01
吞吐压测概述
什么是吞吐量、TPS/QPS概念、压测的核心目标与价值。
基础概念
02
Batch概念解析
Batch的定义、Batch在数据库与消息队列中的应用场景。
核心场景
03
Batch Size基础
Batch Size对吞吐量的影响、大小Batch的优劣对比。
调参对比
04
Batch Time窗口
时间窗口的概念、如何通过时间窗口控制Batch触发。
窗口触发
05
Batch与延迟的博弈
吞吐量与延迟的权衡关系、如何找到平衡点。
权衡延迟
06
数据库Batch Insert实战
MySQL批量插入调优、JDBC Batch最佳实践。
MySQLJDBC
07
消息队列Batch消费
Kafka批量消费配置、RabbitMQ批量确认机制。
KafkaRabbitMQ
08
Batch Size调参方法论
从经验值到逐步逼近法、二分法调优。
方法论二分法
09
压测工具选型
JMeter、wrk、Locust、Go-stress-testing对比。
工具对比
10
压测脚本编写
基于JMeter的Batch压测脚本、参数化配置。
JMeter脚本
11
压测环境搭建
硬件配置、网络带宽、数据库连接池设置。
环境配置
12
压测指标监控
CPU、内存、IO、网络、GC、连接池状态。
监控指标
13
单机压测实战
从100并发开始、逐步增加Batch Size。
单机并发
14
集群压测实战
分布式压测方案、数据一致性验证。
集群分布式
15
Batch Size递增实验
记录不同Size下的TPS、RT、成功率。
实验TPS
16
Batch Time窗口实验
固定Size下调整时间窗口的效果。
窗口实验
17
混合负载场景
读写混合、不同Batch Size组合测试。
混合负载
18
异常场景测试
网络抖动、服务重启、慢SQL对Batch的影响。
异常容错
19
数据倾斜问题
热点数据导致Batch处理不均、解决方案。
倾斜热点
20
内存溢出排查
Batch过大导致OOM、JVM参数调优。
OOMJVM
21
连接池耗尽
Batch占用连接时间过长、连接池大小调整。
连接池超时
22
事务边界控制
Batch事务粒度、大事务拆分策略。
事务拆分
23
异步Batch处理
线程池+Queue模式、CompletableFuture实践。
异步线程池
24
Batch与缓存结合
本地缓存+批量写入、Redis Pipeline。
缓存Redis
25
全链路压测
从网关到数据库的Batch参数传递与优化。
全链路传递
26
压测报告生成
TPS曲线图、RT分布图、资源利用率图。
报告可视化
27
调优决策树
根据压测结果自动推荐Batch参数。
决策自动
28
生产环境灰度验证
金丝雀发布、A/B测试Batch参数。
灰度A/B
29
常见踩坑总结
我经历过的Batch调优翻车现场。
踩坑经验
30
课程总结与进阶
Batch调优的终极心法、学习路径推荐。
总结进阶