，造几条数据，弄几个并发用户简单跑一下出来结果就可以万事大吉了，那你就大错特错了！（这样得出的测试结果没有任何价值和意义，当然更无法依此评估出你贵公司系统的性能了。
性能测试真正开始执行之前除了编写详细的性能测试计划【所需的资源（软件＋硬件＋人力）】、设计测试脚本、准备测试数据、搭建测试环境外，还需要注意一下细节：
如何保证性能测试的顺利开展和执行？
1.首先考虑你性能测试的目标是什么，需要哪些人员协助你才能完成，然后协调相关人员（DBA、网管、开发人员等），保证在真正开展过程中能有效得到他们的协助和支持（性能测试不是一个人就能完成的，除非你“全才”啦）；
2.你计划中需要申请的资源，比如运行contoller的机器，是否符合你的预期要求，Cpu是否有足够的处理能力，安装的操作系统是否符合你的要求（loadrunner9.5除load Generator外都不能安装在64位机操作系统下，若没看清楚安装文件（安装程序下help/install.pdf）中system requirements for installing说明的话，你安装完成会发现自己白忙活了，还得重装OS，然后重来一次）；
3. 你要测试的程序是否功能都没问题了，若程序还有变更，请千万不要在录制部分后又变更了，你需要的版本是一个功能稳定的版本，能顺利录制脚本的的版本）；
4. 在测试执行前你是否召集开发和相关人员对程序中明显需要优化的地方（你功能测试执行时系统有些功能就无法忍受的慢）进行了优化，这样可以大大缩短你的性能测试周期；
5. 在选择loadrunner工具前，一定要慎重，你的程序设计语言和架构及其所运用的技术，此工具是否都支持，不然后续你需要自行开发的脚本就太多了，可能面临重新选择测试工具的严重问题）；
6. 分险分析：技术风险、风险分析、分险应对措施和风险监控方法。
设计测试脚本？
1. 识别可能的系统性能问题，多与相关人员分析讨论。
2. 你所测系统的重点业务是什么？都有哪些角色参与？业务逻辑是什么样的？用户频繁使用的功能是否都考虑周全了？
3. 参数化数据的来源？都需要哪些检查点？脚本的精简程度？
准备测试数据？
1. 基础数据：要更符合实际需求，人员、角色、初始化数据等；
2. 业务数据；要更符合实际业务，数据最好不要相同的数据，无效的数据，要类别丰富、覆盖所有业务逻辑的基础数据；可以通过自动化工具直接生成；数据库脚本生成（单一数据，关联几个表的数据最好不用脚本生成）；用ld生成。
搭建测试环境？
1. 网络（带宽、可使用的有效ip地址个数）；
2. 服务器的配置；
3. 当前测试环境的局限性（无法模拟的测试环境都有哪些）。
需求分析和需求转化
客户的性能需求不可测试、没有需求、需求模糊，要通过与客户、开发人员的沟通获得可测试、可衡量和可量化的性能需求
1.8/2原则
2.经验值
3.平均并发用户数C＝nL/T（n：用户数量[login session的数量]，L：用户平均使用时长[login session的时长]，T：考察的时间段）
4.并发用户峰值：C1＝C＋3√C