性能测试（Performance Test）
通过测试工具和测试手段，监测和收集测试过程中的软件系统运行数据，度量系统与预定义目标的差距。而预定义目标就是通过性能需求来表示。
监测和收集：
1. 收集，根据项目历史数据，或者根据经验
2. 分析，比如业务人员很多，底层到中层、再到高层。
可能存在的问题：
- 性能问题还存在可以细分一下是场景遗漏、还是数据遗漏。场景遗漏常常由于需求传递变味导致。
- 处理方法。 做好策略和设计，如果针对现在的问题：可以做一个checklist不断优化你的策略设计能力。
- 分析历史数据、竞品、业务。业务需要分析业务常见、业务高峰（大的时间和小的时间段）
负载测试（Load Test）
负载测试是一种性能测试，指数据在超负荷环境中运行，程序是否能够承担。通过逐步增加系统负载，确定在满足性能指标的情况下，系统所能承受的最大负载量。
压力测试（Stress Test）
压力测试是一种高负载下的负载测试，也就是说被系统处于一个负载的情况，再继续对他进行加压，形成双重负载，直到系统崩溃，并关注崩溃后系统的恢复能力，以前再加压的一个过程，看看系统到底是否已经被彻底破坏掉了。
持续压力：有个很形象的说法就是：你能够承担100千克的重量，而且也能走，但是你能否承担100千克的重量行走1个月。
外部的负载叫压力，内部的压力叫负载。负载注重关注内部的以及系统自身一些情况；而压力更关注系统外部的表象.
性能测试模型
性能测试的执行过程是由轻到重，逐渐对系统施压。通常用户最关心的性能指标包括：响应时间、吞吐量、资源利用率和最大用户数。我们可以将这张图分成3个区域，即：轻负载区域、重负载区域和负载失效区域。
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轻负载区域
在这个区域您可以看到随着虚拟用户数量的增加，系统资源利用率和吞吐量也随之增加，而响应时间没有特别明显的变化； -
重负载区域
在这个区域您可以发现随着虚拟用户数量的增加，系统资源利用率随之缓慢增加，吞吐量开始也缓慢增加，随着虚拟用户数量的增长，资源利用率保持相对的稳定（满足系统资源利用率指标），吞吐量也基本保持平稳，后续则略有降低，但幅度不大，响应时间会有相对较大幅度的增长； -
负载失效区域
在这个区域系统资源利用率随之增加并达到饱和，如CPU利用率达到95％甚至100%，并长时间保持该状态，而吞吐量急剧下降和响应时间大幅度增长（即：出现拐点）。 -
两个交界点
在轻负载区域和重负载区域交界处的用户数，我们称为"最佳用户数"。而重负载区域和负载失效区域交界处的用户数则称为"最大用户数"。
总结：
- 当系统的负载等于最佳用户数时，系统的整体效率最高，系统资源利用率适中，用户请求能够得到快速响应；
- 当系统负载处于最佳用户数和最大用户数之间时，系统可以继续工作，但是响应时间开始变长，系统资源利用率较高，并持续保持该状态，如果负载一直持续，将最终会导致少量用户无法忍受而放弃；
- 而当系统负载大于最大用户数时，将会导致较多用户因无法忍受超长的等待而放弃使用系统，有时甚至会出现系统崩溃，而无法响应用户请求的情况发生。
并发
相对并发
即在线用户数，在一个时间段内，与服务器进行了交互、对服务器产生了压力的用户的数量。这个时间段，可以是一天，也可以是一个小时。
并发与并行是相关的概念，但是也有很多细节上的差异。并发意味着两个或更多的任务正在取得进展，即使它们不是同时执行的。例如，可以用时间片的方式实现这一点，每个任务在时间片内执行一小部分，并与其它任务的切片混合执行。如并发收集器。并行的出现使任务实现了真正的同时执行。
绝对并发
主要是针对某一个操作进行测试，即多个用户同一时刻发起相同请求