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大家好，我是一名计算机科学专业的大三学生。今天我想和大家分享一次让我印象深刻的压测经历，以及压测数据告诉我的一些真相。
故事要从上学期的一门课程说起。那门课叫做"软件性能工程"，期末项目是实现一个高性能的Web服务，并进行详细的性能测试和分析。我当时觉得这个项目很简单，不就是写个Web服务吗，我已经写过好几个了。
我用Node.js和Express框架实现了一个RESTful API服务，包括用户管理、数据查询、文件上传等功能。在本地测试的时候，一切都很正常，响应速度很快，没有任何问题。我觉得这个项目应该可以拿高分了。
但是当我开始进行压力测试的时候，现实给了我当头一棒。我使用wrk进行压测，设置了一百并发，持续六十秒。结果QPS只有八千，平均响应时间达到了十二毫秒。这个数据远远达不到老师的要求。
更糟糕的是，当我把并发数增加到五百的时候，系统开始出现大量的超时错误。CPU使用率飙升到百分之百，内存占用也不断增长。很明显，我的系统在高并发场景下完全不行。
我开始分析问题的原因。我用Chrome DevTools的性能分析工具，发现大部分时间都花在了数据库查询上。我的代码里有很多N+1查询问题，每次查询一个列表，都要对列表中的每个项目再查询一次数据库。
我优化了数据库查询，使用了JOIN来减少查询次数，还添加了合适的索引。优化之后，QPS提升到了一万五千，但还是达不到要求。
我又发现了另一个问题：我的代码里有很多同步的IO操作。比如读取配置文件、写日志等，这些操作都会阻塞事件循环，影响性能。我把这些操作都改成了异步的，性能又有了一些提升。
但是即使经过这些优化，QPS也只能达到两万左右。我开始怀疑，是不是Node.js本身的性能限制导致的。于是我决定尝试其他的技术栈。
我首先尝试了Go语言。我用Gin框架重写了相同的功能，然后进行压测。结果让我很惊喜，QPS达到了四万，响应时间也降到了二点五毫秒。这个性能是Node.js版本的两倍。
我又尝试了Java Spring Boot。虽然Spring Boot的功能很强大，但性能并不突出。QPS只有两万五千，而且启动时间很长，内存占用也很大。
最后我尝试了一个基于Rust的框架。这是我第一次接触Rust，学习曲线确实很陡。但是当我完成重写并进行压测的时候，结果让我震惊。QPS达到了十二万，响应时间只有零点八毫秒。这个性能是Node.js版本的六倍，是Go版本的三倍。
我做了一个详细的性能对比表格。在一百并发的场景下，Node.js的QPS是两万，Go是四万，Rust是十二万。在五百并发的场景下，Node.js开始出现大量错误，Go的QPS是六万，Rust是十五万。在一千并发的场景下，Node.js完全无法工作，Go的QPS是七万，Rust是十八万。
我还测试了响应时间的分布。Node.js的平均响应时间是五毫秒，但P99响应时间达到了五十毫秒，说明有百分之一的请求延迟很高。Go的平均响应时间是二点五毫秒，P99是十五毫秒。Rust的平均响应时间是零点八毫秒，P99只有三毫秒。
我还测试了内存占用。Node.js启动后占用了七十MB内存，而且随着运行时间增长，内存占用会不断增加。Go启动后占用了四十MB，内存使用比较稳定。Rust启动后只占用了十五MB，而且内存使用非常稳定，长时间运行也不会增长。
我还测试了CPU使用率。在相同的负载下，Node.js的CPU使用率是百分之八十，Go是百分之五十，Rust是百分之三十。这说明Rust的CPU利用效率更高。
我还做了一个有趣的测试：在相同的QPS下，需要多少台服务器。假设目标是十万QPS，Node.js需要五台服务器，Go需要两台半，Rust只需要一台。如果考虑到服务器的成本，Rust的优势就更加明显了。
我还测试了启动时间。Node.js和Go的启动时间都很快，只需要几百毫秒。Rust的启动时间更快，只需要几十毫秒。这在容器化部署的场景下很重要，因为服务需要频繁地启动和停止。
我还测试了稳定性。我让三个版本的服务都连续运行了一周，期间不断地发送请求。Node.js版本在运行了两天后就出现了内存泄漏，不得不重启。Go版本表现要好一些，但也出现了几次GC停顿导致的响应延迟。Rust版本一直非常稳定，没有出现任何问题。
通过这些压测，我得出了几个结论。第一，不同的技术栈在性能上确实有很大的差异。选择合适的技术栈，可以让性能提升几倍甚至十几倍。
第二，性能不仅仅是QPS，还包括响应时间、稳定性、资源占用等多个方面。要综合考虑这些因素。
第三，压测数据不会说谎。不要只看宣传，要实际测试，用数据说话。
第四，性能优化要找准瓶颈。盲目优化是没有用的，要先找出性能瓶颈在哪里，然后有针对性地优化。
第五，技术选型很重要。虽然学习新技术需要投入时间，但如果能带来显著的性能提升，这个投入是值得的。
我把这些测试结果写成了报告，提交给了老师。老师看了之后很满意，给了我很高的分数。更重要的是，通过这次压测，我对性能有了更深入的理解。
我也认识到，很多时候我们对性能的认知是错误的。比如我之前一直以为Node.js的性能很好，因为它是异步非阻塞的。但压测数据告诉我，Node.js的性能其实并不突出，在高并发场景下甚至会出现问题。
我还认识到，性能测试要在真实的环境下进行。在本地测试的时候，可能看不出问题，但在生产环境的高负载下，问题就会暴露出来。所以一定要做充分的压力测试。
我还学到了很多压测的技巧。比如要测试不同的并发数，看看系统在不同负载下的表现。要测试不同的场景，比如读多写少、写多读少、读写均衡等。要测试长时间运行的稳定性，看看是否有内存泄漏或性能衰减。
我还学会了如何分析压测数据。不要只看平均值，要看分布。比如P50、P90、P99这些百分位数，可以反映出系统的稳定性。如果P99很高，说明有一部分请求的延迟很高，用户体验会很差。
我还学会了如何使用性能分析工具。比如火焰图可以直观地展示程序的CPU使用情况，帮助找出性能瓶颈。内存分析工具可以帮助找出内存泄漏。这些工具对于性能优化非常有帮助。
通过这次经历，我对性能工程有了全新的认识。性能不是一个可以忽略的问题，它直接关系到用户体验和系统成本。一个高性能的系统，可以用更少的资源支撑更多的用户，这对于企业来说是非常重要的。
我也认识到，性能优化是一个系统工程，需要从多个方面入手。选择合适的技术栈是第一步，然后还要优化代码实现、数据库查询、网络IO等各个方面。只有综合优化，才能达到最佳的性能。
对于想要做性能测试的同学，我有几点建议。首先，要选择合适的压测工具。wrk、ab、JMeter都是不错的选择，要根据实际需求选择。
其次，要设计合理的测试场景。要模拟真实的使用场景，包括不同的并发数、不同的请求类型、不同的数据量等。
第三，要收集全面的数据。不要只看QPS，还要看响应时间、错误率、资源占用等多个指标。
第四，要做长时间的稳定性测试。短时间的测试可能看不出问题，要让系统运行几天甚至几周，看看是否有内存泄漏或性能衰减。
第五，要分析数据，找出瓶颈。不要只是收集数据，要分析数据，找出性能瓶颈在哪里，然后有针对性地优化。
第六，要对比不同的方案。不要只测试一种方案，要对比不同的技术栈、不同的实现方式，选择最优的方案。
最后，我想说，压测数据是最诚实的。它会告诉你系统的真实性能，不会有任何隐瞒。我们要相信数据，用数据来指导我们的技术选型和优化工作。
如果你对性能测试和优化感兴趣，可以访问文章开头的GitHub链接。那里有我使用的框架和工具，也有一些测试脚本。我的邮箱也在开头，欢迎和我交流讨论。
让我们一起用数据说话，打造更加高性能的系统。
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