《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估（3）

《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估（2） https://developer.aliyun.com/article/1231900?groupCode=supportservice

6.创建JMeter压测场景

场景配置：

1. 配置场景名称

2.上传JMeter脚本文件(这里客户只用到了JMeter环境并没有依赖，直接将jmx

脚本上传即可）

施压配置：

压力来源：这里根据客户压测场景来选择，如果是模拟用户访问，选择公网即

可。如果是压测内网环境链路，本案例是模拟用户访问，所以这里选择公网，内网压测可以参考阿里云官方文档：

https://help.aliyun.com/document_detail/74530.html

压力模式：PTS支持并发模式和RPS模式，用户这里主要是针对并发的压测，所以选择并发模式。

RPS模式：即吞吐量模式，通过设置每秒发出的请求数，从服务端的角度出发，直接衡量系统的吞吐能力。

流量模型：分为手动调整、均匀递增和阶梯递增，这里使用默认的匀速递增即

可，可以查看到并发的上限。

本案例使用的默认配置，分别进行了一万和十万并发通过匀速递增的方式进行压测，当客户并发达到2万并发的时候已经触发了瓶颈，通过查看监控，核实是RDS数据库资源被打满，客户进行了慢SQL优化，优化后并发可以达到4万。

7.查看压测报告

重点指标如下：

•请求成功率：压测请求的成功率

•平均RT： 压测请求的响应时长（ms）

•TPS：每分钟处理的事务数

•并发：多个用户同时进行请求

•异常数：请求失败的数量

这里主要关注成功率、平均RT、TPS几个参数：在保证成功率的情况下确认下

RT响应时长，然后查看网络、集群资源、中间件、数据库等资源使用情况，测试出影响程序成功率和RT响应时间的瓶颈，然后进行相应的优化。

根据对应的压测报告可以精准的核算出在不同的QPS区间平台网站的压力表现，这样就能够实现在不同业务高峰低估业务容量的推算，在实现成本控制的同时实现平台稳定性的保障。