# 性能测试指南

## 概述

本目录包含Novalon管理系统的性能测试脚本，使用k6进行负载测试和压力测试。

## 前置条件

1. **后端服务运行**：
   ```bash
   cd novalon-manage-api/manage-app
   mvn spring-boot:run
   ```

2. **数据库服务运行**：
   ```bash
   docker-compose up -d postgres
   ```

3. **k6安装**：
   ```bash
   # macOS
   brew install k6

   # Linux
   curl https://github.com/grafana/k6/releases/download/v0.50.0/k6-v0.50.0-linux-amd64.tar.gz -L | tar xvz
   sudo mv k6-v0.50.0-linux-amd64/k6 /usr/local/bin/
   ```

## 测试场景

### 1. 基础性能测试

**目标**：测试系统在低负载下的性能表现

**虚拟用户数**：10  
**持续时间**：7分钟  
**测试接口**：健康检查、登录、用户列表

**运行命令**：
```bash
k6 run load_test.js
```

**预期结果**：
- 95%的请求响应时间<500ms
- 错误率<1%
- 系统稳定运行

### 2. 中等负载测试

**目标**：测试系统在中负载下的性能表现

**虚拟用户数**：50  
**持续时间**：14分钟  
**测试接口**：健康检查、登录、用户列表、角色列表、字典列表

**运行命令**：
```bash
k6 run load_test.js
```

**预期结果**：
- 95%的请求响应时间<500ms
- 错误率<1%
- 系统稳定运行

### 3. 高负载测试

**目标**：测试系统在高负载下的性能表现

**虚拟用户数**：100  
**持续时间**：21分钟  
**测试接口**：健康检查、登录、用户列表、角色列表、字典列表、系统配置、通知列表、操作日志

**运行命令**：
```bash
k6 run load_test.js
```

**预期结果**：
- 95%的请求响应时间<500ms
- 99%的请求响应时间<1000ms
- 错误率<1%
- 系统稳定运行

### 4. 压力测试

**目标**：测试系统在极限负载下的性能表现

**虚拟用户数**：100  
**持续时间**：12分钟  
**测试接口**：所有主要接口

**运行命令**：
```bash
k6 run load_test.js
```

**预期结果**：
- 识别系统性能瓶颈
- 验证系统稳定性
- 记录错误率

## 性能指标

### 关键指标

| 指标 | 描述 | 目标值 |
|------|------|--------|
| HTTP请求响应时间 | 请求从发送到接收的总时间 | p95<500ms, p99<1000ms |
| HTTP请求失败率 | 失败请求占总请求的比例 | <1% |
| HTTP请求速率 | 每秒处理的请求数 | >100请求/秒 |
| 虚拟用户数 | 并发访问系统的用户数 | 根据测试场景 |
| 吞吐量 | 系统每秒处理的请求数 | 根据测试场景 |

### 性能阈值

```javascript
thresholds: {
  http_req_duration: ['p(95)<500'],  // 95%的请求响应时间<500ms
  http_req_failed: ['rate<0.01'],   // 错误率<1%
}
```

## 测试结果分析

### 查看测试结果

k6会自动生成测试报告，包括：

1. **控制台输出**：实时显示测试进度和结果
2. **HTML报告**：使用`--out`参数生成HTML报告
3. **JSON报告**：使用`--out`参数生成JSON报告

### 生成HTML报告

```bash
k6 run --out html=report.html load_test.js
open report.html
```

### 生成JSON报告

```bash
k6 run --out json=report.json load_test.js
```

## 性能优化建议

### 1. 数据库优化

- 添加适当的索引
- 优化慢查询
- 使用连接池
- 考虑读写分离

### 2. 缓存优化

- 使用Redis缓存热点数据
- 实现查询结果缓存
- 使用CDN缓存静态资源

### 3. 应用优化

- 优化算法复杂度
- 减少不必要的数据库查询
- 使用异步处理
- 实现请求合并

### 4. 基础设施优化

- 使用负载均衡
- 水平扩展应用实例
- 优化网络配置
- 使用更快的硬件

## 故障排查

### 问题1：连接超时

**症状**：大量请求失败，错误率高

**解决方案**：
- 检查后端服务是否正常运行
- 检查数据库连接是否正常
- 增加连接池大小
- 优化数据库查询

### 问题2：响应时间过长

**症状**：95%或99%的请求响应时间超过阈值

**解决方案**：
- 分析慢查询日志
- 添加数据库索引
- 优化应用逻辑
- 增加缓存

### 问题3：内存溢出

**症状**：应用崩溃或性能急剧下降

**解决方案**：
- 增加JVM堆内存
- 分析内存泄漏
- 优化对象创建
- 使用对象池

## CI/CD集成

### GitHub Actions示例

```yaml
name: Performance Tests

on:
  schedule:
    - cron: '0 2 * * *'  # 每天凌晨2点运行
  workflow_dispatch:

jobs:
  performance-test:
    runs-on: ubuntu-latest
    services:
      postgres:
        image: postgres:15
        env:
          POSTGRES_DB: manage_system
          POSTGRES_USER: postgres
          POSTGRES_PASSWORD: postgres
        ports:
          - 55432:5432
        options: >-
          --health-cmd pg_isready
          --health-interval 10s
          --health-timeout 5s
          --health-retries 5

    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up Java
        uses: actions/setup-java@v3
        with:
          java-version: '21'
          distribution: 'temurin'

      - name: Build backend
        run: |
          cd novalon-manage-api
          mvn clean package -DskipTests

      - name: Start backend
        run: |
          cd novalon-manage-api/manage-app
          java -jar target/manage-app-1.0.0.jar &
          sleep 30

      - name: Install k6
        run: |
          curl https://github.com/grafana/k6/releases/download/v0.50.0/k6-v0.50.0-linux-amd64.tar.gz -L | tar xvz
          sudo mv k6-v0.50.0-linux-amd64/k6 /usr/local/bin/

      - name: Run performance tests
        run: |
          cd performance_tests
          k6 run --out json=performance-results.json load_test.js

      - name: Upload performance results
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: performance-results
          path: performance_tests/performance-results.json
```

## 最佳实践

1. **在非生产环境运行**：性能测试应该在测试环境或预发布环境运行
2. **使用真实数据**：使用与生产环境相似的数据量和数据分布
3. **监控系统资源**：在测试过程中监控CPU、内存、磁盘、网络使用情况
4. **多次运行**：多次运行测试以获得稳定的结果
5. **记录基准**：建立性能基准，便于比较和改进
6. **分析瓶颈**：根据测试结果分析性能瓶颈并优化
7. **持续优化**：将性能测试集成到CI/CD流水线，持续监控和优化

## 联系方式

如有问题或建议，请联系：
- **作者**：张翔
- **角色**：全栈质量保障与研发效能工程师
- **项目**：Novalon管理系统

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**文档版本**：1.0
**最后更新**：2026-03-24