- 明确测试目标:确定业务峰值并量化为并发用户数、每秒请求数(RPS)与延迟SLO。
- 目标示例:模拟5000并发、1000 RPS,95%请求延迟低于800ms。
- 资源限定:优先利用免费的韩国托管/云试用资源(如Naver Cloud试用、KT Cloud试用、部分学院/开源项目赠送的韩国节点)。
- 成果产出:压测报告包含TPS/RPS、P50/P95/P99延迟、CPU/RAM/网络吞吐、错误率和瓶颈定位。
- 风险与合规:注意免费资源的使用条款(带宽、端口限制、反欺诈规则)以及对被测系统与外部网络的影响。
- 常见来源:云厂商免费试用(Naver Cloud、KT Cloud)、高校/社区赠送、镜像站/开源项目节点。
- 资源类型:轻量VPS(1-2 vCPU, 2-4GB),标准云主机(2-4 vCPU, 4-8GB),带宽限制通常100-300Mbps。
- 配额管理:将多账户、多试用期合并为临时压测集群,避免单点超限。
- 取用策略:把高负载压力点放在更强的试用主机,静态资源通过免费CDN/镜像分担流量。
- 成本-风险评估:权衡免费资源的不稳定性,必要时预留付费回退方案用于关键验证。
- 基础指标:并发用户数、RPS/TPS、平均/中位/百分位延迟、错误率、连接数。
- 场景划分:登录鉴权、读接口(缓存命中)、写接口(数据库写入)、大文件下载/上传四类分别建模。
- 负载曲线:设计冷启动、平稳峰值、持续压力与突发洪峰(如0->100%并发在1分钟内)。
- 并发分配:将1000 RPS按后端服务权重分配,例如静态资源400 RPS、API 600 RPS。
- 安全阈值:设置每台免费主机的网络阈值(例如100Mbps、最大连接数10000)并在测试前验证。
- 测试工具部署:选择k6或JMeter作为压测客户端,分布式模式下每个节点控制并发数量。
- 负载分发:使用DNS轮询或轻量负载均衡器(如Nginx/LVS),结合域名解析策略把流量导向韩国节点。
- CDN策略:静态内容上CDN(Cloudflare免费或国内CDN海外加速),减少源站带宽消耗。
- DDoS防御:在免费资源前置Cloudflare等物理/云端防护,避免压测触发托管商封禁。
- 监控与告警:部署Prometheus + Node Exporter + Grafana,采集CPU、内存、网卡(tx/rx)、负载和应用层指标。
- 背景:某电商团队使用Naver Cloud与KT Cloud免费试用,各申请2台主机用于压测客户端与被测API。
- 目标:模拟购物高峰,目标1500 RPS,峰值并发约3000。
- 测试工具:k6 分布式,3个压力节点负责生成流量,1个控制节点收集结果。
- 测试流程:先做小流量探测(100 RPS),逐步加速到目标并维持10分钟,记录P95/P99与资源占用。
- 结论摘要:发现数据库连接池成为瓶颈,应用响应在P95处上升至1.4s,解决措施为读写分离与增加缓存。
| 主机名 | 提供方 | vCPU | 内存 | 带宽上限 | 角色 |
|---|---|---|---|---|---|
| KR-API-1 | Naver Cloud(试用) | 4 | 8GB | 200 Mbps | API 服务 |
| KR-API-2 | KT Cloud(试用) | 2 | 4GB | 100 Mbps | API 服务 |
| KR-LOAD-1 | Naver Cloud(试用) | 2 | 4GB | 100 Mbps | 压测生成节点 |
- 监控项明确:应用耗时、DB慢查询、连接数、网卡丢包、重试率和错误码分布。
- 分析方法:结合Prometheus与k6报告,优先优化P95与P99而非仅平均值。
- 优化步骤:1) 增加缓存命中率 2) 数据库读写分离 3) 优化慢SQL 4) 水平扩容后端实例。
- 验证回归:每次改动后做小规模回归测试,再放大到全量压测,记录差异。
- 文档化与自动化:把压测场景、脚本、监控看板与故障处理流程写入团队SOP,保证下次复现性。