首先，场景的设置如果根据生产环境中的数据来统计整理，那是最好的。在我最近做的项目中，就是拿生产环境中的几个月的数据统计整理，并最终计算出具体的每一种类型的交易所占的TPS值。在场景设定时，依据得到的TPS来设定场景。完全模拟生产环境的TPS数据量。然后再做一些比生产环境更大的一些场景。这是根据生产环境来分析的。
其次，如果没有生产环境的数据，我的建议是：先做基准测试和容量测试。我们先做少量（比如：3、5个用户）用户的场景，以便给后面的测试做个参考。接着，我们可以这样做（在这里，我先忽略对脚本中相关内容的描述。），忽略所有的思考时间和pacing，从一个用户一直ramp up，直到系统出现瓶颈为止。其实我们可以观察一下，当响应时间上升时，TPS必然增长缓慢。这时，已经可以说明系统的处理达到了上限，但是由于我们的响应时间是在一个范围内可接受的，所以我们还可以接着加压，直到响应时间不可接受。
再者，如果我们希望设置思考时间和pacin这样的延时，同样也可以用上面提到的方式来做。但是有一点很重要。你的性能测试目标是什么？如果没有目标，性能测试就没有停止的时候。如果有目标，达到目标即可。有些公司的性能测试目标提的很泛泛，如果是这样的话，将导致性能测试处在一个很尴尬的位置里：因为你不能精确的达到那个目标。
