接口压测方案

news/2025/9/22 9:42:43/文章来源:https://www.cnblogs.com/hd-test/p/19104591
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  1. 测试目标

  • 验证系统在预期用户并发量下的响应时间是否达标
  • 评估系统在峰值负载下的稳定性
  • 识别系统性能瓶颈(CPU、内存、数据库、网络等)
  • 为系统优化提供数据支持
  • 吞吐量不低于多少,响应时间不高于多少
  1. 测试范围测试环境

列出本次性能测试覆盖的功能模块和接口,例如:
  • 登录接口/api/login
  • 查询订单接口/api/orders
  • 支付接口/api/payment
  • 混合业务场景(登录→查询→支付)
  1. 测试环境

  1. 被测系统环境

环境 配置
服务器 CPU: 2核, 内存:4096Mi,
OS:Debian GNU/Linux 11 (bullseye)
数据库 MySQL 8.0, 16GB RAM, 500GB SSD
中间件 Nginx, Redis, Tomcat
网络 内网千兆带宽
jdk 1.8.0_342
  1. 测试工具环境

工具 版本 用途
JMeter 5.6.3 模拟并发请求
Grafana + Prometheus - 监控服务器资源
PerfMon 2.1 监控服务器CPU/内存
BlazeMeter / Jenkins - 分布式测试/CI集成

3.3 测试环境

环境 配置
服务器 CPU: 8核, 内存: 16GB, OS: CentOS 7
数据库 MySQL 8.0, 16GB RAM, 500GB SSD
中间件 Nginx, Redis, Tomcat
网络 内网千兆带宽
 
  1. 测试策略

  1. 测试类型

测试类型 目标 执行方式
基准测试 单用户请求,验证基础性能 1个线程,运行5分钟
负载测试 逐步增加并发,观察性能变化 50 → 100 → 200用户
压力测试 超出系统负载,观察崩溃点 500+用户
稳定性测试 长时间运行,检测内存泄漏 200用户,持续2小时
并发测试 瞬时高并发,模拟秒杀场景 1000用户,1秒内启动
  1. 测试数据

  • 用户数据:1000个测试账号(CSV参数化)
  • 订单数据:模拟10000条订单记录
  • 动态数据:使用JMeter的__Random()函数生成随机数据
 
  1. 测试场景设计

  1. 单接口测试

接口 并发用户数 持续时间 预期响应时间
/api/login 50 → 200 10分钟 < 500ms
/api/orders 100 → 300 15分钟 < 800ms
  1. 混合业务场景

场景 步骤 并发用户数 循环次数
用户下单流程 注册 → 登录 → 写简历 → 保存 100 无限循环
浏览岗位 注册→登录 → 浏览岗位 1000 1次
  1. 监控指标

监控项 工具 目标阈值
响应时间 JMeter聚合报告 < 1s (90%请求)
TPS(吞吐量) JMeter ≥ 200 TPS
错误率 JMeter < 0.5%
CPU使用率 PerfMon < 80%
内存使用率 Prometheus < 85%
数据库QPS MySQL监控 < 5000 QPS
  1. 测试执行计划

阶段 任务 负责人 预计时间
环境准备 搭建测试环境,部署监控 DevOps 1天
脚本开发 JMeter脚本编写与调试 测试工程师 2天
测试执行 执行基准、负载、压力测试 测试团队 3天
问题修复 开发优化性能问题 开发团队 2天
回归测试 验证优化效果 测试团队 1天
  1. 风险与应对措施

风险 影响 应对方案
测试环境与生产环境不一致 测试结果不准确 尽量模拟生产环境配置
测试数据不足 无法模拟真实负载 使用JMeter的随机数据生成
服务器资源不足 无法模拟高并发 使用JMeter分布式测试
性能瓶颈难以定位 优化困难 结合APM工具(如SkyWalking)分析
  1. 交付物

  • JMeter测试脚本.jmx文件)
  • 测试结果数据.jtl或CSV文件)
  • 性能测试报告(包含分析图表)
  • 监控日志(Grafana截图、服务器日志)
 

附录

  • JMeter测试计划结构图(测试脚本.jmx文件的层级组织结构可视)
  • 服务器监控配置说明
  • 测试数据生成脚本

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