一、测试前关键准备

1. 环境建模

   • 绘制云架构拓扑图（含负载均衡器/容器集群/数据库实例）

   • 记录资源配置弹性规则（如AWS Auto Scaling策略）

   • 标注可能瓶颈点：分布式缓存节点、跨可用区通信链路

2. 工具链选型矩阵

   测试类型	推荐工具	云原生适配性
   负载测试	JMeter+云监控插件	支持AWS/Aliyun标签对接
   压力测试	Locust+Kubernetes部署	动态扩展压测节点
   全链路追踪	SkyWalking+Prometheus	容器内埋点无侵入

二、测试执行优化点

▶ 脚本设计技巧

• 动态参数化：

  # 从云配置中心获取动态端点 endpoint = cloud_config.get("API_GATEWAY_URL") requests.post(f"{endpoint}/checkout")

• 模拟云服务波动：

  • 在脚本中注入随机延迟（50-200ms模拟网络抖动）

  • 设计突发流量模式（参照云服务SLA中断曲线）

▶ 环境配置陷阱规避

• 关闭云平台反爬机制（如阿里云WAF的CC防护）

• 设置VM时钟同步（避免时间漂移导致日志紊乱）

• 预留溢出带宽（实际带宽=购买带宽×0.7）

三、瓶颈定位四步法

1. 资源热力图分析
   
   ▲ 通过颜色深度快速识别高负载EC2实例

2. 调用链追踪示例

四、高频优化策略

• 数据库类

  • 云数据库读写分离+连接池调优（MaxConnections=实际vCPU×5）

  • 冷热数据分离：将历史数据转存至S3+Glacier

• 计算资源类

  • 容器化服务：设置HPA(Horizontal Pod Autoscaler)阈值（CPU>70%扩容）

  • 无服务架构：预置并发实例防冷启动延迟

• 网络类

  • 启用全球加速器（如AWS Global Accelerator）

  • 配置同地域访问策略（避免跨Region费用+延迟）

五、持续优化机制

1. 建立性能基线库：

   • 记录各版本P99延迟/错误率曲线

   • 存储历史压力测试数据快照

2. 自动化回归测试：

   # Jenkins流水线片段 - stage: PerfTest script: run locust --headless -u 5000 -r 100 compare_baseline current_result.json v1.2.json