feat: 建立可观测性、容量与恢复验证基线

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weijuesen
2026-08-14 14:54:56 +08:00
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# 负载测试场景
目标环境:Go 后端 + PostgreSQL + Redis + IoTDB + AI 服务。结果需记录测试日期、版本、机器配置、并发、时长、p50/p95、失败率和观察到的限制。
## A. 500 在线用户 API 混合负载
比例:
- 80% 查询类:房间、设备、遥测最新值、告警列表
- 10% 遥测趋势:历史/聚合查询
- 5% 上传类:图片巡检上传
- 5% 管理操作:阈值、批次、检测任务、会诊
验收:API 错误率 <1%,业务接口 p95 <1s;上传成功且巡检闭环可追踪。
## B. 1000 WebSocket 连接
- 1000 个连接按授权设备订阅
- 持续 30 分钟
- 记录连接成功率、掉线率、消息延迟、CPU/内存
验收:连接成功率 >99%,消息 P95 延迟 <500ms,无内存持续增长。
## C. AI 峰值
固定条件:
- GPU:目标 T4 16G
- 模型版本和 ONNX 文件 hash
- 输入尺寸
- 并发数(建议 1/4/8/16
记录 p50/p95、失败率、GPU 显存和单帧延迟。结果用于设置生产并发上限和推理告警阈值。
## 禁止事项
- 不在生产库执行写入类负载。
- 不使用真实用户隐私图片做公开压测。
- 压测前必须备份数据库并记录环境状态。