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silk/docs/operations/load-test-scenarios.md
T

1.2 KiB
Raw Blame History

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。