前言

        前面总结压测类型的时候有简单描述了不同压测类型的从准备-脚本设计-压测的整体过程，但是对于压测对象没有更深入的进行分析总结，导致在压测执行结束后，出现压测结果不准确的情况。所以这边就压测的对象进行单独的总结分析。

    在执行压测的时候，压测模型和数据模型需要尽可能的模拟真实环境的请求情况，只有在这种模式下进行压测，产出的报告才具备参考性。

压测模型

    我这边所要描述的压测模型，主要指我们设计压测脚本的具体的对象（内容），不同类型的压测目标，对应的需要进行压测模型就不一样。

    这就好比我们点外卖点餐一样，老板要打包就需要明白打包的东西是什么？

1.客户点「白米饭」，那老板只要把白米饭给我们就好（其中白米饭就是具体的对象）

2.客户点「蛋炒饭」，那老板要把白米饭和蛋加工后，再一起提供给我们（其中白米饭和蛋就是具体的对象）

1.评估单个接口请求的性能瓶颈

    针对核心功能请求量比较大的接口，在进行发布前会需要进行单个接口请求的性能瓶颈，就是对单个接口进行逐步提高请求压力，查看该接口的QPS极限，以及过程中出现的问题

2.评估指定业务场景的性能瓶颈

    在指定场景，需要通过逐步提高压力来探查部分接口的性能瓶颈；例如热点推送、双十一等特殊时期，需要大量用户在同一个周期内点击查看推送内容、或者大量用户进行下单支付，这个流量突然增大的情况下，接口请求或者服务是否存在性能瓶颈问题。

3.评估当前服务整体的性能瓶颈

按照当前服务的top流量接口请求，计算每个接口的请求占比，按照占比同时进行施压：

1.grafana平台获取top流量接口列表

2.根据实际情况选择压测接口，必须满足以下2个条件

    2.1 QPS>100（100是个参考值，可以根据实际业务情况进行调整，主要满足条件2.2即可）

    2.2 选取的所有接口总流量/服务总流量>90%（流量占比越接近100%，压测模型就越贴近实际，压测结果更准确）

案例：

    服务的QPS max峰值5000，选取的top流量接口有6个，6个接口的QPS max总和为4900，那么总流量占比=4900/5000*100%=98%

3.计算单个接口的压测流量占比

选择的top流量接口有5个分别是a、b、c、d、e，则各个接口的流量占比为：

接口a占比=a /（a+b+c+d+e）*100%，其他也同样进行计算

数据模型

梳理完压测的模型后，需要考虑接口传递的数据时什么样子的，也就时数据模型。

主要是准备压测时使用的测试数据，本次实践中总结出2点：

    1.压测数据尽可能模拟大部分用户的真实场景

        1.1面对数据：数据缓存、数据量、数据的其他特征情况

        1.2面对用户：对单个用户、还是多个用户进行压测

    2.环境尽可能贴近真实用户使用的环境

        2.1服务资源配置：应用资源配置、数据库配置等

        2.2数据库特殊处理：例如线上用户数据有分表，那么在压测时需要同样选择有分表的数据库进行压测

案例：

接口类型	数据要求
获取内容列表	总数据量：total=1w 单页查询数据量：pagesize=15 页码：pagenum=随机1-100之间
修改内容	1.随机获取内容 2.随机获取大json、小json对内容进行修改

        在技术大佬的指导下，深入重新梳理分析了压测的流量模型和数据模型，最后输出的压测方案明显比前面自己绞尽脑汁、东拼西凑得到的方案显得更专业、更具有执行价值～在此感谢大佬的支援～♥️以上仅为个人本次性能实践的总结～仅供参考～

生活是自己的

千万别为难自己

有什么样的能力

就过什么样的生活