覆盖范围
Web 与 API
Go/Node/Python/Java 服务，REST、gRPC、WebSocket，包含鉴权、缓存与真实流量配比。
接近生产的架构
与线上一致的 Kubernetes/VPC/负载均衡（或 1:1 独立环境），便于对照分析。
可观测性
把压测与 RED/USE、链路追踪及日志关联，定位瓶颈而非凭感觉。
工作流程
- 1.
目标与 SLO：目标 RPS/延迟/错误率及最关键的业务场景。
- 2.
负载模型：请求配比、思考时间、预热缓存，以及数据库与后台任务。
- 3.
分阶段压测与（可选）浸泡/故障演练：饱和点、错误与尾部延迟。
- 4.
报告与复盘：按优先级排序的改进项——代码、连接池、索引、限流、弹性伸缩。
交付物
- 可版本化的 k6（或同类）脚本与运行说明。
- 各阶段 RPS、延迟、错误率与 CPU/内存/IO 的表格与图表。
- 按影响与成本排序的瓶颈列表。
- 结合现有栈的告警阈值与仪表盘建议。
费用与方式
典型项目包含数日工程时间与环境准备。费用取决于服务数量、环境一致性与报告深度；高频发布可提供“CI 中的压测”套餐。
不在未测量前承诺“神奇 RPS”：先测当前上限，修复后再复测。
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负载测试常见问题
受控的负载形态、全链路指标与可复现场景，是工程实验而非单次探测。
通常不会，优先使用预发或严格限流窗口；若必须上生产需明确风险与边界。
常见为 k6 或适配贵司 CI 的方案，并接入现有 Prometheus/Grafana/日志体系。
含权限与环境准备，大约 1–2 个日历周：目标 → 脚本 → 压测 → 报告。
可以，作为后续阶段：代码、基础设施、索引、缓存、限流等，并可延伸到高负载或驻场支持。
会验证限流与对异常流量的韧性——不包含违法的第三方 DDoS 测试。