| 性能测试
GraphQL 改变了前端获取数据的方式——同时也改变了 API 在压力下失败的方式。 与每个路由定义返回数据的 REST 不同，GraphQL 颠倒了控制权。客户端决定请求哪些字段、遍历多深以及多频繁地重复请求。这种灵活性让开发者更自由，但也使性能变得不可预测。对同一端点的两个查询可能会产生截然不同的服务器负载。 传统的负载测试假定一致性：固定路径、可预测的负载、可测量的延迟。GraphQL 打破了这些假设。要有效测试它，必须模拟查询的多样性、解析器深度和反映真实使用场景的并发模式。否则，你只是测试了缓存，而不是你的 API。...
| 性能测试
没有人喜欢早上9点发生的票务崩溃。但这种情况经常发生——演唱会门票消失、航空公司网站卡住、结账页面冻结。每一次失败的抢票或预订激增背后都有同一个罪魁祸首：系统未为高并发做好准备。 高并发负载测试是模拟数千名用户同时执行操作的学问，而不仅仅是随时间累积的流量。它衡量的是当同时发生的请求堆积时应用的表现——当所有人在同一秒钟都点击“立即购买”时。对于票务、预订或限时抢购系统，这不是理论问题，而是检验时刻。 在本文中，我们将探讨为什么并发会打垮即便成熟的平台，哪些场景需要这种类型的测试，如何设计有意义的测试，以及像 LoadView...
| 性能测试, 技术提示
当基础设施消失时，性能工程师所依赖的假设也随之消失。无服务器计算——通过 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions ——承诺无限的可扩展性和零运维。但在实践中，它把传统服务器的稳态负载模型替换为更动态且不可预测的模式。 一个函数可以在毫秒内从零扩展到数百个实例，然后同样迅速消失。C 缓存被重置。运行时重新初始化。指标分散在提供商的 API 中，而不是集中在系统仪表盘上。 这种弹性很强大——但它打破了所有传统的负载测试规则。...
| 性能测试
大多数压力测试都在“真空”中评估性能。它们运行在干净无瑕的云网络里，距离被测服务器只有几毫秒。数字看起来很漂亮，直到用户从真实设备、真实网络连接进来，一切开始变慢。 延迟就是这两个世界之间的鸿沟。它不仅仅是传输中的停顿，更是实验室结果与生产现实之间的距离。每个请求都会穿过多层路由器、运营商和边缘节点，拉长响应时间，并重塑系统在负载下的行为。如果忽略它，你的压力测试就是一种没有任何用户会经历到的“完美”模拟。...
| 性能测试
多年来，负载测试意味着对 API 进行高强度压测。像 JMeter 这样的工具会发送成千上万条轻量级的 HTTP 请求来衡量吞吐量和延迟。这种方式确实有效——直到应用程序不再是简单的请求/响应系统为止。 现代 Web 应用如今是由 JavaScript 框架、API 和第三方资源“拼接”而成的动态前端。性能不再只是服务器响应有多快，而是页面对真实用户来说看起来有多快。 这正是 Playwright 改变游戏规则的地方。它运行 Chromium、Firefox 和 WebKit...
| 性能测试, 技术提示
产品发布是数字服务生命周期中最不宽容的时刻。你可以花数月设计功能、数周打磨用户体验、在营销上投入数千美元，但如果发布后前30分钟内基础设施就出故障，结局不言自明：宕机、愤怒的用户以及被浪费的投入。与日常运营不同，发布会把流量压缩成单一且不可预测的峰值。这就是为什么面向产品发布的负载测试不是可选项——它决定了发布是丝滑顺畅，还是在自带的热度下崩溃。...
