| 性能测试
大多数性能故障并非仅由流量引起——而是由每个请求在系统中拖拽的数据重量引发。底层数据集较小时，网站可能看起来很快；但一旦真实的生产数据量积累，网站可能变慢、不稳定，甚至无法响应。目录增多、仪表盘膨胀、索引偏移、日志激增、搜索集群老化，以及数据访问模式逐渐超出原始设计的假设。架构在预发布环境（staging）中可能看起来健康，但一旦生产数据集达到临界规模，同样的代码便会出现不同的行为。...
| 性能测试
第三方脚本已悄然成为负载测试中噪声、失真和虚假失败的最大来源之一。每个营销工具、分析像素、优化框架和小部件都为您的应用增加了一个您无法控制的远程依赖。在实际流量下，它们大多“表现尚可”。但在合成负载下，它们像地雷一样，经常把自己的故障报告为您的故障。 本文把问题拆解到浏览器中实际发生的事情、为什么合成流量会放大这些影响，以及如何智能地进行负载测试——不让第三方代码劫持您的结果。文章面向使用 LoadView 的团队，但这些原则适用于任何基于浏览器的性能测试场景。 第三方代码的隐藏负担 现代页面不仅仅是 HTML 和您自己的...
| 性能测试
自动扩容曾承诺可以消除容量规划中的猜测。设置好规则、定义你的指标，然后让云负责剩下的工作。至少在幻灯片上看起来是这样。实际上，扩容规则很少按你预期的方式运行。它们会滞后、反应过度，或在流量激增时保持“睡眠”状态。 这些失败并不是戏剧性的宕机——而是沉默的低效。实例启动所需时间过长。冷却期会抑制必要的反应。过度扩容会导致成本飙升，或者在扩容事件触发得太晚时延迟会悄然增加。唯一看到这些行为的方法，是通过有意的、动态的负载测试将其暴露出来。 自动扩容并非自动。它是有条件的自动化——而这些条件只有在负载下才会显现。...
| 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。...
