通過二八定律來計算預期指標
首先先預估系統的每日總請求數，這個沒有固定的方法，如果沒有任何歷史數據參考，一般是通過用戶量或者其他關聯繫統來評估。
比如某網站新增了一個每日簽到送積分功能，由於還沒有上線，所以沒有簽到的數據。網站的註冊用戶1000w，日活躍用戶大概是100w左右，那麼最極端情況下，這100w人都會來簽到（實際肯定不會這麼多人來簽到，但是評估指標要儘量往高評，以免出現極端情況），那麼每天大概有100w次簽到請求，80%的請求數就是100w*0.8=80w。
其次確定系統的20%時間，大多數系統是24小時對外提供服務的（也有一些系統，比如政府類的項目，是在一天的某個時間段提供服務的）。但是大多數系統在0點-6點之間訪問量很少，從一天的總訪問量來看，可以忽略不計。所以統計時間的時候，可以把這段時間去掉，一天24小時去掉這6個小時，還剩下18個小時，那20%的時間=18小時*3600秒*0.2=12960秒。
最終計算出來的結果爲80w請求/12960秒=61左右。也就是說接口TPS滿足61即可。
但是也需要考慮一個問題，因爲上面的用戶請求是按照100w評估，也有可能推出這個活動後，每日會有超過100w的用戶來簽到。簽到業務每個用戶只能執行一次，如果是其他業務，可能會有多次操作。所以評估出來指標後，爲了更加保險一些，最好再乘以一個冗餘係數，提高預期指標，防止人爲評估造成預期指標偏低的情況。
這個冗餘係數一般定爲2-5之間（個人經驗），上面計算出來的tps指標爲61，如果再乘以一個冗餘係數3，那麼最終tps指標就定爲183。同時，將來項目上線後，可以通過對項目接口的峯值監控，來對比之前評估的算法結果，調整冗餘係數，最終隨着不斷的數據積累，將會形成一套本項目的性能模型。
那麼將來項目上線後，接口的訪問量真的和計算的一模一樣嗎？這個肯定不會，大家一定得知道一個原則，性能測試從來都不是一門非常精確的技術。二八定律也並不是100%適用於所有業務場景。在沒有任何歷史數據參考的背景下，二八定律相對來說是一種相對來說靠譜的算法，最起碼有一定的理論依據，比拍腦袋猜的值靠譜多了。
總結一下，二八定律的算法爲 80%的請求 / 20%的時間 * 冗餘係數