明确测试目标，从实际场景出发
很多人一听说要测性能，第一反应就是打开工具点几下，看个响应时间完事。但真实情况往往复杂得多。比如你开发了一个记账App，用户在月底打开时卡顿严重，这就不是随便跑一次就能发现的问题。得先想清楚：是测启动速度？页面切换流畅度？还是长时间使用后的内存堆积？不同的目标，测试方法完全不同。
准备测试环境和工具
手机端常用的就是Android Studio自带的Profiler，或者Xcode里的Instruments。电脑上的桌面客户端可以用Chrome DevTools（如果是Electron这类基于浏览器的框架），或者专门的性能监控工具如JMeter、LoadRunner。关键是要模拟真实用户的设备条件，别只在高配机器上测完就说“很流畅”。
举个例子，你家亲戚用的是三年前的千元机，你的App在上面加载要10秒，而你在旗舰机上测才2秒。这时候就得考虑降级策略，比如懒加载、资源压缩，而不是一味优化代码。
关注核心指标
启动时间、CPU占用率、内存消耗、FPS帧率、网络请求耗时，这些都是硬指标。比如一个聊天软件，如果发消息后界面卡住半秒，用户就会觉得“不灵敏”。可以用代码埋点记录关键路径的耗时：
const start = performance.now();
renderMessageList();
const end = performance.now();
console.log('消息列表渲染耗时：' + (end - start) + 'ms');这种数据积累多了，就能看出趋势，哪次更新导致了性能下滑，一目了然。
模拟真实操作流程
别只测单个功能点。用户不会只打开一次就退出。应该设计一套完整操作路径，比如登录→查看主页→刷新→点击详情→返回→切换标签页→后台运行5分钟再切回来。这个过程中观察内存有没有持续上涨，有没有崩溃日志。
有些问题只有在长时间运行后才会暴露。比如某个事件监听器没解绑，每切换一次页面就多挂一个，用几个小时后内存爆了。这种就得靠自动化脚本循环跑几十遍才能发现。
利用自动化提升效率
手动一遍遍点太累，可以写脚本模拟用户行为。比如用Appium控制手机自动完成一系列操作，并记录每次的性能数据。跑完生成报告，直接对比不同版本的变化。
哪怕是简单的批处理脚本也能起作用。比如每隔一分钟抓一次内存快照，连续抓一小时，最后看曲线走势。发现问题再深入查具体是哪个模块拖了后腿。
别忘了用户体验本身
数字再好看，用户觉得卡，那就是卡。有时候FPS显示60帧，但动画不连贯，可能是主线程被阻塞了。这时候需要看调用栈，找出耗时函数。比如一个JSON解析用了同步方式，数据一大就卡住界面，改成异步就能明显改善。