01
吞吐压测概述
什么是吞吐压测 · 吞吐量的核心指标（QPS/TPS）· 压测的目的与价值
基础指标
02
压测环境搭建
Python环境配置 · 虚拟环境创建 · 依赖管理（pip/poetry）
环境Python
03
HTTP协议基础
请求与响应模型 · 常见状态码 · Header与Body · Keep-Alive机制
协议网络
04
Requests库入门
安装与导入 · 发送GET/POST请求 · 处理响应对象 · 超时设置
库HTTP
05
Session与会话管理
Session对象的使用 · Cookie持久化 · 连接池复用
会话复用
06
并发编程基础
线程与进程的概念 · GIL的影响 · 多线程与多进程的选择
并发核心
07
ThreadPoolExecutor实战
线程池创建 · 任务提交 · 结果收集 · 异常处理
线程池实战
08
ProcessPoolExecutor实战
进程池创建 · 数据共享 · 进程间通信
进程池IPC
09
异步IO与asyncio
协程基础 · 事件循环 · async/await语法 · aiohttp库
异步高性能
10
压测脚本框架设计
脚本分层架构 · 配置与代码分离 · 日志与报告模块
架构工程
11
参数化与数据驱动
CSV/JSON数据读取 · 参数组合生成 · 动态参数传递
数据驱动
12
断言与结果校验
状态码断言 · 响应体校验 · JSON Schema验证 · 自定义断言
校验质量
13
压测数据收集
响应时间记录 · 吞吐量统计 · 错误率计算 · 百分位延迟
监控统计
14
实时监控与可视化
matplotlib绘制实时曲线 · Prometheus + Grafana集成
可视化仪表盘
15
分布式压测原理
Master-Slave架构 · 任务分发 · 结果汇总 · 瓶颈分析
分布式进阶
16
Locust入门
Locust安装与基本用法 · HttpUser与TaskSet · Web UI模式
工具Locust
17
Locust高级用法
自定义等待时间 · 参数化用户 · 分布式运行 · 事件钩子
高级扩展
18
JMeter脚本迁移
JMeter脚本解析 · 转换为Python脚本 · 对比测试
迁移兼容
19
wrk与hey工具对比
wrk安装与使用 · hey安装与使用 · 结果解读
对比压测
20
压测脚本性能优化
减少锁竞争 · 无锁数据结构 · 批量操作 · 连接池调优
优化性能
21
网络瓶颈分析
带宽限制 · 延迟抖动 · TCP参数调优 · DNS解析优化
网络瓶颈
22
服务器资源监控
CPU、内存、磁盘IO、网络IO的监控与关联分析
监控运维
23
压测结果分析
吞吐量曲线解读 · 拐点分析 · 瓶颈定位 · 容量评估
分析决策
24
报告生成
HTML报告模板 · 图表生成 · 对比报告 · 自动化发送
报告自动化
25
CI/CD集成
Jenkins Pipeline集成 · GitLab CI配置 · Docker化运行
DevOpsCI/CD
26
安全压测
身份认证模拟 · Token管理 · 加密参数 · 防篡改校验
安全认证
27
数据库压测
连接池配置 · SQL性能分析 · 慢查询监控 · 索引优化
数据库SQL
28
消息队列压测
Kafka/RabbitMQ生产者与消费者压测 · 消息堆积分析
MQ异步
29
全链路压测
业务链路梳理 · 数据隔离 · 影子库 · 流量染色
全链路高级
30
压测最佳实践
压测计划制定 · 场景设计 · 数据准备 · 报告解读 · 持续优化
最佳实践总结