一、压测核心目标与场景定位

压测（Performance Testing）的核心目标是通过模拟真实业务场景，验证系统在高并发条件下的稳定性、响应速度及资源利用率。其典型应用场景包括：

大促活动预演：如电商平台的秒杀活动，需验证订单系统在每秒万级请求下的处理能力；
服务扩容验证：新增服务器节点后，需确认系统吞吐量是否线性提升；
架构瓶颈定位：通过逐步加压发现数据库连接池、线程池等资源的瓶颈点；
长尾请求优化：识别99分位响应时间过长的接口，针对性优化代码逻辑。

以某电商系统为例，其压测需覆盖商品查询、购物车操作、订单支付等核心链路，模拟用户从浏览到下单的完整行为路径。

二、压测工具选型与对比

主流压测工具可分为开源与商业两类，选型需综合考虑功能、扩展性及学习成本：

JMeter：Java开发的开源工具，支持HTTP、数据库等多种协议，插件生态丰富，适合HTTP接口测试；
Locust：基于Python的分布式压测工具，通过编写Python脚本定义用户行为，适合复杂场景模拟；
云原生压测服务：如百度智能云提供的全托管压测平台，支持千万级并发，内置智能调速与实时监控。

三、压测脚本开发实战

以Locust为例，演示如何编写压测脚本：

from locust import HttpUser, task, between
class ECommerceUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)  # 模拟用户思考时间
    @task
    def browse_product(self):
        self.client.get("/api/products?category=electronics")
    @task(2)  # 权重更高，模拟高频操作
    def add_to_cart(self):
        headers = {"X-Token": "user_token_123"}
        self.client.post("/api/cart", json={"product_id": 1001}, headers=headers)

关键要点：

用户行为建模：通过@task装饰器定义不同操作的权重比例；
请求头与参数化：使用动态参数（如user_token_123）模拟真实用户；
思考时间控制：wait_time避免请求过于密集导致服务器拒绝服务。

四、压测场景设计与执行

1. 基础场景设计

阶梯加压测试：从100并发开始，每5分钟增加200并发，直至系统出错；
峰值测试：直接模拟预期最大并发（如5000用户），持续10分钟观察稳定性；
耐久测试：以80%最大负载运行24小时，验证内存泄漏等问题。

2. 分布式执行配置

以JMeter为例，通过主从模式实现分布式压测：

主节点配置：修改jmeter.properties中的server.rmi.ssl.disable=true；
从节点启动：在从机执行jmeter-server命令；
主节点控制：在JMX文件中配置从机IP，运行测试计划。

3. 监控指标采集

压测过程中需重点监控：

系统指标：CPU使用率、内存占用、磁盘I/O；
应用指标：QPS（每秒查询数）、错误率、响应时间分布；
数据库指标：连接数、慢查询数、锁等待时间。

可通过Prometheus+Grafana搭建监控看板，或直接使用云服务商的监控服务。

五、压测结果分析与优化

1. 结果解读方法

平均响应时间：反映整体性能，但易受长尾请求影响；
P99响应时间：99%请求的完成时间，更贴近用户体验；
错误率趋势：随并发增加，错误率应保持稳定，骤增表明达到瓶颈。

2. 常见瓶颈定位

数据库连接池耗尽：错误日志中出现”Too many connections”；
线程池阻塞：应用日志显示”RejectedExecutionException”；
网络带宽限制：监控显示网卡出口流量达到上限。

3. 优化案例

案例1：数据库优化

问题：压测发现订单查询接口P99达3秒；
分析：通过慢查询日志定位到某复杂JOIN语句；
优化：添加索引、拆分查询、引入缓存。

案例2：线程池调优

问题：高并发下出现大量502错误；
分析：Tomcat线程池配置过小（核心200/最大500）；
优化：调整为（核心500/最大1000），错误率降至0.1%。

六、进阶技巧与最佳实践

混合场景模拟：结合读写比例（如70%读/30%写）更贴近生产环境；
地域分布式压测：使用多地域节点发起请求，验证CDN与全局负载均衡效果；
压测数据隔离：使用独立数据库或影子表，避免污染生产数据；
自动化压测：集成到CI/CD流水线，实现代码提交后自动触发压测。

七、总结与展望

压测是保障系统高可用的关键环节，需从工具选型、脚本开发到结果分析形成完整闭环。未来，随着云原生架构的普及，压测将向智能化（如AI自动调参）、无代码化（如可视化场景编排）方向发展。开发者应持续关注技术演进，结合业务需求选择最适合的压测方案。

通过本文的系统指导，读者可快速掌握压测全流程，构建符合业务场景的高效压测体系，为系统稳定性保驾护航。

手把手教你压测：从工具选型到结果分析全流程指南