4. 压测场景库设计原则：场景分类、数据隔离、幂等性保障

在分布式事务压测中，场景库不是测试用例的简单堆砌，而是一套遵循严格设计原则的结构化资产。场景分类决定了压测的覆盖维度，数据隔离保障了压测结果的准确性，幂等性保障则直接决定了压测过程能否安全重复执行。这三条原则共同构成了压测场景库的工程基石。

4.1 场景分类：从业务维度到契约维度的正交分解

场景分类的核心目标是正交性——每个场景只覆盖一个独立的压测维度，避免场景之间的测试意图重叠。我们采用“业务流 × 契约异常 × 数据状态”三维分类法：

4.2 数据隔离：压测数据与业务数据的物理/逻辑边界

分布式事务压测最危险的陷阱是压测数据污染生产数据。数据隔离原则要求压测场景库中的每个场景都明确声明其数据隔离策略。我们将其分为三个层级：

• 物理隔离（最高级）：压测使用独立的数据库实例或独立的 schema。适用于核心交易链路，如支付、库存。代价是维护成本高，需要额外的数据同步机制。
• 逻辑隔离（推荐）：压测数据与业务数据共享同一数据库，但通过 test_run_id 或 is_test 字段进行逻辑区分。压测结束后通过定时任务清理。适用于查询类、补偿类场景。
• 运行时隔离（最低级）：压测数据不持久化，仅在内存中流转。适用于纯契约异常测试，如 payload 校验、超时模拟。风险最低，但无法验证持久化逻辑。

数据隔离的另一个重要方面是测试键（test key）的全局唯一性。分布式事务中，订单号、事务 ID、支付流水号等关键字段必须使用压测专用的 ID 生成器，避免与生产 ID 冲突。推荐方案：

// 压测专用 ID 生成器示例（Go）
func GenerateTestOrderID(testRunID string, seq int64) string {
    // 格式: TEST-{runID}-{seq}-{timestamp}
    return fmt.Sprintf("TEST-%s-%d-%d", testRunID, seq, time.Now().UnixNano())
}

// 压测场景元数据声明
type ScenarioMeta struct {
    Name           string `json:"name"`
    IsolationLevel string `json:"isolation_level"` // physical | logical | runtime
    TestKeyPrefix  string `json:"test_key_prefix"` // 如 "TEST-RUN-001"
    CleanupScript  string `json:"cleanup_script"`  // 压测结束后的清理 SQL
}

4.3 幂等性保障：压测可重复执行的安全网

压测场景库的幂等性保障包含两个层面：请求幂等和场景幂等。请求幂等指同一个 gRPC 请求重复发送多次，对系统状态的影响与发送一次相同；场景幂等指同一个压测场景重复执行多次，压测后的系统状态与首次执行后一致。

在 gRPC 契约测试中，幂等性保障通常通过以下机制实现：

4.4 三条原则的协同关系

场景分类、数据隔离、幂等性保障不是孤立的三个要求，而是相互支撑的三角关系：

• 场景分类决定了哪些场景需要更严格的数据隔离（如正向主流程需要物理隔离，异常场景可以逻辑隔离）。
• 数据隔离为幂等性保障提供了干净的基线状态，避免历史数据干扰幂等判断。
• 幂等性保障反过来验证数据隔离是否真正生效——如果幂等校验失败，往往意味着隔离策略存在漏洞。

下面的 SVG 图展示了这三条原则在压测场景库中的协同架构：

4.5 场景库元数据规范

基于上述三条原则，每个压测场景在入库时必须包含以下元数据字段，形成可被压测框架自动解析的规范结构：

{
  "scenario_id": "S0042",
  "name": "库存扣减超时补偿压测",
  "dimension": {
    "flow": "compensation",
    "contract": "timeout",
    "data_state": "hot"
  },
  "isolation": {
    "level": "logical",
    "test_key_prefix": "TEST-RUN-0042",
    "cleanup_sql": "DELETE FROM inventory_ledger WHERE test_run_id = 'RUN-0042';"
  },
  "idempotency": {
    "request_idempotent": true,
    "scenario_idempotent": true,
    "pre_snapshot_query": "SELECT COUNT(*) AS order_count FROM orders WHERE test_flag = true;",
    "post_assert_query": "SELECT COUNT(*) AS order_count FROM orders WHERE test_flag = true;"
  },
  "grpc_contract": {
    "service": "inventory.InventoryService",
    "method": "DeductStock",
    "expected_status_codes": ["OK", "UNAVAILABLE"]
  }
}