基于场景的性能测试设计
BS性能测试规范
BS性能测试规范1. 引言性能测试是软件开发中的一个重要环节，它可以评估系统在负载情况下的响应速度、吞吐量、稳定性等性能指标。
对于基于浏览器和服务器的应用程序（BS应用程序），性能测试是至关重要的，因为这类应用程序通常需要处理大量的并发请求。
本文档旨在定义BS性能测试的规范，以确保测试的准确性和可重复性。
在进行性能测试前，请确保已经了解了基本的性能测试概念和方法。
2. 测试环境准备在进行性能测试前，需要准备符合实际生产环境的测试环境，包括服务器、网络、数据库等。
以下是一些测试环境准备的注意事项：•服务器：使用与生产环境相似的硬件配置和操作系统版本进行测试。
•网络：应保证测试网络的稳定性和可靠性，避免因网络故障而影响测试结果。
•数据库：测试前应确保数据库中已经存在足够的数据，以模拟真实的负载情况。
•监控工具：可以使用性能监控工具来监测系统的性能指标，如CPU利用率、内存占用、网络吞吐量等。
3. 性能测试指标性能测试需要关注以下指标来评估BS应用程序的性能：•响应时间：系统对用户请求的响应时间，通常使用平均响应时间来评估。
•吞吐量：系统在单位时间内处理的请求数量，通常使用每秒事务数（Transactions Per Second，TPS）来评估。
•并发用户数：系统能够同时处理的并发用户数量。
•错误率：系统在负载情况下产生的错误请求比例。
在进行性能测试时，应根据具体的应用场景和业务需求选择适当的性能指标进行评估。
4. 测试场景设计测试场景是性能测试的核心内容之一，需要根据实际的使用情况和业务流程来设计。
以下是一些测试场景设计的建议：•正常场景：模拟正常的用户行为，测试应用程序在正常负载下的性能表现。
•峰值场景：加大负载，测试应用程序在峰值负载下的性能表现。
•异常场景：模拟异常情况，如网络中断、服务器故障等，测试应用程序的容错能力和恢复能力。
测试场景应具有可重复性，以便进行多次测试，比较性能指标的变化。
软件测试报告性能测试结果与建议
软件测试报告性能测试结果与建议软件测试报告性能测试结果与建议一、测试概述在本次软件测试中，我们对XXX软件进行了性能测试，以评估其在负载压力下的表现。
本文将介绍测试过程、得到的结果以及基于结果所提出的建议。
二、测试环境与工具1. 测试环境- 操作系统：Windows 10- 处理器：Intel Core i7- 内存：8GB- 网络：1Gbps以太网2. 测试工具- JMeter：用于模拟多用户并发请求- Performance Monitor：用于监控系统资源利用率- LoadRunner：用于生成和管理测试脚本三、测试目标本次性能测试的主要目标如下：1. 评估软件在正常使用负载下的响应时间；2. 确定软件在高负载情况下的稳定性；3. 识别软件在负载峰值时的性能瓶颈；4. 提供性能改进的建议。
四、测试方案1. 测试场景设计在本次性能测试中，我们设计了以下两个测试场景：- 场景一：100个用户同时登录软件并进行基本操作，如浏览页面、搜索功能等；- 场景二：200个用户同时使用软件进行复杂操作，如上传大文件、处理复杂计算等。
2. 测试步骤- 步骤一：配置并启动测试环境- 步骤二：根据测试场景，使用JMeter和LoadRunner创建并运行相应的测试脚本- 步骤三：使用Performance Monitor监控系统资源利用率- 步骤四：记录测试运行时间、响应时间等关键指标- 步骤五：分析测试结果，确定性能瓶颈和改进方向五、测试结果与分析1. 性能指标在本次测试中，我们关注了以下几个重要的性能指标：- 页面响应时间：用户发送请求到页面显示完整的时间；- 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量；- 并发用户数：同时操作软件的用户数量；- 错误率：系统处理请求时发生错误的比例。
2. 测试结果根据测试数据分析，我们得出以下结果：- 场景一：- 页面响应时间平均为2秒，在用户可接受范围内；- 系统吞吐量在100个用户时稳定，并发用户数较低；- 错误率为0%，系统稳定性较高。
质量模型——功能测试
游戏中的场景测试场景测试就是基于场景的测试。
什么是场景，就是一段假想出来的在现实中可能发生的故事（有联系的连续行为），用来帮助人们理解一个问题或者系统。
举一个简单的例子说明：玩家背包满时去领取道具，这就是一个场景。
为什么要使用场景测试？1. 便于学习产品对游戏测试而言，除了需要熟悉所测试功能外，还需要对周边的系统功能，甚至整个游戏有较深入的了解。
如果能假想自己是一个玩家，模拟玩家可能的操作，这样就能减少从单一功能点角度出发去了解一个功能的枯燥性，并且可以提升对功能系统内部以及功能点之间关联的理解程度。
2. 将需求文档和测试联系起来在策划文档中，会对规则进行详细的定义和说明，但是，对于这些规则下的玩法则需要在测试中体现出来。
测试人员除了要对策划案中所列出的规则进行测试外，还需要考虑玩家所有可能的操作。
由这些操作，就组成了我们测试的场景。
3. 暴露产品设计上的缺陷缺陷不仅仅是存在于代码层面上，产品设计上也可能会有不合理的地方。
我们常用的测试方法，一般都是针对如何发现代码问题的，在发现涉及上的缺陷方面有局限。
要发现设计上的问题，就需要从玩家的角度出发，结合玩家的玩法，设计出特定的场景，在这样的场景下进行测试。
4. 探索产品的用法对游戏测试，规则是死的，玩家是活的。
玩家的行为是不可预期的，玩法是多种多样的。
把规则转化为玩法，建立对应的测试场景，就可以预先把这些可能的玩法在测试时过一遍，更有利于保证我们游戏产品的质量。
这些场景还可以保留下来，作为既定玩法，还能应用于其他系统功能的测试中。
5. 将需求相关的问题引出到台面上场景测试能有效暴露出产品设计上的缺陷。
需求是抽象的，有时只有在实际的运行过程里面才能暴露出问题。
这个实际的运行过程，就是场景测试。
综上，在游戏测试时，引入场景测试，对提升游戏的品质是十分必要的。
创建游戏场景的方法1. 写出功能系统中对象的生命历程。
2. 列出可能的玩家群体，分析他们的兴趣和目标。
《2024年基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究》范文
《基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究》篇一一、引言随着智能网联汽车的快速发展，其安全性能的测试评估显得尤为重要。
本文提出了一种基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法，通过系统化地模拟不同驾驶场景下的安全状况，评估车辆的安全性能。
二、智能网联汽车发展概述智能网联汽车通过先进的通信技术和计算机视觉等技术，实现车辆与外界环境的信息共享和交互。
这种技术的快速发展为人们的出行带来了极大的便利，但同时也对车辆的安全性能提出了更高的要求。
因此，对智能网联汽车的安全测试评估显得尤为重要。
三、场景化安全测试评估方法（一）方法概述基于场景的智能网联汽车安全测试评估方法，主要是通过模拟不同驾驶场景下的安全状况，对车辆的安全性能进行全面、系统的评估。
该方法主要包括三个支柱：真实场景模拟、虚拟场景分析和实际道路测试。
（二）真实场景模拟真实场景模拟是通过收集真实道路交通数据，建立真实道路交通环境模型，模拟车辆在不同道路环境下的行驶情况。
这种方法可以有效地评估车辆在复杂道路环境下的安全性能。
（三）虚拟场景分析虚拟场景分析是通过计算机技术，模拟出各种可能的驾驶场景，如恶劣天气、突发交通事件等。
通过对这些虚拟场景的分析，可以评估车辆在各种复杂情况下的应对能力。
（四）实际道路测试实际道路测试是对前两个支柱的补充和验证。
通过在实际道路环境下对车辆进行测试，可以更真实地反映车辆的安全性能。
同时，实际道路测试还可以为后续的测试提供反馈，不断优化测试方法和评估标准。
四、三支柱安全测试评估方法的应用（一）提高车辆安全性能通过基于场景的“三支柱”安全测试评估方法，可以全面、系统地评估车辆的安全性能。
这有助于发现车辆在各种情况下的安全隐患，从而提出相应的改进措施，提高车辆的安全性能。
（二）优化自动驾驶技术智能网联汽车的自动驾驶技术是其核心之一。
通过场景化的安全测试评估方法，可以更好地了解自动驾驶技术在不同场景下的表现，从而优化自动驾驶技术，提高其稳定性和安全性。
基于场景的性能测试设计
问题 是 由软件 系统 本身 产 生的 ， 可能 会 无法
根 治性 能 问题 。例 如 架构 设 计 方 面 的失 误 ， 可能 意味 着软 件 系统 将被 废掉 。 当然 这并 不意味 所有 的性能 预试 都要尽 ４ 早 进 行 ， 能 测 试 的启 动时 间要 由软 件 特 点 性
数 据 量 测 试 等许 多 内 容 。
统 本 身 也要 进 行优 化 ， 以便 全 面提 高 性 能 。
误 区 ５ 在 开 发 环 境 下 进 行 性 能 测 试 ： 误 区 ２ 在 其 它 测 试 完 成后 进 行 性 能 测试 ： 很 多时 候 ， 在软 件 开发 完 成后 进 行性 能
口陈绍英
很 多企业 在性 能测试 工作 中存在 一些 常
流 行 的 初期 ， 件 规模 一 般 较 小 ， 软 而硬 件 的 的 。如 果 应 用 系统 功 能 不 完 善 或 者 代码 运 行 效 率 低 下 ，通 常 会 带 来 一 些 性 能 问题 。
见误 区 ， 中部 分 企业 选 择基 于 场景 的设 计 更 新 却是 日新 月异 ， 件 性能 一 般 不是 突 出 其 软 性 能 测试 来 避 免这 些 误 区 ， 因为这 样 可 以大 幅 度降 低执 行 成 本 ， 同时 提 高性 能 测 试执 行 效率 。
维普资讯
Ｓ。 ａ ｇｅ ｇ 瞄 ｆ ｒ ｎｎ 团 盈 ｔ ｅ ｉｅ ｗ Ｅ
基于场景 的性 能测 试设计
性能 测试 在 测试 中往 往 不被 重视 ，而项 目中 由于 系统性 能 不合格 会 给 企 业带 来 巨大 的 损 失 。基 于 场景 的性 能测 试设 计 能 避免 性 能 测试 的 误 区 。
因此性能 测试 要尽量 在高 配置的 用户投
性能测试报告模板
性能测试报告模板1. 引言性能测试是软件开发过程中不可或缺的一环，它可以帮助开发团队评估系统在特定条件下的性能表现，发现潜在的性能问题，并为系统优化提供数据支持。
本报告将对XXX系统进行性能测试，并分析测试结果，以便为系统的性能优化提供参考。
2. 测试环境在进行性能测试之前，我们需要明确测试的环境和条件，以确保测试结果的准确性和可比性。
本次性能测试的环境如下：- 系统：XXX系统- 版本：X.X.X- 硬件：CPU X核，内存 XGB，硬盘 XGB- 软件：操作系统 XXX，数据库 XXX，应用服务器 XXX- 测试工具：XXX性能测试工具3. 测试目标在进行性能测试之前，我们需要明确测试的目标，以便为测试设计合适的场景和指标。
本次性能测试的目标如下：- 测试系统的并发用户量下的性能表现- 测试系统的响应时间和吞吐量- 测试系统的稳定性和负载能力4. 测试场景设计根据测试目标，我们设计了以下测试场景：- 场景一：模拟X个并发用户对系统进行操作，观察系统的响应时间和吞吐量- 场景二：模拟X个并发用户对系统进行操作，持续X小时，观察系统的稳定性和负载能力- 场景三：模拟X个并发用户对系统进行操作，逐渐增加负载，直至系统崩溃，观察系统的极限负载能力5. 测试执行在测试场景设计完成后，我们进行了性能测试，并记录了测试过程中的关键数据和观察结果。
以下是测试执行的主要内容和结果：场景一：模拟X个并发用户对系统进行操作- 平均响应时间：X秒- 吞吐量：X个请求/秒- CPU利用率：X%- 内存利用率：X%- 网络带宽：XMbps场景二：模拟X个并发用户对系统进行操作，持续X小时- 系统稳定性良好，未出现异常情况- 响应时间和吞吐量基本稳定在合理范围内- CPU和内存利用率波动在X%以内场景三：模拟X个并发用户对系统进行操作，逐渐增加负载- 系统在X个并发用户时出现性能下降- 在X个并发用户时系统崩溃，无法响应请求6. 测试分析根据测试执行的结果，我们对系统的性能进行了分析：- 系统在低负载下表现良好，响应时间和吞吐量均在可接受范围内- 随着并发用户的增加，系统的性能逐渐下降，直至崩溃- 系统的CPU和内存利用率在高负载下明显增加，存在性能瓶颈7. 测试结论根据测试分析的结果，我们得出以下结论：- 系统在当前硬件和软件环境下，能够支撑X个并发用户的正常操作- 针对高负载时的性能问题，需要对系统进行优化，包括但不限于数据库优化、代码优化、硬件升级等- 建议在生产环境中进行进一步的负载测试和性能优化8. 测试建议基于测试结论，我们提出了以下测试建议：- 优化数据库索引和查询语句，提高数据库的响应速度- 对系统进行代码审查和性能优化，减少不必要的资源消耗- 考虑升级硬件设备，提高系统的负载能力- 在生产环境中进行定期的性能测试，及时发现和解决潜在的性能问题9. 总结性能测试是保障系统稳定性和可靠性的重要手段，通过本次性能测试，我们发现了系统在高负载下的性能问题，并提出了相应的优化建议。
压力测试场景用例
压力测试场景用例
压力测试场景用例主要描述了测试环境、测试目标、测试数据、测试步骤和预期结果等。
以下是一个压力测试场景用例的示例：
场景描述：测试一个电商平台的系统在高并发情况下的性能表现。
测试环境：一个完整的电商平台系统，包括商品展示、购物车、结算、支付等功能模块。
测试目标：验证系统在高并发情况下是否能够保持良好的性能表现，如响应时间、吞吐量、稳定性等。
测试数据：模拟大量用户同时访问系统，例如1000个用户同时在线购物。
测试步骤：
1. 准备测试数据，模拟用户登录和访问系统的操作，如浏览商品、添加到购物车、结算、支付等。
2. 启动压力测试，模拟多用户同时访问系统，并监控系统的性能指标，如响应时间、吞吐量、CPU使用率等。
3. 逐步增加并发用户数量，观察系统性能的变化，记录各种性能指标的峰值和异常情况。
4. 根据测试结果，分析系统瓶颈和优化方向，提出相应的改进措施。
预期结果：系统在高并发情况下能够保持稳定的性能表现，响应时间、吞吐量等性能指标达到预期要求，无明显的瓶颈和故障。
以上是一个简单的压力测试场景用例示例，具体的测试场景和用例需要根据实际系统和业务需求进行设计和编写。
软件测试毕业设计题目
软件测试毕业设计题目一、自动化测试工具研究题目：基于Selenium的Web应用自动化测试技术研究与实践研究内容：本题目将深入研究Selenium自动化测试框架，通过实践项目，掌握自动化测试的流程和方法。
研究内容包括Selenium的安装配置、测试环境的搭建、测试脚本的编写与执行、测试报告的生成等。
同时，结合实际项目，对自动化测试的优缺点进行分析，并提出改进方案。
二、性能测试技术与实践题目：基于LoadRunner的性能测试技术研究与实践研究内容：本题目将深入探究LoadRunner性能测试工具的使用，通过实践项目，掌握性能测试的流程和方法。
研究内容包括LoadRunner的安装配置、场景设计、测试执行、结果分析等。
同时，结合实际项目，对性能测试的常见问题和解决方案进行分析和总结。
三、测试用例设计方法论题目：基于场景分析的测试用例设计方法研究研究内容：本题目将深入研究测试用例设计的场景分析方法，通过实践项目，掌握场景分析法的应用。
研究内容包括场景分析法的概念、流程、方法以及应用实例。
同时，结合实际项目，对场景分析法的优缺点进行分析，并提出改进方案。
四、移动应用测试技术探讨题目：基于Appium的移动应用自动化测试技术研究与实践研究内容：本题目将深入研究Appium自动化测试框架，通过实践项目，掌握移动应用自动化测试的流程和方法。
研究内容包括Appium的安装配置、测试环境的搭建、测试脚本的编写与执行、测试报告的生成等。
同时，结合实际项目，对移动应用自动化测试的优缺点进行分析，并提出改进方案。
五、持续集成与持续部署(CI/CD)研究题目：基于Jenkins的持续集成与持续部署技术研究与实践研究内容：本题目将深入研究Jenkins持续集成与持续部署工具的使用，通过实践项目，掌握CI/CD的流程和方法。
研究内容包括Jenkins的安装配置、流水线设计、构建触发器、构建过程管理以及部署策略等。
同时，结合实际项目，对CI/CD的常见问题和解决方案进行分析和总结。
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基于场景的性能测试设计在各类软件测试工作中，性能测试往往不被重视，而项目中由于系统性能不合格带来损失的例子却非常多。
造成这种现象的原因之一就是各个公司习惯压缩测试成本，而在性能测试方面的投入则更少。
本文重点介绍如何基于场景来设计性能测试。
选择典型的用户场景来进行测试，不但可以大大降低执行成本，更能提高性能测试执行效率。
在以前的《治疗软件亚健康》中，笔者重点讨论了运用“全面性能测试模型”来组织各类性能测试的方法。
“全面性能测试模型”提出了设计性能测试用例的框架，在实际项目中通过它可以确定性能测试用例的范围和类别。
而在测试用例内容确定后，接下来就要设计各类性能测试用例中的具体内容。
性能测试按照场景不同一般可以分为两大类，一类是为了测试目的而进行的场景测试，另外一类是基于用户实际情况而进行的场景测试。
因此，性能测试用例的设计应该面向性能测试场景来进行。
实际上，由于开发环境硬件配置不高，基于用户的测试多在用户现场进行，而为了测试目的而进行的测试多在开发环境即开发团队内部进行，不过两者进行的场所没有严格的界限，例如也可以在开发团队内部模拟用户的环境进行性能测试。
“ 为了测试目的而设计的测试用例场景”主要根据测试设计人员的经验来进行，但是仍然要参考用户的实际场景，用户实际使用场景是设计所有测试用例的依据。
例如一些业务系统，虽然备份历史数据的周期为一年，但是设计大数据量测试用例时仍然包含了系统运行一个月、半年等的数据量模拟测试，因为这些均属于用户的典型场景。
综合上面可以看出，性能测试用例设计首先要分析出用户现实中的典型场景，然后参照典型场景进行设计。
下面详细介绍一下常见的三类用户场景：一天内不同时间段的使用场景。
在同一天内，大多数系统的使用情况都会随着时间发生变化。
例如对于新浪、网易等门户网站，在周一到周五早上刚一上班时，可能邮件系统用户比较多，而上班前或者中午休息时间则浏览新闻的用户较多；而对于一般的OA系统则早上阅读公告的较多，其他时间可能很多人没有使用系统或者仅有少量的秘书或领导在起草和审批公文。
这类场景分析的任务是找出对系统产生压力较大的场景进行测试。
系统运行不同时期的场景。
系统运行不同时期的场景是大数据量性能测试用例设计的依据。
随着时间的推移，系统历史数据将会不断增加，这将对系统响应速度产生很大的影响。
大数据量性能测试通常会模拟一个月、一季度、半年、一年、……的数据量进行测试，其中数据量的上限是系统历史记录转移前可能产生的最大数据量，模拟的时间点是系统预计转移数据的某一时间。
不同业务模式下的场景。
同一系统可能会处于不同的业务模式，例如很多电子商务系统在早上8点到10点以浏览模式为主，10点到下午3点以定购模式为主，而在下午3点以后可能以混合模式为主。
因此需要分析哪些模式是典型的即压力较大的模式，进而对这些模式单独进行测试，这样做可以有效的对系统瓶颈进行隔离定位。
与“一天内不同时间段的场景测试”不同，“不同业务模式下的场景测试”更专注于某一种模式的测试，而“一天内不同时间段的场景测试”则多数是不同模式的混合场景，更接近用户的实际使用情况。
上面只介绍了三种典型的场景，实际项目中分析场景一般不会孤立的分析某一特定类型场景，而是把两种或者几种类型场景结合起来进行分析设计，这样做主要是为了选择更典型的场景和节省一些测试成本。
有了上面的基础知识，下面开始逐一讨论各类测试用例设计的细节。
在下面的讨论中，将以图2所示的某视频点播网站做为示例，图2显示了该视频点播网站的主要业务以及各个时间段使用场景。
图2网上视频点播系统使用情况图1、确定用户使用系统情况的方法确定用户对系统的使用情况是设计用例具体数据的基础，后面并发用户数据设计、疲劳强度设计、以及各种场景设计都要依赖对用户使用系统情况的分析结果。
分析用户使用情况经常采用现场调查和分析系统日志两种方法。
● 用户现场调查用户现场调查实际就是通过和用户进行沟通，进而确定用户的人员组成情况。
这类方法适用于用户群体固定且目标测试系统没有投产前的情况。
● 分析系统日志很多时候，通过和用户沟通不能掌握其使用系统的详细情况，尤其是诸如图2的网站业务系统，因为目标用户使用系统的情况是不确定的。
当用户比较分散、现场调查比较困难时，可以采用对系统日志进行分析的方法，以此作为对用户现场调查信息的补充。
大多数的系统都会对用户使用系统的情况进行日志管理，因此可以对日志进行分析，日志分析方法适用于已经投产或者试运行的系统。
如果没有系统日志功能，可以和开发人员进行沟通，在测试过程中增加日志管理功能。
通常分析系统日志可能要开发一些程序来对其进行统计分析。
在具体设计过程中，一般是两种方法结合使用。
图2的网上视频点播系统就是通过两种方法得到的测试数据：通过和用户进行沟通得到全国各地维护人员使用系统的大概情况，然后通过对系统一个月的日志进行分析得出其它用户使用系统的情况，最后综合在一起就得到了系统的使用情况图。
也许有人会问：为什么不通过日志分析得出全部的用户使用情况？主要原因有两个：一是日志分析不一定能得出全部的使用情况，可能产生偏差，例如用户反复登陆系统、注册多个帐号都会影响统计结果；二是日志分析往往较用户调研成本大，因为多会涉及开发工作。
2、并发用户数量设计并发用户尤其是最大并发用户数量的设计一直是网上很多测试论坛津津乐道的话题。
在前面文章中，已经介绍了并发用户和并发用户数量两个概念，下面将在其基础上讨论一下如何在性能测试用例中设计并发用户数量。
在设计并发用户数量前，首先要了解确定系统最大并发用户数量的方法。
下面介绍根据系统的最大使用人数或者最大在线数量来评估最大并发用户数量的方法（注：这里的最大并发用户数量不是指系统支持的最大并发用户数量，而是指系统在生存周期内可能达到的最大并发用户数量）。
● 极限法。
取最大在线用户数作为最大并发数，这种方法适用于系统已经投产或者目标用户群体不确定的门户网站，可以通过分析日志来得出结果；也可以使用系统已经注册的用户数量做为系统的用户数量，然后按照经验公式来估算最大并发用户数量。
● 用户趋势分析。
对软件生存周期内的用户未来走势进行分析，预测系统可能达到的最大使用用户数目，从而估计系统的最大并发用户数目，这种方法多用于系统用户数目逐渐增加的情况。
● 经验评估法。
按照经验来评估系统可能的最大并发用户数，这种方法多用于系统的使用用户数目相对稳定且比较明确的系统。
完成最大并发用户数量的评估后，接下来就可以设计每个用例要模拟的用户数量。
表1是上面OA系统的一个性能测试用例。
通过表1可以看出并发用户数量的设计很简单，基本是按照最大并发用户数量的百分比来设计，例如可以按照最大用户的20％不断增加来设计并发用户数量，直到达到最大并发用户数量。
对于某一特定的用例，设计用户数量需要注意下面三点：（1）按照各类用户同时递增的方式来设计用户数量。
按照递增的顺序设计测试用例是为了按照由浅入深的方法来发现系统的瓶颈，因此系统的各类用户应该同时增加。
（2）并发用户数的最大值一般不会超过前面计算的最大并发用户数量的20％，除非是为了测试系统能支持的最大并发用户数量。
（3）设计用户数量时要考虑成本，因为每组用户数都意味着至少执行一次测试。
综合上面的内容，可以看出用户并发数量设计是很灵活的，不用拘泥于公式和形式，只要充分考虑到用户现在和未来的增长趋势就可以了。
3、系统不同时间段场景的设计不同时间段的场景更接近用户使用情况，也是设计核心模块和组合模块并发性能测试用例的基础。
例如图2的网上电影点播系统，每两个小时使用系统的情况都是不同的，因此需要设计一些典型的场景。
不同时间段场景分析的数据来源主要是前面的需求分析和日志分析结果。
通过图2，很容易看出各个时间段不同模块的用户是如何并发的。
有了上面的资料，就可以设计各个时间段的组合模块测试用例。
下面是图2所示的网上电影点播系统“0~2点” 场景的一个测试用例：上面场景的并发人数只是一个实际例子，如何设计最大并发用户可以参考本节“并发用户数量设计”和“业务模式设计”的相关内容。
不同时间段场景设计的基本原则有两个：一是选择典型的场景进行测试，尤其要选择场景中并发用户数目较大的场景；二是要覆盖全面，即设计出的用例要覆盖到压力可能较大的时间段。
用户场景的设计一般和后面的业务模式结合起来进行，下面会进一步讨论两者如何结合在一起进行用例设计。
4、业务模式的设计业务模式的设计是不同时间段场景设计的特例，也是设计核心模块和组合模块并发性能测试用例的基础，设计业务模式的目的是专注于某些功能模块的组合。
通常按时间段来设计场景会涉及很多模块，如果系统存在由应用软件引起的瓶颈则很难对定位，因此才抽象一些特定的业务模式来进行用例的设计。
以图2的网上视频点播系统为例，就需要对系统维护、电影欣赏、页面查询浏览三种模式进行用例的设计。
按业务模式和时间段的场景来设计性能测试用例时，会涉及到如何设计每个模块并发用户数目的问题。
通常会取各个相关模块在24小时内最大的并发用户数目进行组合。
例如电影浏览模式在12～14点场景设计的测试用例如下：这里需要注意虽然在图2中12～14点内系统并发用户数目最多，但是系统登陆用户仍然取了24小时内最大值280而不是210，理由是系统登陆用户在10～12点内达到了高峰280。
这条原则看似和前面测试最大并发用户的方法有些冲突，实际思想还是一致的，只是这里关注每个业务模块的最大并发用户数。
实际加大用户数量没有太大的影响，尤其对于这类用户数目逐渐增加的Web系统，多测试一些并发用户然后进行调优，更能保证系统的扩展性。
从这里可以看出并发用户数目的设计一定不能拘泥于形式。
注意这里没有考虑用户数目在软件生存期内增加的情形，读者可以结合前面最大用户评估方法来确定最大用户并发数目，然后自己练习一下如何设计这两个性能测试用例的并发用户数目。
5、大数据量测试用例的设计大数据量测试主要分为历史数据引起的大数据量测试和运行时大数据量测试两种。
下面讨论一下如何来设计大数据量性能测试用例中的数据。
历史数据相关的大数据量测试设计主要以历史场景作为依据，通常首先确定系统数据的最长迁移周期，这个周期值的使用情况就是一个典型场景。
例如历史数据只保留一年，设计用例时就可以把一年作为周期，然后分别设计系统在三个月、半年、一年历史数据量情况下的测试用例。
确定了系统的最大数据量后，接下来选择一些前面的核心模块或者组合模块的并发用户测试用例作为其主要内容即可。
运行时大数量测试主要是通过模拟系统运行时可能产生的大数据量来进行测试。
例如图2的网上视频点播系统，可以模拟大量用户同时下载或者播放电影的情况。
这类测试用例通常根据实际情况自己去分析设计。
大数据量测试设计时可以借用前面的设计成果，因此相对容易。