高峰压测机制，问题解决

【压测范围】
1.性能指标告警，如http线程，数据库使用率，接口日志
2.新功能上线
3.应用框架调整，新增模块或接口
4.业务范围扩大，推广
5.配合外部客户压测
6.研发提出压测诉求
7.技术栈升级

【压测目标】
1.日常访问量的3倍
3.tps为日常访问量的3倍
4.往年高峰tps作为标准
5.例如日常业务量，查车接口25次/秒，高峰则75次/秒指标压测

【压测指标】
1.业务能力：TPS/QPS，成功率95%以上，请求总数，持续时间，平均响应时间，最大响应时间
2.服务器：CPU使用率小于75%，内存使用率小于75%，网络速度
3.数据库：数据库连接使用率小于80%，http线程使用率，JVM内存使用率小于80%
4.中间件：redis：rediscpu内存使用率key响应时间，kafka：写入速度消费速度，DB，存储带宽

【压测工具agent&探针】
Agent（代理）
在压测中，Agent是部署在被测系统上的轻量级程序，负责收集系统性能数据并与压测控制端通信。可以理解为系统性能的"数据采集员"。

探针（Probe）
探针是嵌入到应用程序代码中的监控组件，用于采集特定代码路径的执行情况。可以理解为应用程序内部的"微型传感器"。

形象比喻
想象你要测试一座桥梁的承重能力（压测）：

Agent 就像桥梁各处的摄像头和传感器，监控桥梁整体状态（如震动幅度、结构变形等）
探针 就像桥梁关键连接处的应力计，精确测量每个铆钉和钢索的受力情况
技术细节对比

特性 Agent 探针
部署位置 服务器/主机层面 应用程序内部
采集数据 系统级指标(CPU、内存、网络等) 应用级指标(方法耗时、SQL执行等)
安装方式 独立进程 代码植入/字节码增强
代表工具 JMeter Agent、Telegraf SkyWalking探针、Pinpoint探针
资源消耗 中等 通常较低(但取决于实现)

典型工作流程
压测控制器发出指令 →
Agent在目标机器上启动压力 →
探针收集应用内部细节 →
数据汇总到监控系统 →
生成性能报告

【问题解决】

1.接口TPS不达标，原因：es组件索引慢，优化索引查询策略
2.数据库值查不出来，原因：sql改变了，优化agent
3.连接数据库报错，原因：数据库最大连接数满了，修改最大连接数
4.慢sql，加索引解决
5.漏数问题，流量打到业务库，没有打到影子库，请求信息头里没有加压测标识，user agent配置为performance test
6.重启服务时，节点接入 的agent都要启动完，再压测
7.应用服务cpu正常，数据库cpu100%，数据库扩容
8.查询接口不达标，优化查询sql