第31小节：压测牛券查询可用/不可用优惠券功能
压测注意事项
1. 什么是 QPS？
QPS 表示系统每秒能够处理的请求数量，可以理解为系统在一秒内处理了多少个查询（或请求）。常用于描述 接口 或 API 请求 的处理能力，通常与 Web 服务、数据库查询等相关。
比如电商网站的商品查询，整个商品服务集群，对外提供的查询接口，每秒支撑 8800 次，那就意味着这个接口 QPS 是 8800。
2. 什么是 TPS？
TPS 表示系统每秒处理的事务数量。事务通常是一组操作的集合，需要保证整个操作集的原子性（全部成功或全部失败）。常用于描述涉及数据库操作或复杂业务场景的系统，如下单、支付等需要数据一致性的场景。在分布式系统中，TPS 是一个更严谨的指标，因为它强调 事务完整性和一致性，而不仅仅是处理请求的数量。
比如电商网站的下单接口，整个订单服务集群，对外提供的下单接口，每秒支撑 2800 次，那就意味着这个接口 TPS 是 2800。
3. 并发量指的 QPS 还是 TPS？
并发量基本等于吞吐量概念，大家知道即可。那聊到并发量或者吞吐量，指的是 QPS 还是 TPS 呢？
如果项目即有 QPS 场景同时也有 TPS 场景，我们一般是将 TPS 的，因为 TPS 的相关技术亮点比较多。拿牛券项目举例，QPS 有优惠券可用/不可用列表，TPS 有兑换优惠券场景。简而言之，如果面试官问并发量，那么一般泛指牛券兑换优惠券接口。
如果问具体 TPS 或者 QPS 的话，我们可以分别回答兑换优惠券和优惠券可用/不可用列表接口。
压测环境
软件架构中，系统设计是一部分，基础设施是一部分。系统设计一般就是看我们的代码和架构是如何运作的，比如代码中运行了先查询缓存 Redis 再查询数据库 MySQL，防止缓存击穿和穿透等设计。基础设施指的是部署的规格，比如 Redis 什么配置、MySQL 什么配置、部署了几台牛券 oneCoupon 服务以及每台部署机器的配置是多少。
在和面试官说时，一定要先明确自己的部署配置，比如：
- 在自己本地电脑上进行的测试，电脑配置 MacBook M2 Max 12C64G。
- 启动了一个牛券 SettlementApplication 结算服务。
- 通过 Jmeter 配置了 80 个线程循环 1000 次压测，最终吞吐量 7033。
压测结果
Jmeter 我配置了 80 个线程，循环次数设置了 1000，意味着有 80 个线程会调用 1000 次牛券接口，最终会模拟产生 80000 次用户请求。
为什么设置 80 个线程？因为每台电脑的 CPU 性能不同，这个数据需要大家不断压测找到最优结果。其实再往上提升线程数还能提高点吞吐量，不过并不大，最终我就以 80 为结论了。
以我的电脑配置压测，结果如下所示：
Jmeter 压测脚本
将以下代码复制到文本编辑器中，保存为 oneCouponListQueryCoupons.jmx 文件，并使用 Jmeter 打开即可。
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截图如下所示：
我为用户领取了十几张优惠券，这样可以真实模拟出用户的行为习惯，避免只创建 1 个 2 个的优惠券，性能会好点，但是和真实场景有点出入。
Jmeter 请求压测单次结果如下所示：
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压测注意事项
什么是 QPS？什么是 TPS？项目并发量指的是 QPS 还是 TPS？详情查看上一章节。
压测环境
软件架构中，系统设计是一部分，基础设施是一部分。系统设计一般就是看我们的代码和架构是如何运作的，比如代码中运行了先查询缓存 Redis 再查询数据库 MySQL，防止缓存击穿和穿透等设计。基础设施指的是部署的规格，比如 Redis 什么配置、MySQL 什么配置、部署了几台牛券 oneCoupon 服务以及每台部署机器的配置是多少。
在和面试官说时，一定要先明确自己的部署配置，比如：
- 在自己本地电脑上进行的测试，电脑配置 MacBook M2 Max 12C64G。
- 启动了一个牛券 SettlementApplication 结算服务。
- 通过 Jmeter 配置了 80 个线程循环 1000 次压测，最终吞吐量 5707。
压测结果
Jmeter 我配置了 80 个线程，循环次数设置了 1000，意味着有 80 个线程会调用 1000 次牛券接口，最终会模拟产生 80000 次用户请求。
为什么设置 80 个线程？因为每台电脑的 CPU 性能不同，这个数据需要大家不断压测找到最优结果。其实再往上提升线程数还能提高点吞吐量，不过并不大，最终我就以 80 为结论了。
以我的电脑配置压测，结果如下所示：
为什么并行用了线程池的接口，吞吐量反而不如同步查询的呢？在这里我梳理了几个原因：
- 任务切换和线程池上下文切换开销：在多线程执行中，每个
CompletableFuture都会被分配到一个线程去执行，而线程上下文切换和任务调度是有开销的。当任务非常细粒度（例如每个forEach中的操作）时，这种开销会占据较大的比例，从而抵消掉多线程带来的性能提升。 - 线程资源竞争导致性能下降：当
ExecutorService线程池中的线程数过多时，可能导致 CPU 过载，线程之间争抢 CPU 资源，频繁上下文切换反而使执行效率下降。 - 共享资源访问时的锁竞争：在并行处理中，如果不同线程访问同一个共享资源（例如
availableCouponList和notAvailableCouponList）时，会存在锁竞争。即使使用了线程安全的集合（Collections.synchronizedList），在频繁的add操作中仍然会有同步锁的争抢，导致整体性能下降。 - 非 I/O 密集型任务本身不适合多线程：处理逻辑（例如
handleCouponLogic）本质上是简单的对象转换和条件判断，并不是 CPU 密集型或者复杂的 I/O 处理。在这种情况下，多线程分解任务并不能显著提升效率，反而因线程切换带来更多开销，导致多线程版本不如单线程版本快。
那什么场景下适合用线程池并发编程？
- I/O 密集型任务：I/O 密集型任务通常包含大量的等待时间，比如文件读写、网络请求、数据库操作等。由于 I/O 操作（例如磁盘读写、网络传输）在 CPU 上处于阻塞状态，因此此类任务非常适合使用多线程模型来提高吞吐量。多个线程可以在 I/O 等待时并行执行，从而充分利用 CPU 空闲时间。比如：数据库查询操作（如多数据库并行查询）、文件处理（文件上传、下载、大文件的读写）、网络调用（HTTP 请求、RPC 调用、Socket 通信）等。
- CPU 密集型任务：CPU 密集型任务通常是一些需要大量计算的任务，比如复杂的数学运算、机器学习模型训练、图像处理等。对于这类任务，可以使用线程池将任务分发到不同的 CPU 核心执行，从而充分利用多核 CPU 的计算能力。比如：大量复杂计算（如排序、数据分析等）等。
Jmeter 压测脚本
将以下代码复制到文本编辑器中，保存为 oneCouponAsyncListQueryCoupons.jmx 文件，并使用 Jmeter 打开即可。
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</HeaderManager>
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</hashTree>
</jmeterTestPlan>
复制完成打开后，我们就可以开始测试了。执行线程和循环次数大家多进行调试，直到适配出最适合自己本地电脑的，这样面试时也能和面试官有理有据的输出。
我为用户领取了十几张优惠券，这样可以真实模拟出用户的行为习惯，避免只创建 1 个 2 个的优惠券，性能会好点，但是和真实场景有点出入。
Jmeter 请求压测单次结果如下所示：
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"type": 0,
"consumeRule": "{\"termsOfUse\":10,\"maximumDiscountAmount\":3,\"explanationOfUnmetConditions\":\"3\",\"validityPeriod\":\"48\"}",
"couponAmount": 3
},
{
"id": "1843290379234553857",
"target": 0,
"goods": "001",
"type": 0,
"consumeRule": "{\"maximumDiscountAmount\":3,\"explanationOfUnmetConditions\":\"3\",\"validityPeriod\":48}",
"couponAmount": 3
}
],
"notAvailableCouponList": [
{
"id": "1843290380593508353",
"target": 1,
"goods": null,
"type": 2,
"consumeRule": "{\"termsOfUse\":300,\"maximumDiscountAmount\":40,\"explanationOfUnmetConditions\":\"3\",\"discountRate\":\"0.6\",\"validityPeriod\":48}",
"couponAmount": null
}
]
},
"requestId": null,
"success": true,
"fail": false
}第33小节：压测牛券优惠券秒杀券性能
压测注意事项
什么是 QPS？什么是 TPS？项目并发量指的是 QPS 还是 TPS？详情查看压测第一章节。
压测环境
软件架构中，系统设计是一部分，基础设施是一部分。系统设计一般就是看我们的代码和架构是如何运作的，比如代码中运行了先查询缓存 Redis 再查询数据库 MySQL，防止缓存击穿和穿透等设计。基础设施指的是部署的规格，比如 Redis 什么配置、MySQL 什么配置、部署了几台牛券 oneCoupon 服务以及每台部署机器的配置是多少。
在和面试官说时，一定要先明确自己的部署配置，比如：
- 在自己本地电脑上进行的测试，电脑配置 MacBook M2 Max 12C64G。
- 启动了一个牛券 EngineApplication 结算服务。
- 通过 Jmeter 配置了 100 个线程循环 400 次压测，最终吞吐量 2588。
RocketMQ 我用自己电脑跑的 Docker，理论上如果代码和 RocketMQ 跑在同一台服务器或者同一个网段下应该会更快。
压测结果
秒杀有两个接口，一个是依赖数据库做实时扣减，这种稳定性较高，但是性能跟不上；一个是基于缓存和消息队列，极端情况下可能会有数据问题，但是从优惠券角度上可以容忍。所以，我们下面压测结果以后者展开。
Jmeter 我配置了 100 个线程，循环次数设置了 400，意味着有 100 个线程会调用 400 次牛券接口，最终会模拟产生 40000 次用户请求。
为什么设置 100 个线程？因为每台电脑的 CPU 性能不同，这个数据需要大家不断压测找到最优结果。其实再往上提升线程数还能提高点吞吐量，不过并不大，最终我就以 100 为结论了。
因为我们这个接口大部分是网络 IO，相比于前两次压测，大部分线程都在等待 IO，CPU 压力会小点。
以我的电脑配置压测，结果如下所示：
代码临时变更
1. 创建优惠券模板
我们在创建优惠券模板时，库存和单用户限领都设置高一些，避免因为优惠券没有库存或者被限领规则给校验异常。
{"name":"用户下单满10减3特大优惠","source":0,"target":1,"goods":"","type":0,"validStartTime":"2024-09-21 19:33:00","validEndTime":"2025-09-24 18:40:00","stock":20000000,"receiveRule":"{\"limitPerPerson\":20000000,\"usageInstructions\":\"3\"}","consumeRule":"{\"termsOfUse\":10,\"maximumDiscountAmount\":3,\"explanationOfUnmetConditions\":\"3\",\"validityPeriod\":\"48\"}"}大家记得压完一次之后创建个新模版替换下这里，避免触发限领规则。如果触发限领规则，你会发现吞吐量怎么一次性提升这么多 哈哈。
2. 修改限领规则
将之前 stock_decrement_and_save_user_receive.lua 中的 14 改为 16，改为 16 后能支持的最大为 65535，这样我们单次压测的时候只要不高于 65535 的样本，都能够支持。
local function combineFields(firstField, secondField)-- 确定 SECOND_FIELD_BITS 为 16，因为 secondField 最大为 65535
local SECOND_FIELD_BITS=16
-- 根据 firstField 的实际值，计算其对应的二进制表示
-- 由于 firstField 的范围是0-2，我们可以直接使用它的值
local firstFieldValue = firstField
-- 模拟位移操作，将 firstField 的值左移 SECOND_FIELD_BITS 位
local shiftedFirstField = firstFieldValue *(2^SECOND_FIELD_BITS)
-- 将 secondField 的值与位移后的 firstField 值相加
return shiftedFirstField + secondField
endJmeter 压测脚本
将以下代码复制到文本编辑器中，保存为 oneCouponRedeemUserCouponByMQ.jmx 文件，并使用 Jmeter 打开即可。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><jmeterTestPlan version="1.2" properties="5.0" jmeter="5.6"><hashTree><TestPlan guiclass="TestPlanGui" testclass="TestPlan" testname="牛券兑换优惠券测试计划"><elementProp name="TestPlan.user_defined_variables" elementType="Arguments" guiclass="ArgumentsPanel" testclass="Arguments" testname="用户定义的变量"><collectionProp name="Arguments.arguments"/></elementProp></TestPlan><hashTree><ThreadGroup guiclass="ThreadGroupGui" testclass="ThreadGroup" testname="线程组"><elementProp name="ThreadGroup.main_controller" elementType="LoopController" guiclass="LoopControlPanel" testclass="LoopController" testname="循环控制器"><stringProp name="LoopController.loops">400</stringProp></elementProp><stringProp name="ThreadGroup.num_threads">100</stringProp><stringProp name="ThreadGroup.ramp_time">1</stringProp><boolProp name="ThreadGroup.scheduler">false</boolProp><stringProp name="ThreadGroup.duration"></stringProp><stringProp name="ThreadGroup.delay"></stringProp></ThreadGroup><hashTree><HTTPSamplerProxy guiclass="HttpTestSampleGui" testclass="HTTPSamplerProxy" testname="HTTP请求"><boolProp name="HTTPSampler.postBodyRaw">true</boolProp><elementProp name="HTTPsampler.Arguments" elementType="Arguments"><collectionProp name="Arguments.arguments"><elementProp name="" elementType="HTTPArgument"><stringProp name="Argument.value">{
"source": 0,
"shopNumber": "1810714735922956666",
"couponTemplateId": "1844952738815803394"
}</stringProp><stringProp name="Argument.metadata">=</stringProp></elementProp></collectionProp></elementProp><stringProp name="HTTPSampler.domain">127.0.0.1</stringProp><stringProp name="HTTPSampler.port">10020</stringProp><stringProp name="HTTPSampler.path">/api/engine/user-coupon/redeem-mq</stringProp><stringProp name="HTTPSampler.method">POST</stringProp><boolProp name="HTTPSampler.follow_redirects">true</boolProp><boolProp name="HTTPSampler.use_keepalive">true</boolProp></HTTPSamplerProxy><hashTree/><ResultCollector guiclass="ViewResultsFullVisualizer" testclass="ResultCollector" testname="查看结果树"><boolProp name="ResultCollector.error_logging">false</boolProp><objProp><name>saveConfig</name><value class="SampleSaveConfiguration"><time>true</time><latency>true</latency><timestamp>true</timestamp><success>true</success><label>true</label><code>true</code><message>true</message><threadName>true</threadName><dataType>true</dataType><encoding>false</encoding><assertions>true</assertions><subresults>true</subresults><responseData>false</responseData><samplerData>false</samplerData><xml>false</xml><fieldNames>true</fieldNames><responseHeaders>false</responseHeaders><requestHeaders>false</requestHeaders><responseDataOnError>false</responseDataOnError><saveAssertionResultsFailureMessage>true</saveAssertionResultsFailureMessage><assertionsResultsToSave>0</assertionsResultsToSave><bytes>true</bytes><sentBytes>true</sentBytes><url>true</url><threadCounts>true</threadCounts><idleTime>true</idleTime><connectTime>true</connectTime></value></objProp><stringProp name="filename"></stringProp></ResultCollector><hashTree/><ResultCollector guiclass="StatVisualizer" testclass="ResultCollector" testname="聚合报告"><boolProp name="ResultCollector.error_logging">false</boolProp><objProp><name>saveConfig</name><value class="SampleSaveConfiguration"><time>true</time><latency>true</latency><timestamp>true</timestamp><success>true</success><label>true</label><code>true</code><message>true</message><threadName>true</threadName><dataType>true</dataType><encoding>false</encoding><assertions>true</assertions><subresults>true</subresults><responseData>false</responseData><samplerData>false</samplerData><xml>false</xml><fieldNames>true</fieldNames><responseHeaders>false</responseHeaders><requestHeaders>false</requestHeaders><responseDataOnError>false</responseDataOnError><saveAssertionResultsFailureMessage>true</saveAssertionResultsFailureMessage><assertionsResultsToSave>0</assertionsResultsToSave><bytes>true</bytes><sentBytes>true</sentBytes><url>true</url><threadCounts>true</threadCounts><idleTime>true</idleTime><connectTime>true</connectTime></value></objProp><stringProp name="filename"></stringProp></ResultCollector><hashTree/></hashTree><HeaderManager guiclass="HeaderPanel" testclass="HeaderManager" testname="HTTP信息头管理器"><collectionProp name="HeaderManager.headers"><elementProp name="" elementType="Header"><stringProp name="Header.name">Content-Type</stringProp><stringProp name="Header.value">application/json;charset=UTF-8</stringProp></elementProp></collectionProp></HeaderManager><hashTree/></hashTree></hashTree></jmeterTestPlan>复制完成打开后，我们就可以开始测试了。执行线程和循环次数大家多进行调试，直到适配出最适合自己本地电脑的，这样面试时也能和面试官有理有据的输出。
Jmeter 请求压测单次结果如下所示：
{"code":"0","message":null,"data":null,"requestId":null,"fail":false,"success":true}第34小节：压测优惠券推送任务分发性能
测试注意事项
因为咱们优惠券分发功能不存在很大的并发行为，所以我们的测试路径是在指定数量下的分发性能，比如为 100 万用户分发优惠券需要多久？
前情回顾一下，在 v1 版本的基础上，通过引入批处理和保存失败记录的逻辑，大幅提升了业务执行性能，并支持查看 Excel 分发的错误记录。相同的 5000 条记录，v1 版本执行时间约为 1 分钟，而 v2 版本仅需 1 秒，实现了接近 60 倍的性能提升。
如果正常来说执行 100 万条记录是除以 5000 等于 200 秒，具体中可能会有相关变化，我们一起拭目以待。
压测环境
软件架构中，系统设计是一部分，基础设施是一部分。系统设计一般就是看我们的代码和架构是如何运作的，比如代码中运行了先查询缓存 Redis 再查询数据库 MySQL，防止缓存击穿和穿透等设计。基础设施指的是部署的规格，比如 Redis 什么配置、MySQL 什么配置、部署了几台牛券 oneCoupon 服务以及每台部署机器的配置是多少。
在和面试官说时，一定要先明确自己的部署配置，比如：
- 在自己本地电脑上进行的测试，电脑配置 MacBook M2 Max 12C64G。
- 启动牛券 DistributionApplication 和 MerchantAdminApplication 服务。
RocketMQ 我用自己电脑跑的 Docker，理论上如果代码和 RocketMQ 跑在同一台服务器或者同一个网段下应该会更快。
1. 创建优惠券模板
首先呢，咱们先创建好优惠券模板，在后管服务里调用创建接口，获取到对应的优惠券模板 ID 准备调用创建分发任务。
请求数据如下所示：
{"name":"用户下单满10减3特大优惠","source":0,"target":1,"goods":"","type":0,"validStartTime":"2024-09-21 19:33:00","validEndTime":"2025-09-24 18:40:00","stock":20000000,"receiveRule":"{\"limitPerPerson\":20000000,\"usageInstructions\":\"3\"}","consumeRule":"{\"termsOfUse\":10,\"maximumDiscountAmount\":3,\"explanationOfUnmetConditions\":\"3\",\"validityPeriod\":\"48\"}"}2. 生成优惠券分发 Excel
还记得我们的 ExcelGenerateTests 单元测试类么，把 writeNum 改为 100 万，调用 testExcelGenerate 生成即可。然后查看项目根目录下的 tmp 文件夹下的 oneCoupon任务推送Excel.xlsx 文件，复制绝对路径在下面步骤请求。
publicfinalclassExcelGenerateTests{
/**
* 写入优惠券推送示例 Excel 的数据，自行控制即可
*/privatefinalint writeNum =1000000;privatefinalFaker faker =newFaker(Locale.CHINA);privatefinalString excelPath =Paths.get("").toAbsolutePath().getParent()+"/tmp";
@TestpublicvoidtestExcelGenerate(){if(!FileUtil.exist(excelPath)){FileUtil.mkdir(excelPath);}String fileName = excelPath +"/oneCoupon任务推送Excel.xlsx";EasyExcel.write(fileName,ExcelGenerateDemoData.class).sheet("优惠券推送列表").doWrite(data());}
// ......}3. 创建优惠券分发任务
还是在后管系统中，调用 商家创建优惠券推送任务 接口，并将下述的 fileAddress 替换为大家生成的 Excel 文件地址即可。
{"taskName":"发送百万优惠券推送任务","fileAddress":"xxx","couponTemplateId":1845032811019386882,"sendType":0}这样就可以触发百万分发优惠券任务的流程了。
压测结果
根据我这边的实时优惠券分发测试，结果如下所示：
有两个关键时间：
- 创建时间：2024-10-12 17:26:40
- 完成时间：2024-10-12 17:30:10
两者相差 210 秒，也就是意味着 3 分钟半我们完成了百分优惠券的分发流程，如果是单线程的逻辑，可能就得慢到猴年马月去了。
这个数据基本上符合我们的预期，大家可以本地跑一下，看执行时间差别大不大。
Comments NOTHING