基线性能测试法，最优情况下的性能，无法评估系统在用户真实环境下的使用性能。性能因子测试法，在最坏的条件下，系统的表现如何，以求充分暴露系统的性能瓶颈。
不要乐观地认为最坏的情况只是特例，很多时候，对系统造成严重/致命影响，导致用户无法正常使用的，恰恰就是最坏的情况被触发了。所以测试者必须测试最坏情况下的产品性能，评估造成的影响是否可以接受。如果不能接受，是否有解决或者规避的方法。如果没有，则建议与这个影响因子（某个组件或者功能）相关的设计、技术选型等重新进行。因为这类最坏情况一旦在用户使用中被触发了，是无法修复的，风险非常大，轻则影响交付，重则影响产品成功。这也是这类测试的意义所在。
1.单功能因子影响下的性能
以某开源高速生成树算法进行性能测试为例，策略功能是一个影响性能的因子，了解到策略的数量、策略的复杂度（对应算法中的离散规则）是其中重要的性能影响点，基于此可以构造测试条件和数据，测试最坏的情况了，然后看看测试结果中性能下降程度是否可以接受。
由于实际工作中最坏的测试条件或者测试数据往往并不明确，更常见的方式是测试不同的配置或者负载对性能的影响，得到这个因子对性能影响的趋势图。
但在实际执行的时候会有个困难，就是影响因子数是一个范围（例如系统允许输入的最大因子数为1000条），我们不可能遍历每一个值来测试性能，如何取值是难点。功能测试时，我们可以用等价类和边界值来确定取值，但这样的取值策略对性能测试并不适用。介绍一个适合性能测试的取值方法——二分五点取值法。
还是以影响因子数量为例，假设系统允许输入的最大因子数为1000，先测试最小值1下的性能，再测试最大值1000下的性能，接着测试中间值500下的性能值，然后继续在1～500和500～1000的二分位取点，分别测试250和750下的性能，一般来说，通过这样5个点就可以较为准确地得到这个因子对性能的影响趋势了。
还可以通过数学拟合得到趋势曲线，借助excel自带曲线趋势功能生成的3阶多项式拟合曲线，可以得到任何取值的性能值。
2.多功能因子影响下的性能
对一个复杂系统来说，影响性能的因子可能非常多，要对所有的性能因子组合进行测试是不可能的。实际工作中，使用性能因子组合的选择原则进行性能因子组合的选择。
性能因子组合的选择原则：从用户使用角度（一个“运行”路径），整体考虑会涉及的性能因子，将这些性能因子进行组合，测试多因子叠加下最坏的测试性能值。
以策略功能（高速策略生成树算法）为例，看看如何使用上述原则来进行多因子选择。假设系统中，功能1、功能2、策略功能均为性能影响因子，用户有两种可能的运行路径，运行路径1受到功能2中因子2的影响，运行路径2受到因子1、因子3和高速生成树算法这个因子的影响。考虑多因子对性能影响时，我们可以设置测试条件和测试数据，使其可以覆盖运行路径2，以测试3个因子叠加的情况下，性能的最坏值。
摘取自刘琛梅老师的《测试架构师修炼之道：从测试工程师到测试架构师 第2版》
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