在写需求文档的时候就可以把性能需求一起规定好，在需求评审时也要评审下性能需求，让各方达成一致。
当响应时间＞5秒后，74%的PC端用户、50%以上的App用户会选择放弃操作，30%的用户会选择卸载应用，33%以上的用户会转身使用竞品。
而对于产品来说，需要关注的是页面响应时间，就算接口处理完成，数据传到客户端上了，在前端也需要解析出来，也会消耗一定时间。
即1s内用户完全可以接受，3s内用户觉得还可以，5s用户就会开始焦躁不安。
当然这只是个通用标准，不是个固定标准。我们在提出需求时，可以结合业务重要性、数据量大小、使用频次来做综合考虑。
举个例子：导出excel报表。对于很多B端产品，这是个刚需、高频的功能。
我们可以这样提出性能要求：
- 1万条数据，导出完成用时3s。
- 3万条数据，导出完成用时5s。
- 10万条数据，导出完成用时8s。
我从网上找到一些响应时间参考指标，大家可以看下：
- 互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。
- 金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。
- 保险企业：3秒以下为佳。
- 制造业：5秒以下为佳。
2. 并发用户数——笼统也直观的指标
并发用户数的定义是每秒同时向服务器提交请求的用户总数量。
关于并发用户数有2个理解：
- 多个用户同一时间做不同操作，比如多个用户有发动态的，有刷动态的。
- 多个用户同一时间做同一个操作，比如多个用户一起发动态。
对于这2个理解，在性能需求上可以分开提，比如：
- 系统支持并发用户数500
- 发布动态：支持300人并发发布动态。
有几种并发用户数评估方法，大家可以看下：
1）公式1：
n：平均每天的访问用户数。App可以直接用日活代替。
L：一天内用户从登录到退出的平均时间，可以理解为平均用户使用时长。
T：考察时间长度，一天内多长时间有用户在使用系统。
举个例子:
App日活是10w，用户平均使用时长是10min，用户每天活跃时间大约是从早上10点到晚上10点。
公式里的n=10w，L=10min，T=12h
C=（10w×10min）/12h，时间单位统一成秒
C=（10w×10×60）/（12×3600）≈1388人/秒
峰值C’=1388×3×根号1388≈1500人/秒
提需求时可以以峰值并发用户数为准
2）公式2：
C=（用户总量/统计时间）*影响因子
影响因子一般为3
比如App的每天晚上8点-10点用户最活跃，且活跃用户有8w。
8w/2h×3≈33人/秒
3）公式3：
根据80~20原则：80%的请求在20%的时间内产生。然后结合PV一起算（注意不是UV，因为一个用UV产生多个PV）
比如1天的PV有100w
先算80%的PV：100w×80%=80w
20%的时间：24h×20%=4.8，换算出秒，就是4.8×3600=17280秒
并发数就是：80w/17280=46人/秒
如果是B端私有化部署的产品，一般使用人数比较固定，我们可以从企业人员数量做评估：用户数量×比例，比例可以视具体情况而定，一般取8%-20%。
当然这些都是评估方法，得出的具体数据量只是做个参考。
3. 吞吐量——衡量系统处理能力的重要指标。
吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现着系统处理请求的能力。
吞吐量的量化指标有：TPS（每秒事务数）、QPS（每秒查询数）
TPS：是指事务数/秒。一个事务是指服务器发送请求，服务器做出反应的过程。
整体过程就是：用户做出操作>>请求服务器>>服务器处理>>服务器处理完成返回到用户。
每秒能完成多少个流程就是多少个TPS
简单理解：就是登录一次算一个事务，每秒能完成2个登录事务，就是2个TPS。
QPS：是指每秒查询率。指一台服务器每秒能够响应的查询次数。
QPS 基本类似于 TPS，不同的是：在完成一个事务时，会存在多次查询服务器，所以应该是TPS≤QPS。
另外TPS、QPS响应时间与并发用户数有关系，对应的公式是：
TPS=并发用户数/平均响应时间。
当性能测试完，测试说500TPS，我们要有个大约概念，如果响应时间按1s算，那并发数就是500。
一般的标准有：
- 互联网电子商务：10000TPS~100000TPS,例如天猫5万TPS
- 互联网中型网站：100TPS~500TPS
- 互联网小型网站: 50TPS~100TPS
4. CPU
CPU指标主要指的CPU利用率。
程序在运行的时候，会使用CPU做处理计算。就会占用CPU的空间，如果占用过多，系统就会出现卡顿、无响应的情况。
CPU标准：
- CPU＜20％的利用率为资源空闲
- 在20％～60％之间表示资源使用稳定
- 在60％～80％之间表示资源使用饱和
当＞75%时，就需要关注了。
对于web端，一般指服务器的CPU。而对于移动端，常指手机的CPU 。
App的CPU一般在20-40%，最多不能超过75%，如果长时间cpu利用率过高，就会产生发烫、闪退。
5. 内存
内存主要是运行处理CPU发出的指令，在内存里处理完毕后，再反馈给CPU。
在网络上或者硬盘上加载的资源，一定会通过内存交换，可以理解为：页面加载出来的图片、文字会暂时存到内存里的，处理完成后就删掉。
内存和CPU类似，资源都是有限的，如果占用过多，会出现卡顿或闪退的现象。
内存常内存使用率做为指标，一般＜70%。
6. 磁盘吞吐量
磁盘吞吐量是指单位时间内通过磁盘的数据量，主要是每秒的读、写请求大小。
一般用磁盘繁忙率来确定性能，磁盘繁忙率要＜70%。
这个指标了解即可。
7. 网络吞吐量
是指有每秒有多少兆流量进出，一般情况下不能超过设备最大传输能力的70%。
这个指标了解即可。
8. 错误率
错误率=(失败事务数/事务总数)*100%。
在一定并发下，循环调用某个接口，会出现接口报错的情况。错误率正常情况下要为0。
在高并发的情况下错误率一般要低于0.6%，就是成功率要高于99.4%。
这个指标了解即可。
像CPU、内存、磁盘、网络是指服务器的资源利用率，主要是对公司内部来说。
性能测试的同学对于这些指标的标准都很清楚，对于我们产品，需要明白这些定义与具体标准即可，性能需求提不提问题都不大。
四、移动端需要关注的性能指标
1. FPS
FPS是指每秒显示的帧数，主要用来体现出app的流畅度。
App的FPS一般＞24帧/秒，最好是60帧/秒。
FPS的越高并不意味着越流畅，FPS低也不意味着页面卡。
还需要关注帧率的稳定性。如果一直都是低帧率，卡顿现象感受不明显，如果帧率忽高忽低，就会有明显的掉帧、卡顿现象。
对于游戏类app帧率要求较高，对于非游戏类app，我认为只要能保证没有明显的卡顿现象就可以了。
2. 耗电量
在App中，CPU处理、蓝牙、定位、传感器、GPU（图形处理）都会加快耗电量。
对于不同的App单位时间耗电量是不同的，耗电量的标准可以通过对比得出：
- 与历史版本间进行对比。如果新版本与上一个版本单位时间内耗电量相差过多，则需要优化。
- 与竞品对比，如果比竞品多了10%以上的耗电量，也需要优化。
3. App启动时间
在说响应时间的时候，我们提到1-3-5原则，5s的时候用户已经开始焦虑了。
而App的启动时间，是用户感知到的第一个时间段，直接影响用户对App的首要体验，第一次留不住，让用户再回来就更难了。
App的响应时间标准是最大不能超过5s。
如果启动时间过长，该优化就优化。
当然也可以对于历史版本与竞品进行对比，看看自家App的水平在哪。像支付宝，启动时间是秒开。
性能指标一般就以上这些，大家需要理解下。
五、性能需求达不到怎么办
一般性能测试同学在测试完成后，会给出对应的性能测试报告，我们可以通过解读性能报告的内容来判断是否需要优化性能。
在我的工作经历中，很多时候会出现性能不达标的情况，如果性能需求不满足，我们可以按照以下方式确定：
1. 重新分析指标合不合理
一般在评估时会对性能要求过高，需要重新定义性能指标再做判断。
2. 判断实际性能与性能需求是否相差太多
如果相差不大，可以先发版，延期处理性能问题。
如果相差太大，不能接受，就要与研发沟通，确定是否有优化方案、优化方案内容、优化是否会导致延期。
如果会引起延期，就要和领导反馈，以及同步各方。
六、如何从产品设计上提高性能
性能问题归根到底是技术问题，而为了达到更好的性能指标，达到最好的用户体验，我们也可以从产品设计上整点花样。
- 采用tab页的方式：同一个页面数据过多时，使用tab页分开加载。
- 分页加载：一次加载10条/20条等。
- 尽量不采用全屏加载的方式，使用懒加载、预加载。
- 懒加载：比如图片先展示缩略图，然后点击查看原图。
- 预加载：提前把内容加载好，用户进入到页面时，可以直接看。有些app的开屏广告就是提前预加载好，用户下次点击进入时可以直接观看。
- 连接超时后进行情感化提示：设置超时时间10s，当超时后，通过有趣的方式提示用户。
- “欺骗”用户：在页面显示操作成功，但是后端还在处理。微信发朋友圈时，就算在断网的情况下也是可以发布出来，但是就自己能看到，等联网后才能成功发布出来。
上边的几种方式虽然是和技术相关的，但是这些是直接影响产品用户体验，还是需要我们产品提出。
另外对于缓解用户的焦虑感，可以使用有趣、好玩的加载动画，分散用户的注意力。
也可以采用进度条来体现系统处理的进度。对于处理时间确实很长的，给用户个大约用时，让用户有个心理预期。
七、总结
性能需求是个容易忽视，却无比重要的地方。如果你一直忽略性能需求，下次的需求文档里一定要写上。
如果你不提，一上线系统卡成狗，你是产品，就是你的锅。
