一、测试前关键准备
环境建模
绘制云架构拓扑图（含负载均衡器/容器集群/数据库实例）
记录资源配置弹性规则（如AWS Auto Scaling策略）
标注可能瓶颈点：分布式缓存节点、跨可用区通信链路
工具链选型矩阵
测试类型
推荐工具
云原生适配性
负载测试
JMeter+云监控插件
支持AWS/Aliyun标签对接
压力测试
Locust+Kubernetes部署
动态扩展压测节点
全链路追踪
SkyWalking+Prometheus
容器内埋点无侵入
二、测试执行优化点
▶ 脚本设计技巧
动态参数化：
# 从云配置中心获取动态端点 endpoint = cloud_config.get("API_GATEWAY_URL") requests.post(f"{endpoint}/checkout")模拟云服务波动：
在脚本中注入随机延迟（50-200ms模拟网络抖动）
设计突发流量模式（参照云服务SLA中断曲线）
▶ 环境配置陷阱规避
关闭云平台反爬机制（如阿里云WAF的CC防护）
设置VM时钟同步（避免时间漂移导致日志紊乱）
预留溢出带宽（实际带宽=购买带宽×0.7）
三、瓶颈定位四步法
资源热力图分析
▲ 通过颜色深度快速识别高负载EC2实例调用链追踪示例
四、高频优化策略
数据库类
云数据库读写分离+连接池调优（MaxConnections=实际vCPU×5）
冷热数据分离：将历史数据转存至S3+Glacier
计算资源类
容器化服务：设置HPA(Horizontal Pod Autoscaler)阈值（CPU>70%扩容）
无服务架构：预置并发实例防冷启动延迟
网络类
启用全球加速器（如AWS Global Accelerator）
配置同地域访问策略（避免跨Region费用+延迟）
五、持续优化机制
建立性能基线库：
记录各版本P99延迟/错误率曲线
存储历史压力测试数据快照
自动化回归测试：
# Jenkins流水线片段 - stage: PerfTest script: run locust --headless -u 5000 -r 100 compare_baseline current_result.json v1.2.json
