性能压测与容量规划 · Spring Cloud 微服务

第 17 章 · 性能压测与容量规划

本章目标：掌握微服务场景下的性能基线建立方法；使用 k6 或 JMeter 对 svc-spring-demo 关键链路（Gateway → BFF → order-svc）做压测；结合 ch09 Zipkin 与 ch05 熔断定位瓶颈；理解 Little 定律与容量估算公式；制定 HPA 扩容指标（预习 ch19）；建立压测环境隔离与数据造数规范。

学时建议：6～7 小时（含 3 小时压测实验与报告）

前置：spring-cloud-web ch01～ch16；spring-boot-web ch17 JPA 性能概念；ch09 链路追踪；ch12 毕业项目可运行。

17.1 为什么微服务更需要压测

单体 shop-spring-demo 压测只测一个进程；svc-spring-demo 一次下单可能经过 6+ 跳：

k6 ──► Gateway ──► BFF ──► order-svc ──► Feign ──► product-svc
                              │                    └──► inventory-svc
                              └──► Stream ──► RabbitMQ

风险	无压测	有压测基线
Gateway 成为瓶颈	上线后才发现	提前调线程池/限流
Feign 雪崩	下游慢拖垮上游	配合 Resilience4j 阈值
DB 连接池打满	502 难复现	压测复现 + 调 HikariCP
MQ 积压	订单延迟小时级	观察 lag 与消费 TPS

原则：先单服务压测定位上限，再全链路压测验证协作；禁止直接对生产环境施压。

17.2 压测环境与数据准备

17.2.1 环境隔离

压测专用 staging（虚构域名）
├── api-staging.example.com  → Gateway
├── 独立 MySQL / Redis / RabbitMQ（勿连开发库）
└── 造数脚本 scripts/seed-loadtest.sql

项	要求
数据量	商品 ≥1 万、用户 ≥5 千、可下单 SKU 有库存
Token	预生成 100+ JWT，k6 轮询避免单用户限流
监控	Zipkin + Actuator 已开（ch09）
配置	与生产拓扑一致、规格可缩小

17.2.2 造数示例

-- 虚构：为 product-svc 批量插入
INSERT INTO product (name, price, stock, status)
SELECT CONCAT('load-product-', n), 99.00, 10000, 'ON_SALE'
FROM seq_1_to_10000 n;

订单写路径压测前确认 inventory-svc 库存充足，避免业务失败干扰性能数据。

17.3 压测场景设计（svc-spring-demo）

场景	接口	目标	并发建议
S1 商品浏览	`GET /api/v1/products`	读多写少基线	50～200 VU
S2 商品详情	`GET /api/v1/products/{id}`	缓存命中 vs 未命中	30～100 VU
S3 下单写路径	`POST /api/v1/orders`	核心交易 TPS	10～50 VU
S4 BFF 聚合	`GET /bff/v1/orders/{id}/detail`（与 ch08 一致）	多 Feign 扇出	20～80 VU
S5 混合负载	70% 读 + 30% 写	接近真实流量	按目标 QPS

SLA 参考（教学虚构，按业务调整）：

指标	目标
P95 延迟	读 < 300ms，写 < 800ms
错误率	< 0.1%（非 429 限流）
下单 TPS	staging 单集群 ≥ 50（记录基线）

17.4 k6 脚本示例

安装 k6 后，在 svc-spring-demo/scripts/load/ 创建：

// order-create.js — 虚构 api-staging.example.com
import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';
import { SharedArray } from 'k6/data';

const tokens = new SharedArray('tokens', function () {
  return JSON.parse(open('./tokens.json')); // 预生成 JWT 数组
});

export const options = {
  scenarios: {
    ramp_order: {
      executor: 'ramping-vus',
      startVUs: 0,
      stages: [
        { duration: '2m', target: 20 },
        { duration: '5m', target: 20 },
        { duration: '2m', target: 0 },
      ],
    },
  },
  thresholds: {
    http_req_failed: ['rate<0.01'],
    http_req_duration: ['p(95)<800'],
  },
};

export default function () {
  const token = tokens[__VU % tokens.length];
  const headers = {
    Authorization: `Bearer ${token}`,
    'Content-Type': 'application/json',
    'X-Tenant-Id': 'tenant-demo',
  };
  const payload = JSON.stringify({
    items: [{ productId: 1001, quantity: 1 }],
  });
  const res = http.post(
    'https://api-staging.example.com/api/v1/orders',
    payload,
    { headers }
  );
  check(res, { 'status 2xx': (r) => r.status >= 200 && r.status < 300 });
  sleep(1);
}

运行：

k6 run scripts/load/order-create.js
k6 run --out json=results.json scripts/load/order-create.js

JMeter 等价：线程组 + HTTP 取样器 + CSV 数据源（JWT）；GUI 调试后 CLI -n -t plan.jmx 无界面跑。

17.5 指标解读与瓶颈定位

压测时同步观察：