全链路压测落地方案

一、目标

在不影响线上业务的前提下，模拟真实流量，验证系统在峰值下的表现。

二、压测流程

1. 业务梳理：核心接口、调用链。
2. 数据准备：压测数据、影子库。
3. 流量模型：按线上真实比例构造。
4. 压测执行：从低到高逐步加压。
5. 结果分析：找瓶颈、定容量。

三、关键技术点

1. 流量标记

压测请求带特殊标记（Header / TraceId），全链路透传。

X-Pressure-Test: true

2. 影子库 / 影子表

压测流量写到专门的表（如 order__shadow），不影响真实数据。

• 中间件根据标记路由到影子库。
• Redis 用单独的 key 前缀。
• MQ 用单独 Topic。

3. 数据构造

• 从线上脱敏导出数据。
• 造数平台批量生成。
• 数据要足够大，避免缓存命中失真。

4. 压测工具

• JMeter / Gatling。
• 公司内部压测平台（如字节 veFaaS、阿里 PTS）。

5. 监控

• 业务指标：QPS、RT、错误率。
• 系统指标：CPU、内存、GC、磁盘、网络。
• 中间件：DB 慢查询、Redis 命中率、MQ 堆积。

四、压测策略

1. 单接口压测

找单接口瓶颈。

2. 链路压测

模拟用户完整路径（下单 -> 支付 -> 通知）。

3. 峰值压测

瞬时打满，看系统能扛多高。

4. 浸泡压测

长时间低强度，看内存泄漏、连接泄漏。

五、注意事项

• 线上压测要在业务低峰。
• 准备好随时止损（限流、降级）。
• 通知相关团队。
• 压测数据不要污染真实业务。

面试加分

• 全链路压测的难点不在压测工具，而在流量隔离：让压测数据不污染线上。
• 影子表、影子 Topic、影子 Redis 是三板斧。