一、压力测试规划与目标定义
在启动压力测试前，需明确核心目标：评估服务器在高并发场景下的吞吐量、响应时间和资源利用率，同时检测系统瓶颈和稳定性表现。关键步骤包括：
- 定义业务场景模型：模拟真实用户行为比例
- 确定性能指标阈值：如错误率需低于0.5%
- 搭建测试环境：需与生产环境保持硬件配置、网络拓扑一致
二、工具选择与部署策略
根据测试场景选择工具组合，常用方案包括：
- JMeter：支持HTTP/TCP等多协议，适合复杂场景编排
- Locust：基于Python的分布式工具，支持代码灵活扩展
- Stress：直接模拟CPU/内存/I/O压力，用于硬件极限测试
集群测试需部署主控机与多台施压机，通过分布式架构突破单机性能限制。
三、核心参数设置指南
参数配置直接影响测试准确性，推荐采用阶梯式加压策略：
- 初始并发设置为预估峰值的50%
- 以10%递增直至达到硬件资源阈值（如CPU≥95%）
- 稳定阶段持续时间≥30分钟，观察内存泄漏情况
需特别关注TPS（每秒事务数）与响应时间的非线性变化拐点。
四、性能优化策略
根据测试结果实施针对性优化：
- 数据库优化：增加查询缓存、调整索引策略
- 服务端调优：调整Tomcat线程池、JVM内存参数
- 架构改进：引入消息队列削峰、实施微服务拆分
每次优化后需进行回归测试，验证改进效果。
五、测试结果分析与报告
最终报告应包含多维数据呈现：
重点分析CPU/内存/磁盘I/O的关联性变化，标注潜在风险点（如线程阻塞、数据库死锁）。建议结合APM工具生成全链路监控报告。
服务器压力测试需遵循规划-执行-分析-优化的闭环流程。建议每季度执行基准测试，重大架构变更后实施全链路压测，通过持续优化确保系统弹性。
