1. 课程导论与目标
1.1 分布式事务压测场景库的定义
分布式事务压测场景库是一个可复用、可编排、可度量的测试资产集合，它围绕分布式事务的核心一致性模型（XA、TCC、Saga、可靠消息、最大努力通知），预定义了典型业务场景下的压测脚本、数据构造规则、故障注入策略以及通过/失败判定标准。场景库不是简单的脚本仓库，而是将压测经验、事务边界、补偿逻辑和性能基线代码化与版本化的工程产物。
核心特征：
- 场景化：每个场景对应一个真实业务事务链路（如下单-扣库存-支付）。
- 参数化：事务分支数、超时阈值、并发模型均可通过 YAML/JSON 配置驱动。
- 可观测：内置事务状态埋点，压测过程中实时输出事务成功率、回滚率、补偿延迟。
- 可断言：压测结束后自动校验最终一致性，输出数据对账报告。
1.2 课程目标
完成本课程后，学员将具备从零构建企业级分布式事务压测场景库并完成自动化部署的能力。具体目标分为四个层级：
| 层级 | 目标描述 | 交付物 |
|---|---|---|
| 理解层 | 掌握分布式事务的四种核心模式（XA、TCC、Saga、可靠消息）及其压测关注点 | 事务模式压测检查清单 |
| 构建层 | 设计并实现可参数化的压测场景库，覆盖正常流程、超时、回滚、网络抖动等场景 | 场景库源码（Java/Groovy + YAML） |
| 部署层 | 使用 Docker Compose + CI/CD 流水线自动化部署压测环境与场景库 | 部署脚本 + Jenkins/GitLab CI 配置 |
| 度量层 | 定义事务一致性 SLA 指标，生成可读的压测报告与对账结果 | Grafana 看板 + 对账工具 |
课程亮点： 每章均附带可运行的代码示例与 Docker 环境，学员可以在本地一键启动压测集群，实时观察事务执行与补偿过程。
1.3 适用人群
本课程面向以下三类核心人群，每类人群的收益点各有侧重：
- 测试架构师 / 高级测试开发：学习如何将分布式事务的复杂性抽象为可复用的压测资产，建立场景库的工程化标准。
- 分布式系统开发工程师：深入理解事务框架（Seata、TCC-Transaction、Eventuate Tram）在压测下的行为边界，提升代码健壮性。
- DevOps / SRE 工程师：掌握压测环境容器化部署、CI/CD 集成以及事务一致性监控的落地方法。
1.4 前置知识要求
为确保学习效果，建议学员具备以下基础能力。若部分知识薄弱，课程附录提供了快速补强路径。
| 知识领域 | 具体要求 | 补强建议 |
|---|---|---|
| Java 基础 | 熟悉 Spring Boot 项目结构、Maven/Gradle 构建、JUnit 测试 | 附录 A：Spring Boot 压测项目快速上手 |
| 分布式事务概念 | 了解 CAP、BASE 理论，知道 XA/TCC/Saga 的基本流程 | 附录 B：分布式事务模式速查表 |
| 压测工具 | 使用过 JMeter 或 Gatling 编写简单压测脚本 | 附录 C：JMeter 分布式压测配置指南 |
| 容器与编排 | 掌握 Docker 基本命令，了解 Docker Compose 多服务编排 | 附录 D：Docker Compose 常用场景模板 |
| CI/CD 基础 | 了解 Jenkins Pipeline 或 GitLab CI 的基本阶段定义 | 附录 E：Pipeline 语法片段示例 |
1.5 课程整体结构速览
全课程共 30 章，划分为 5 个阶段，每个阶段聚焦一个工程交付里程碑：
- 阶段一（Ch1-Ch4）：场景库定义与基础架构设计，输出场景库骨架代码。
- 阶段二（Ch5-Ch12）：四大事务模式的压测场景实现，包含正常流与异常注入。
- 阶段三（Ch13-Ch18）：Docker Compose 多服务压测环境部署与网络故障模拟。
- 阶段四（Ch19-Ch25）：CI/CD 流水线集成，实现提交代码自动触发压测并生成报告。
- 阶段五（Ch26-Ch30）：生产级场景库运营，包括基线管理、回归策略与团队协作规范。
重要提示： 本课程所有压测场景均设计为在隔离的容器环境中运行，不会对生产系统产生任何影响。请勿在未授权的生产环境直接执行压测脚本。