性能测试的目的： 优化产品逻辑资源，改善运行环境
场景：测性能缺陷
内存泄漏：同一操作会使内存不断升高；容易导致内存空间不够用。
内存溢出：在经过一系列操作后，在建议内存配置的机器下，内存超过最大值；产品运行效率变低，有可能运行直接卡死；
内存上升过高：某些操作虽然不会弄爆内存，但是会使内存上涨幅度较大；应及时优化，在迭代过程中，随着新功能或资源的加入，导致内存过高，也不利于定位问题；
cpu占用率飙升比较厉害：出现并发就容易导致CPU超过阈值；或者并发数会减少。
CPU长期保持高位水平：代表功耗高。
CPU占用最高值：观察什么操作会使将CPU资源占满，再分析是否合理。
磁盘IO很高：观察什么操作会使将CPU资源占满，再分析是否合理。
场景：测试性能瓶颈
场景：测试性能迭代情况
设好测试环境的资源配置，内存使用量，CPU使用量；客户端的线程数，确保数据源一样，测试脚本一样；
TPS指标下降的原因：
业务逻辑有更新，业务逻辑变慢了，调查函数的耗时；
业务逻辑没有更新，外部服务耗时高了，调查外部服务的耗时；
业务逻辑没有更新，外部服务耗时也没有变化，可能是测试环境有变化，重测上版本产品；
总进程数与正在运行进程数增加
在测试过程中，避免其他进程的执行对测试环境造成资源的损耗；
磁盘IO频繁
当CPU与内存使用资源未被占满，磁盘IO很高，证明瓶颈在磁盘IO。
磁盘空间：满载情况下会导致程序运行失败。
根据客户给出的机器配置用来跑产品，设置最大并发数，找出性能瓶颈；
在测试环境，设置CPU、内存的最大设置最大并发数，找出性能瓶颈；
备注：
由于硬件不同，不同的测试环境会导致性能瓶颈不一样，所以一般会设置CPU和内存的使用最大值，以便于将性能瓶颈落在这两项比较直观的指标上。
如果该API不能使CPU或内存满载，那需要研究性能瓶颈是否在其他地方，比如硬盘IO，如果不是有可能是网络延迟问题，可以继续增大并发数。
只有在资源满载的情况下，才能确定该API运行不被其他因素影响。
