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问答 请问有没有团队做个性能测试比对的，不知道落地效果如何，是否准确

margaret2022 · 2023年12月01日 · 最后由 margaret2022 回复于 2023年12月29日 · 7209 次阅读

我这边同样的流量，进行性能压测，比对 cpu 和 p95 的数据，但是差距大于 10%。求教落地经验

性能压测是在测试 pipeline 中，用来评估 pr 对性能的影响是否有衰减。因此使用 main 分支和 pr 分支，分别部署压测进行对比的方案，目前对比是 cpu 和 p95

但有时 p95 差距较大，目前看有可能是依赖接口用线上接口导致，因为不同的压测时间，线上性能不一致，因此影响了压测数据的准确性。

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王稀饭 #1 · 2023年12月04日

想帮助你，但是没看懂你在问什么。

建议补充以下信息：

  1. 你要压什么，或者说你目标是啥
  2. 你怎么压的，用什么工具，大概什么思路
  3. 谁和谁的差距大于 10%
  4. 你自己的分析过程和具体想问什么问题（“落地经验” 太笼统）
今晚打老虎 #2 · 2023年12月04日

我这边也出现过
这边同样的流量，进行性能压测，比对 p50 和 p99 的数据，但是差距大于 20%

王稀饭 #3 · 2023年12月04日
对 今晚打老虎 回复

如果 20% 差距不符预期，那大概是有那种随着请求量堆积越来越慢的性能问题类型；排查一下锁、缓存、SQL 耗时、线程这些经常带坑的地方

今晚打老虎 #4 · 2023年12月05日
对 王稀饭 回复

当 p50/p99/avg 的差距都过大时，本次测试结论参考性是不是就会下降，场景构造是不是就需要进行一定的调节或者分裂细化

王稀饭 #5 · 2023年12月05日
对 今晚打老虎 回复

是的，场景构造细分也是一个缩小范围定位的过程。如果有等价场景的历史基线数据供对比（如线上同场景的性能数据），其实参考性也足够了，就是明确有问题。

margaret2022 #6 · 2023年12月29日 Author
对 王稀饭 回复

1、目标是检测 pr 分支的代码改动是否造成性能衰减
2、goreplay 流量回放
3、验证性能指标是否有提升，譬如 cpu 和 latency

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