01
吞吐压测概述
什么是吞吐压测、为什么需要、核心指标 (QPS/TPS/RT/并发数)
概念指标
02
压测环境搭建
Linux基础配置、网络带宽评估、工具选型 (wrk/ab/JMeter/Locust)
环境选型
03
wrk工具入门
安装、基本参数、第一个压测脚本、结果解读
wrk入门
04
wrk进阶实战
自定义lua脚本、模拟请求体、保持登录态、多接口压测
lua进阶
05
JMeter基础
安装启动、线程组、HTTP默认值、查看结果树
JMeter入门
06
JMeter参数化
CSV数据文件、用户参数、函数助手、随机变量
参数化数据驱动
07
JMeter断言与监听器
响应断言、JSON断言、聚合报告、图形结果、后端监听器
断言监听器
08
JMeter分布式压测
Master-Slave架构、远程启动、结果汇总、常见坑
分布式JMeter
09
Locust入门
Python环境、Locust安装、基本任务定义、Web UI模式
LocustPython
10
Locust进阶
自定义用户行为、权重、顺序执行、HttpUser/FastHttpUser
进阶用户行为
11
Locust分布式与主从模式
Master/Worker节点、--master/--worker参数、无Web模式
分布式主从
12
压测脚本设计原则
场景设计、思考时间、集合点、参数化策略、数据隔离
设计原则
13
压测数据准备
造数策略、SQL批量插入、Python脚本造数、数据脱敏
造数数据
14
压测执行策略
基准测试、负载测试、压力测试、稳定性测试、尖峰测试
策略类型
15
监控体系搭建（上）
服务器监控 (CPU/内存/IO/网络) top/vmstat/iostat/netstat
监控服务器
16
监控体系搭建（下）
应用监控 (JVM/GC/线程池) 中间件监控 (Redis/MySQL/MQ)
应用中间件
17
Prometheus + Grafana监控
Prometheus安装、Node Exporter、JMX Exporter、Grafana仪表盘
PrometheusGrafana
18
压测结果分析
吞吐量曲线、响应时间分布、错误率分析、瓶颈定位方法论
分析瓶颈
19
常见性能瓶颈（CPU篇）
CPU飙高、上下文切换、中断处理、排查命令 (perf/strace)
CPU排查
20
常见性能瓶颈（内存篇）
内存泄漏、GC频繁、堆外内存、OOM排查 (jmap/jstat/MAT)
内存OOM
21
常见性能瓶颈（IO篇）
磁盘IO高、网络延迟、连接池耗尽、文件句柄泄漏
IO网络
22
常见性能瓶颈（数据库篇）
慢SQL、索引失效、锁等待、连接池配置、读写分离
数据库SQL
23
常见性能瓶颈（缓存篇）
缓存穿透/击穿/雪崩、热点Key、大Value
缓存Redis
24
性能调优实战（代码层面）
循环优化、线程池调优、异步化、连接复用、序列化选择
代码调优
25
性能调优实战（架构层面）
水平扩展、读写分离、分库分表、CDN加速、消息队列削峰
架构扩展
26
全链路压测
什么是全链路、流量染色、影子库、压测标记、数据清理
全链路影子库
27
压测报告编写
报告结构、图表选择、结论提炼、优化建议、模板示例
报告文档
28
压测自动化与CI/CD集成
Jenkins Pipeline、Gatling Maven插件、JMeter CLI、结果归档
CI/CD自动化
29
压测安全与规范
压测前Checklist、生产压测风险、熔断降级、审批流程
安全规范
30
综合实战案例
电商下单链路压测 (从脚本编写到报告输出全流程)
实战电商