一、测试环境搭建
本次测试选用阿里云学生基础型ECS实例（2核CPU/4GB内存/2M带宽），安装CentOS 7.9操作系统，使用JMeter 5.6生成模拟请求数据。测试工具配置如下：
- 线程组设置：梯度增加并发用户数（50-1000）
- 请求类型：HTTP GET/POST混合操作
- 测试时长：每阶段持续5分钟
二、并发性能测试结果
| 并发量 | 平均响应时间(ms) | 吞吐量(req/s) | 错误率 |
|---|---|---|---|
| ≤200 | ≤300 | 85-120 | 0.2% |
| 500 | 850±50 | 65-80 | 5.7% |
| ≥800 | ≥1500 | ≤40 | 18.3% |
测试显示当并发量超过500时，2M带宽成为主要瓶颈，TCP重传率上升至12%。
三、优化建议与策略
- 网络层优化
- 开启TCP快速打开(TFO)减少握手延迟
- 配置HTTP/2协议提升连接复用率
- 服务端优化
- 使用Nginx替代Apache提升并发处理能力
- 调整Linux内核参数（
net.core.somaxconn调至2048）
- 架构优化
- 部署Redis缓存减少数据库查询
- 使用OSS存储静态资源分流带宽压力
四、实际应用案例
某在线教育平台采用以下优化方案后，500并发场景下响应时间降低62%：
- 使用CDN分发课程视频资源
- 将MySQL查询改为预处理语句
- 配置自动伸缩组应对流量高峰
实测表明基础版学生机在200并发量内表现稳定，建议高并发场景采用「服务配置优化+架构改造」组合方案。通过调整内核参数、使用高效中间件及分流静态资源，可提升3-5倍并发处理能力。对于持续高并发需求，推荐升级至计算优化型实例。
