一、压力测试的核心目标
　　1. 验证系统容量：确定系统在峰值流量（如促销活动、节假日）下的最大承载能力。
　　2. 发现性能瓶颈：定位数据库、缓存、API接口、网络带宽等环节的潜在问题。
　　3. 优化资源分配：为服务器扩容、CDN加速、数据库分片等提供数据支持。
　　4. 保障业务连续性：确保订单支付、库存扣减、物流调度等核心流程的稳定性。
　　
　　 二、关键测试场景设计
　　 1. 订单处理压力测试
　　- 场景：模拟餐饮客户集中下单（如早餐时段、晚餐前）。
　　- 测试点：
　　 - 订单创建接口的TPS（每秒事务数）和响应时间。
　　 - 库存扣减的原子性（避免超卖）。
　　 - 支付接口的并发处理能力（如微信支付、支付宝）。
　　 - 订单状态同步的实时性（如从“待支付”到“已支付”的更新）。
　　
　　 2. 库存管理压力测试
　　- 场景：多仓库同时处理库存查询、锁定和扣减。
　　- 测试点：
　　 - 分布式锁的竞争情况（如Redis锁或数据库行锁）。
　　 - 库存预扣减与实际扣减的延迟。
　　 - 库存不足时的熔断机制（如限流、排队）。
　　
　　 3. 物流调度压力测试
　　- 场景：大量订单需要分配配送路线和时间窗。
　　- 测试点：
　　 - 路径规划算法的复杂度（如Dijkstra或遗传算法）。
　　 - 实时路况更新的处理能力。
　　 - 司机端APP的推送延迟。
　　
　　 4. 促销活动压力测试
　　- 场景：限时折扣、满减活动引发流量激增。
　　- 测试点：
　　 - 优惠规则计算的CPU占用率。
　　 - 缓存穿透（如未命中优惠规则时的数据库查询）。
　　 - 分布式事务的一致性（如订单与优惠券的关联）。
　　
　　 三、测试工具与方案
　　 1. 工具选择
　　- JMeter/Gatling：模拟用户行为，生成HTTP请求。
　　- Locust：Python脚本化测试，适合复杂业务逻辑。
　　- Arthas/SkyWalking：实时监控JVM、线程池、SQL执行。
　　- Prometheus+Grafana：可视化系统指标（CPU、内存、网络IO）。
　　
　　 2. 测试环境
　　- 镜像环境：与生产环境1:1搭建，包括数据库、缓存、消息队列。
　　- 数据准备：
　　 - 生成百万级商品SKU数据。
　　 - 模拟不同地区的餐饮客户分布。
　　 - 预加载历史订单数据（如10万条）。
　　
　　 3. 测试步骤
　　1. 基准测试：单用户请求，验证基础功能。
　　2. 递增测试：逐步增加并发用户（如100→500→1000），观察响应时间变化。
　　3. 峰值测试：直接模拟最大预期并发（如5000用户），持续1小时。
　　4. 稳定性测试：长时间运行（如24小时），检查内存泄漏、连接池耗尽等问题。
　　
　　 四、风险与应对措施
　　| 风险 | 应对方案 |
　　|------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|
　　| 数据库连接池耗尽 | 增加连接池大小，优化SQL（添加索引、避免全表扫描） |
　　| 缓存击穿/雪崩 | 使用互斥锁或逻辑过期策略，分散缓存过期时间 |
　　| 第三方服务限流 | 模拟第三方接口限流（如支付接口返回429），测试系统降级逻辑 |
　　| 网络延迟 | 在测试环境中模拟高延迟（如使用`tc`命令添加网络延迟） |
　　| 分布式锁竞争 | 改用Redisson等成熟框架，缩短锁持有时间 |
　　
　　 五、优化建议
　　1. 异步化改造：
　　 - 将订单通知、日志记录等非核心流程改为消息队列（如Kafka）异步处理。
　　2. 读写分离：
　　 - 数据库主库负责写操作，从库负责读操作，减轻主库压力。
　　3. 服务降级：
　　 - 当系统过载时，优先保障订单支付、库存扣减等核心功能，暂停非必要查询。
　　4. 弹性扩容：
　　 - 使用Kubernetes自动伸缩Pod，根据CPU/内存使用率动态调整实例数。
　　
　　 六、测试报告输出
　　- 性能指标：TPS、响应时间（P90/P99）、错误率。
　　- 瓶颈定位：具体接口、SQL语句、服务节点。
　　- 优化建议：代码层面、架构层面、硬件层面的改进方案。
　　
　　通过压力测试，美菜生鲜系统可提前发现并解决高并发场景下的潜在问题，确保在业务高峰期（如节假日、促销活动）提供稳定的服务，从而提升客户满意度和平台竞争力。