一、压力测试背景与目标

在数字化客服场景中，春松客服作为企业与客户交互的核心平台，需应对高并发、低延迟的严苛要求。本次压力测试（春松客服的压力测试（2））聚焦于验证系统在极限负载下的稳定性、响应效率及资源利用率，目标包括：

识别性能瓶颈：通过模拟真实场景，定位数据库查询、API接口、消息队列等环节的潜在瓶颈。
验证扩容能力：测试系统在横向扩展（如增加节点）和纵向扩展（如提升单机配置）时的性能线性增长能力。
保障业务连续性：确保在突发流量下，客服会话、工单处理、知识库检索等核心功能无中断。

二、测试环境与工具配置

1. 基础设施

硬件：采用4台8核16G内存的云服务器，分别部署应用服务、MySQL数据库、Redis缓存及RabbitMQ消息队列。
网络：千兆内网环境，模拟跨区域访问延迟（通过TC工具添加网络延迟）。
软件：Spring Boot 2.7.x + MyBatis + Netty，基于Docker容器化部署。

2. 测试工具

JMeter：模拟多用户并发请求，支持HTTP/WebSocket协议。
Prometheus + Grafana：实时监控CPU、内存、磁盘I/O及网络带宽。
Arthas：动态诊断Java应用性能问题（如方法耗时、线程阻塞）。
自定义脚本：通过Python生成动态测试数据（如用户会话、工单内容）。

三、测试场景设计

1. 基础性能测试

并发用户数：从100逐步增加至5000，观察系统响应时间（RT）和错误率。
关键指标：
- 平均RT：<500ms（90%请求）
- 错误率：<0.1%
- 吞吐量（TPS）：≥2000

测试结果：在3000并发时，RT升至800ms，错误率0.3%；5000并发时系统崩溃。初步定位为数据库连接池耗尽。

2. 混合负载测试

模拟真实场景：70%查询请求（如客服会话检索）+30%写入请求（如工单创建）。

优化措施：
- 数据库层：引入读写分离，主库处理写入，从库处理查询。
- 缓存层：对高频查询结果（如用户信息）使用Redis缓存，设置TTL=5分钟。
效果：TPS提升至2500，RT稳定在400ms以内。

3. 长时间稳定性测试

持续运行12小时，模拟日常流量波动（如早高峰、晚高峰）。

问题发现：
- 内存泄漏：应用服务内存使用量每小时增长2%，最终触发OOM。
- 消息堆积：RabbitMQ队列积压超过10万条，导致消息处理延迟。
解决方案：
- 代码优化：修复未关闭的数据库连接和文件流。
- 扩容策略：增加消费者节点，将队列分区（如按工单类型拆分）。

四、深度优化策略

1. 数据库调优

索引优化：对高频查询字段（如customer_id、create_time）建立复合索引。
SQL改写：避免SELECT *，仅查询必要字段；使用EXPLAIN分析执行计划。
分库分表：对工单表按create_time月分表，降低单表数据量。

2. 异步化改造

关键路径：将非实时操作（如日志记录、数据分析）改为异步处理。

技术实现：

// 示例：使用@Async注解实现异步任务
@Service
public class LogService {
    @Async
    public void saveLog(LogEntity log) {
        // 异步保存日志到数据库
    }
}

效果：主流程响应时间缩短30%。

3. 限流与降级

令牌桶算法：对API接口设置QPS上限（如1000/秒），超限后返回429状态码。
熔断机制：使用Hystrix监控依赖服务（如支付接口），失败率超过50%时快速失败。

五、测试结果与总结

1. 最终性能指标

指标	优化前	优化后
最大并发数	3000	8000
平均RT	800ms	350ms
TPS	2000	3500
错误率	0.3%	0.01%

2. 经验总结

分阶段测试：从单元测试到集成测试，逐步暴露问题。
监控全覆盖：结合指标监控（如Prometheus）和日志分析（如ELK）。
自动化回归：将压力测试脚本集成到CI/CD流程，确保每次发布前验证性能。

六、对开发者的建议

提前规划容量：根据业务增长预测，预留30%以上的性能余量。
模拟真实数据：避免使用简单测试数据，需包含异常值（如超长文本、特殊字符）。
持续优化：性能优化是长期过程，需定期复盘测试结果。

通过本次压力测试，春松客服系统在可靠性、响应效率及资源利用率上均达到行业领先水平，为后续大规模商用奠定了坚实基础。开发者可参考本文中的测试方法与优化策略，提升自身系统的抗压能力。

春松客服压力测试实战：性能优化与可靠性验证