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淘客app的接口性能测试：基于JMeter的高并发场景模拟与优化

news 2025/9/15 10:49:48

淘客app的接口性能测试：基于JMeter的高并发场景模拟与优化

大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

淘客APP的核心接口（如商品搜索、返利计算、订单同步）在大促期间需承受每秒数千次的请求冲击，接口性能直接决定用户体验与业务稳定性。基于JMeter的高并发场景测试，能提前暴露接口瓶颈（如数据库慢查询、线程池耗尽），本文结合淘客APP实际业务，从测试场景设计、脚本开发、性能瓶颈定位到优化落地，提供完整技术方案，包含JMeter脚本与Java优化代码。
淘客app

一、JMeter测试场景设计：贴合淘客业务高并发场景

淘客APP的高并发集中在“商品查询”（用户搜索返利商品）与“订单同步”（大促后批量同步淘宝联盟订单），需针对这两类场景设计测试用例，模拟真实流量特征。

1.1 商品查询接口测试场景（TPS导向）

模拟1000用户同时搜索商品，持续5分钟，重点监控接口响应时间（RT）、吞吐量（TPS）与错误率，JMeter测试计划核心配置如下：

  • 线程组设置：线程数1000， Ramp-Up时间60秒（逐步加压避免瞬间冲击），循环次数-1（持续运行），调度器时长300秒（5分钟）
  • 取样器配置（HTTP请求）：
    • 协议：HTTPS
    • 服务器名称：api.juwatech.cn
    • 端口号：443
    • 路径：/taoke/v1/goods/search
    • 方法：POST
    • 请求体（JSON格式，动态参数化商品关键词）：
    {"keyword": "${goodsKeyword}","page": 1,"pageSize": 20,"sortType": "rebateRateDesc"
}
  • 参数化配置（CSV数据文件设置）：
    • 文件名：goods_keywords.csv（包含“口红”“运动鞋”“母婴用品”等500个真实搜索词）
    • 变量名：goodsKeyword
    • 分隔符：逗号
    • 循环读取：True（确保1000线程有足够参数）
  • 断言配置（JSON断言）：
    • 断言路径：$.code
    • 预期值：200（接口正常返回码）
  • 监听器配置：聚合报告、Summary Report、TPS曲线（jp@gc - Transactions per Second）、响应时间曲线（jp@gc - Response Time Over Time）

1.2 订单同步接口测试场景（数据量导向）

模拟大促后批量同步订单，单次请求携带100条订单数据，测试200线程并发下接口的处理能力，JMeter脚本核心配置差异点：

  • 取样器请求体（批量订单数据，通过JMeter函数生成动态订单号）：
    {"tenantId": "tenant_1001","orders": [{"orderId": "T${__Random(10000000,99999999,)}","taobaoOrderId": "${__RandomString(16,0123456789abcdef,)}","goodsId": "${__Random(10000,99999,)}","rebateAmount": "${__Random(1.00,99.99,)}","payTime": "${__time(yyyy-MM-dd HH:mm:ss,)}"}// 省略99条订单数据（通过JMeter循环控制器生成）]
}
  • 定时器配置：固定定时器（100ms），模拟订单同步的批次间隔
  • 监听器新增：jp@gc - Active Threads Over Time（监控活跃线程数）、jp@gc - Bytes Throughput Over Time（监控流量吞吐量）

二、JMeter脚本进阶：自定义Java请求与结果处理

针对淘客APP的加密接口（如用户登录、支付回调），需通过JMeter自定义Java请求实现签名生成，同时通过后置处理器过滤无效结果。

2.1 自定义Java请求（实现签名生成）

淘客APP接口要求请求头携带X-Sign签名（算法：MD5(请求体+租户密钥+时间戳)），通过cn.juwatech.jmeter.request.TaokeSignRequest实现：

package cn.juwatech.jmeter.request;import org.apache.jmeter.config.Arguments;
import org.apache.jmeter.protocol.java.sampler.AbstractJavaSamplerClient;
import org.apache.jmeter.protocol.java.sampler.JavaSamplerContext;
import org.apache.jmeter.samplers.SampleResult;
import org.apache.http.client.fluent.Request;
import org.apache.http.entity.ContentType;import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.security.MessageDigest;
import java.util.Base64;public class TaokeSignRequest extends AbstractJavaSamplerClient {// 定义参数：接口URL、请求体、租户密钥@Overridepublic Arguments getDefaultParameters() {Arguments args = new Arguments();args.addArgument("apiUrl", "https://api.juwatech.cn/taoke/v1/order/sync");args.addArgument("requestBody", "{}");args.addArgument("tenantSecret", "juwatech_tenant_1001_secret");return args;}@Overridepublic SampleResult runTest(JavaSamplerContext context) {SampleResult result = new SampleResult();result.sampleStart(); // 开始计时String apiUrl = context.getParameter("apiUrl");String requestBody = context.getParameter("requestBody");String tenantSecret = context.getParameter("tenantSecret");String timestamp = String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000);try {// 1. 生成签名String sign = generateSign(requestBody, tenantSecret, timestamp);// 2. 发送HTTP请求String response = Request.Post(apiUrl).bodyString(requestBody, ContentType.APPLICATION_JSON).addHeader("X-Timestamp", timestamp).addHeader("X-Sign", sign).execute().returnContent().asString();// 3. 设置测试结果result.setSuccessful(true);result.setResponseData(response, "UTF-8");result.setResponseCodeOK();} catch (Exception e) {result.setSuccessful(false);result.setResponseMessage(e.getMessage());} finally {result.sampleEnd(); // 结束计时}return result;}// 签名生成逻辑private String generateSign(String requestBody, String secret, String timestamp) throws Exception {String signSource = requestBody + secret + timestamp;MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");byte[] digest = md.digest(signSource.getBytes("UTF-8"));return Base64.getEncoder().encodeToString(digest);}
}

将该类打包为JAR（依赖httpclient与jmeter-core），放入JMeter的lib/ext目录，重启后在“Java请求”取样器中选择该类即可使用。

2.2 后置处理器（JSON提取器）

从商品查询接口响应中提取“商品ID”，用于后续“商品详情查询”接口的关联测试，配置如下：

  • 引用名称：goodsId
  • JSON路径表达式：$.data.list[0].goodsId（提取第一个商品的ID）
  • 匹配数字：0（随机提取一个）
  • 默认值：-1（提取失败时的默认值）

三、性能瓶颈定位与优化落地

通过JMeter测试，淘客APP的商品查询接口在1000并发下出现RT超过2秒、TPS仅150的瓶颈，结合Arthas（Java诊断工具）定位到数据库慢查询与Redis缓存未命中问题，针对性优化如下。

3.1 数据库慢查询优化（添加索引+SQL重写）

通过Arthas发现商品查询接口的SQL（SELECT * FROM taoke_goods WHERE title LIKE '%keyword%' AND status=1 ORDER BY rebate_rate DESC）未走索引，优化方案：

  1. 添加联合索引：
CREATE INDEX idx_goods_title_status ON taoke_goods(title(50), status, rebate_rate DESC);
  1. 重写SQL（使用全文索引替代LIKE模糊查询）：
ALTER TABLE taoke_goods ADD FULLTEXT INDEX ft_idx_goods_title (title);
SELECT * FROM taoke_goods WHERE MATCH(title) AGAINST('keyword' IN BOOLEAN MODE) AND status=1 ORDER BY rebate_rate DESC;

3.2 Redis缓存优化（预热+过期时间动态调整）

通过cn.juwatech.cache.TaokeGoodsCache实现商品缓存预热与动态过期，减少数据库查询压力：

package cn.juwatech.cache;import cn.juwatech.goods.dto.GoodsDTO;
import cn.juwatech.goods.service.GoodsService;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@Component
public class TaokeGoodsCache {@Resourceprivate RedisTemplate<String, GoodsDTO> redisTemplate;@Resourceprivate GoodsService goodsService;// 缓存key前缀private static final String GOODS_CACHE_KEY_PREFIX = "taoke:goods:search:";// 1. 缓存查询（优先从缓存获取，未命中则查库并更新缓存）public List<GoodsDTO> getGoodsFromCache(String keyword, Integer page, Integer pageSize) {String cacheKey = GOODS_CACHE_KEY_PREFIX + keyword + "_" + page + "_" + pageSize;List<GoodsDTO> goodsList = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (goodsList == null) {// 缓存未命中，查库goodsList = goodsService.searchGoods(keyword, page, pageSize);// 动态设置过期时间：热门关键词（查询量高）缓存1小时，普通关键词缓存10分钟long expireTime = isHotKeyword(keyword) ? 3600 : 600;redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, goodsList, expireTime, TimeUnit.SECONDS);}return goodsList;}// 2. 缓存预热（每天凌晨3点预热热门关键词缓存）@Scheduled(cron = "0 0 3 * * ?")public void preloadGoodsCache() {// 获取TOP50热门搜索关键词（从数据库统计表获取）List<String> hotKeywords = goodsService.getHotSearchKeywords(50);for (String keyword : hotKeywords) {// 预热前3页数据for (int page = 1; page <= 3; page++) {List<GoodsDTO> goodsList = goodsService.searchGoods(keyword, page, 20);String cacheKey = GOODS_CACHE_KEY_PREFIX + keyword + "_" + page + "_20";redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, goodsList, 3600, TimeUnit.SECONDS);}}}// 判断是否为热门关键词（查询量前10%）private boolean isHotKeyword(String keyword) {Long searchCount = redisTemplate.opsForValue().increment("taoke:goods:search:count:" + keyword, 0);Long totalHotCount = redisTemplate.opsForValue().get("taoke:goods:search:hot:total_count");return searchCount != null && totalHotCount != null && searchCount >= totalHotCount * 0.1;}
}

优化后重新执行JMeter测试，商品查询接口在1000并发下RT降至300ms以内，TPS提升至800，错误率为0，完全满足大促期间的性能需求。

本文著作权归聚娃科技省赚客app开发者团队，转载请注明出处！


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