性能测试容量模型：别只盯TPS

2025年4月记录，分类「性能测试」。内容按测试执行视角整理，尽量把背景、操作和验收口径讲清楚。

容量从哪来

容量模型要从业务量推出来，而不是先定一个好看的 TPS。用户数、峰值系数、操作占比、数据量都会影响结论。

我当时想确认的不是工具能不能跑，而是这个点能不能稳定地变成测试资产。

模型参数

• 估算日活、峰值小时、核心操作比例。
• 把读写比例、历史数据量、缓存命中率写进模型。
• 用压测验证模型假设是否成立。

峰值QPS = 日订单量 * 峰值系数 / 峰值秒数
目标容量 = 峰值QPS * 安全系数1.5

压测验证

• 容量建议能解释支撑多少业务量。
• 瓶颈

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OpenTelemetry辅助定位接口链路耗时

2024年8月记录，分类「服务器运维」。这篇更像工作笔记，记录的是一次问题拆解和复用清单。

为什么接链路追踪

接口慢的时候，如果只有总耗时，很难判断卡在网关、应用、数据库还是外部服务。OpenTelemetry 的价值是把链路拆开。

我更关注它在真实提测流程里怎么落地，而不是单独演示一个命令或脚本。

看哪些span

• 压测或接口回归时保留 traceId。
• 对数据库查询、外部 HTTP、消息处理分别看 span 耗时。
• 把慢请求样本和链路截图放进缺陷。

traceId=7f2a...
api gateway: 32ms
app servic

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