毕业设计中，功能正确往往被优先关注，性能问题却容易在验收或演示时才暴露。性能测试与优化并非高深的工作，而是围绕响应时间、吞吐量、资源占用等指标展开的系统性排查。提前制定测试计划，能帮助你发现架构或编码层面的隐患，避免最后阶段手忙脚乱。
性能测试的第一步是明确场景。不需要一开始就模拟海量用户，而是从核心业务流程入手，比如登录、查询、提交订单等。可以使用开源工具如JMeter或Locust编写脚本，在本地或测试环境运行。需要关注的关键指标包括平均响应时间、错误率、吞吐量（每秒请求数）以及CPU、内存、磁盘IO等资源使用情况。记录这些数据是后续优化的基础。
第二步是定位瓶颈。通常可以从三个层面分析：数据库查询是否慢、应用程序逻辑是否低效、服务器配置是否合理。常见做法是给系统添加日志或使用诊断工具，例如慢查询日志、Arthas或VisualVM。观察性能数据时，如果数据库连接池或CPU长时间满负荷，很可能说明SQL需要优化或代码中存在多余计算。先找出最耗时的环节，再针对性地改进。
第三步是实施优化。常见手段包括：为高频查询添加合适的索引、使用缓存分担读压力、调整连接池参数、减少循环中的重复计算、或对静态资源进行压缩。优化时建议一次只改动一个变量，并重新测试验证效果，避免改动互相影响。同时注意，性能优化可能增加复杂度，如果提升不明显，就不必过度设计，毕竟毕业设计更看重过程的规范性和合理性。
最后要记录完整的测试与优化过程。将测试环境、工具版本、测试数据、优化前后的对比结果整理成文档，这部分内容可以直接写进论文的测试或系统实现章节。答辩时，能清晰说明自己发现了什么问题、做了什么改进，比单纯展示功能更有说服力。