压力测试不是上线前的仪式，而是必要检查
很多团队等到系统上线后才发现扛不住流量，用户一多就卡顿甚至崩溃。其实问题往往出在没做过有效的压力测试。服务器端的压力测试，说白了就是提前模拟大量用户访问，看看系统能不能撑住。
明确目标：你想测什么
不是所有服务都一样。有的系统怕并发连接数高，有的怕请求频率快，还有的数据库一忙就拖后腿。开始之前得想清楚：你关心的是最大承载能力？响应时间是否稳定？还是长时间运行会不会内存泄漏？比如做电商促销活动前，重点就是模拟抢购瞬间的高峰请求。
选对工具才能事半功倍
Apache Bench（ab）是最简单的入门工具，适合快速测试单个接口。比如你想看看登录接口能扛多少请求：
ab -n 1000 -c 100 http://yourserver.com/api/login这行命令的意思是发起1000次请求，最多100个并发。结果会告诉你平均响应时间、失败率、每秒处理请求数等关键数据。
如果需要更复杂的场景，比如先登录再下单，JMeter 更合适。它支持图形化操作，能设置请求顺序、参数化数据、添加延迟，还能分布式压测。比如模拟1000个用户分批次登录并提交订单，观察数据库负载变化。
监控不能少，光看结果不够
压测时只盯着响应码和延迟，就像开车只看速度表。CPU 使用率突然飙到90%以上？内存持续增长不释放？数据库连接池被打满？这些都可能成为瓶颈。建议搭配监控工具一起用，比如 Prometheus + Grafana，实时查看服务器各项指标变化。
从真实场景出发设计测试用例
别只测“理想路径”。加入异常情况，比如网络延迟、部分请求超时、第三方接口响应变慢。可以故意把某个微服务的响应时间拉长，看看主流程会不会被拖垮。这种测试能暴露系统的容错能力。
逐步加压，找到临界点
一开始就上万并发，系统直接挂掉，你还是不知道它到底能承受多少。应该从小并发开始，逐步增加，观察性能变化趋势。当响应时间明显变长或错误率上升时，说明接近极限了。这个拐点就是你需要关注的地方。
测试完做什么
发现问题不是终点。如果发现数据库查询慢导致整体延迟升高，就得优化 SQL 或加索引；如果服务本身 CPU 占用过高，可能需要重构代码逻辑或考虑横向扩容。每次压测后都应该有针对性地改进，并再次验证效果。