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服务压测与性能回归实战

📚 共计 30 章节

性能测试基础

什么是性能测试、目的与价值、分类（负载、压力、稳定性、并发）

性能指标详解

QPS/TPS、响应时间、并发用户数、吞吐量、资源利用率、P99/P95

压测工具选型

JMeter、wrk、ab、Locust、Gatling、k6 对比与选型策略

安装与配置、线程组、取样器、监听器、测试计划结构

JMeter脚本开发

HTTP默认值、参数化(CSV)、断言、正则提取器

脚本参数化

逻辑控制器(If/ForEach/While)、定时器、前置/后置处理器

分布式压测

JMeter分布式架构、Master-Slave配置、网络与数据一致性

分布式进阶

压测场景设计

单接口/混合场景、阶梯加压、浪涌、峰值场景

性能回归策略

什么是性能回归、触发条件、基线建立、报告对比

性能回归流程

代码变更触发 → 自动压测 → 指标对比 → 阈值告警 → 分析

流程自动化

Jenkins Pipeline + JMeter、GitLab CI + k6、Grafana监控

性能监控体系

CPU/内存/IO/网络/GC/数据库连接池/线程池监控

APM工具实战

SkyWalking/Pinpoint/Arthas 安装、链路追踪、热点定位

数据库性能分析

慢SQL排查、索引优化、连接池调优、读写分离影响

缓存策略与性能

Redis穿透/击穿/雪崩、本地vs分布式缓存、缓存预热

JVM性能调优

堆内存设置、GC算法选择、GC日志分析、OOM排查

线程模型与并发

线程池调优、协程vs线程、异步处理对吞吐量影响

网络性能优化

TCP参数调优、HTTP/2 vs 1.1、连接复用、DNS优化

压测数据构造

脱敏数据生成、大数据量构造、数据隔离与清理

压测结果分析

聚合报告解读、响应时间分布、吞吐量曲线、错误率

性能瓶颈定位

自上而下分析、火焰图、perf、strace、BCC/eBPF

全链路压测

全链路压测、流量染色、影子库、挡板、压测标记

全链路高级

历史数据预估、扩容策略、弹性伸缩、限流降级

性能测试报告

报告结构、关键指标、趋势图、优化建议、结论

常见性能反模式

慢查询、日志过多、大对象频繁创建、锁竞争

反模式避坑

优化案例1：连接池耗尽

数据库连接池耗尽导致接口超时，排查与优化全过程

案例连接池

优化案例2：Full GC频繁

Full GC导致CPU飙升，从GC日志到代码修复

优化案例3：Redis热key

热key导致缓存雪崩，多级缓存架构改造

优化案例4：慢HTTP调用

线程池阻塞，异步化改造与超时控制

性能测试体系搭建

从0到1建设平台、流程规范、工具链整合、团队协作