在现代软件开发领域，API（应用程序编程接口）作为不同软件系统之间通信的桥梁，其性能直接影响到整个应用的稳定性和用户体验。今天，我将跟大家聊聊 API 性能测试的那些事儿，重点分享如何借助 RunnerGo 全栈测试平台高效开展 API 性能测试工作，并通过实际案例深入剖析相关细节。
一、API性能测试的重要性
API 性能测试绝非可有可无的环节，而是保障应用稳定运行和提供优质用户体验的关键防线。主要体现在以下几点：
确保 API 接口稳定性 ：验证接口在不同负载条件下是否能稳定工作，避免系统运行期间出现故障。
优化 API 接口响应速度 ：通过性能测试找出影响接口响应速度的瓶颈环节，针对性优化，提升系统整体响应效率。
验证 API 接口可扩展性 ：确定接口在业务增长时能否良好扩展，满足未来系统发展需求。
检测 API 接口安全性 ：在性能测试过程中发现接口潜在安全漏洞，加固系统安全防线。
提供性能数据支持决策 ：为系统架构设计、资源配置等决策提供数据支撑，助力企业合理规划资源。
二、使用RunnerGo进行API性能测试
RunnerGo 全栈测试平台功能强大、操作简便，适用于 API 测试、性能测试等场景。使用 RunnerGo 进行 API 性能测试的具体步骤如下：
1. 创建性能测试计划
明确测试目标、范围和策略，开启性能测试之旅。
创建场景
在 RunnerGo 中，场景是性能测试基本单元，描述 API 请求执行顺序与逻辑关系。创建时可添加多个 API 请求，设置请求参数、headers、body 等内容，还能添加条件控制器、循环控制器等模拟复杂业务逻辑。
创建API请求
针对测试接口，设置请求方法、URL、Query 参数、Body 参数、Header 参数等，满足不同接口调用要求。场景分布支持 Flow 和 List 两种布局。
Flow：
List：
添加断言
对响应状态码、响应头、响应体等进行断言，确保接口返回正确结果，保障测试有效性。
设置性能测试参数
设置压测模式、并发数、持续时长、错误率阈值等关键参数，依业务需求和系统承受能力配置。
2. 执行性能测试
完成性能测试计划创建后，执行性能测试。
启动性能测试
选择压测模式并配置参数，点击启动按钮，RunnerGo 向目标 API 接口发送大量请求，实时监控性能指标。
3. 分析性能测试报告
性能测试执行完成后，RunnerGo 生成详细报告。
查看性能测试结果
直观查看性能指标数据和图表，了解 API 接口表现，发现性能瓶颈。
分析性能测试报告
深入分析数据，找出响应时间长的请求、评估系统负载能力和扩展性、发现稳定性问题等。
优化与改进
根据分析结果，针对性优化代码、数据库、服务器资源配置、网络等，再次执行测试，直至达到性能目标。
三、业务场景案例分析
为了更直观地展示RunnerGo在API性能测试中的实际应用，我们以电商平台的促销活动场景为例，详细分析如何使用RunnerGo进行性能测试。
1. 业务场景背景
在电商平台的促销活动期间，如“618”“双11”等，用户访问量和交易量会呈现爆发式增长。大量的用户同时浏览商品、提交订单、支付等操作，对平台的API接口造成极大的压力。若API接口无法承受高并发负载，将导致页面加载缓慢、订单提交失败、支付超时等问题，严重影响用户体验和平台的销售额。
因此，提前对电商平台的API接口进行性能测试，确保其在促销活动期间能够稳定、高效地运行，是至关重要的。
2. 性能测试目标
在本案例中，我们设定以下性能测试目标：
确保API接口在高并发访问下的响应时间不超过1秒；
系统能够承受5,000并发用户的负载；
错误率控制在0.1%以内；
吞吐量达到每秒5000次请求以上。
3. RunnerGo性能测试策略
场景设计
根据电商平台促销活动的业务流程，我们设计了多个性能测试场景，覆盖用户浏览商品、加入购物车、提交订单、支付等关键业务环节。每个场景包含多个API请求，模拟用户的行为路径。
例如，在“商品浏览”场景中，包含以下API请求：
获取商品列表接口：模拟用户浏览商品列表页面；
获取商品详情接口：模拟用户点击商品查看详情；
获取商品推荐接口：模拟系统推荐相关商品；
获取商品评价接口：模拟用户查看商品评价。
压测模式选择
针对电商平台促销活动的特点，我们选择了阶梯模式作为压测模式。具体配置如下：
起始并发数：100；
并发数步长：500；
步长持续时长：150秒；
最大并发数：10,000；
持续时长：600秒。
通过阶梯模式，可以逐步增加并发用户数量，模拟促销活动期间用户流量逐渐增长的过程，观察系统在不同负载下的性能表现，找到系统的性能瓶颈和极限负载。
4. 性能测试结果与分析
在执行性能测试后，我们获得了以下关键性能指标数据：
性能测试执行情况
最大并发用户数：10,000；
总请求数：3,600,000；
平均响应时间：850毫秒；
最大响应时间：3,200毫秒；
吞吐量：每秒980次请求；
错误率：0.05%。
数据分析与结论
从性能测试结果来看，系统在大部分情况下能够满足性能测试目标：
平均响应时间为850毫秒，低于目标值1秒，表明系统在一般负载下的响应速度较快；
吞吐量达到每秒980次请求，接近目标值每秒1,000次请求，说明系统具备较高的处理能力；
错误率为0.05%，远低于目标值0.1%，表明系统在高并发负载下的稳定性较好。
然而，也发现了一些问题和性能瓶颈：
当并发用户数达到8,000时，响应时间开始明显上升，部分请求的响应时间超过1秒，甚至有个别请求的响应时间达到3,200毫秒；
在订单提交和支付环节，错误率略有上升，主要表现为库存扣除接口和支付接口出现超时错误；
数据库连接池的利用率较高，在高并发时出现连接数耗尽的情况。
优化与改进措施
针对性能测试结果中发现的问题，我们采取了以下优化与改进措施：
优化代码和数据库查询
对响应时间较长的接口进行代码审查和优化，发现部分接口的数据库查询语句存在性能瓶颈，如缺少索引、查询条件不优化等。针对这些问题，我们添加了必要的数据库索引，优化了查询语句，降低了数据库查询的复杂度，从而提升了接口的响应速度。
好的，以下是一个具体的示例代码，展示如何通过优化数据库查询语句来提升接口的响应速度：
优化前的代码示例（存在问题的代码）
-- 获取商品列表接口的数据库查询语句（优化前）SELECTg.*, c.category_nameFROMgoods gLEFTJOINcategory cONg.category_id=c.idWHEREg.nameLIKE'%关键词%'ORDERBYg.id LIMIT0,20;
// 获取商品列表接口的Java代码（优化前）ListgetGoodsList(String keyword){Stringsql="SELECT g.*, c.category_name FROM goods g LEFT JOIN category c ON g.category_id = c.id WHERE g.name LIKE ? ORDER BY g.id LIMIT ?, ?";returnjdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> {HashMapmap=newHashMap(); map.put("id", rs.getInt("id")); map.put("name", rs.getString("name")); map.put("price", rs.getDouble("price")); map.put("category_name", rs.getString("category_name"));returnmap; },"%"+ keyword +"%",0,20);}
代码分析
上述代码存在以下性能瓶颈：
查询语句中使用了g.name LIKE '%关键词%'，这种模糊查询会导致数据库无法有效利用索引，只能进行全表扫描，查询效率低下。
查询结果中新商品会优先展示，但查询语句按g.id排序，未对id字段创建索引，导致排序操作耗时较长。
查询语句中包含*，查询了商品表中的所有字段，增加了数据传输量和查询复杂度。
优化后的代码示例
-- 获取商品列表接口的数据库查询语句（优化后）SELECTg.id, g.name, g.price, c.category_nameFROMgoods gLEFTJOINcategory cONg.category_id=c.idWHEREg.nameLIKECONCAT('%', ?,'%')ORDERBYg.id LIMIT ?, ?;-- 为goods表的name字段创建索引CREATEINDEX idx_goods_nameONgoods(name);-- 为goods表的id字段创建索引CREATEINDEX idx_goods_idONgoods(id);
// 获取商品列表接口的Java代码（优化后）ListgetGoodsList(String keyword,intoffset,intlimit){Stringsql="SELECT g.id, g.name, g.price, c.category_name FROM goods g LEFT JOIN category c ON g.category_id = c.id WHERE g.name LIKE CONCAT('%', ? , '%') ORDER BY g.id LIMIT ?, ?";returnjdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> {HashMapmap=newHashMap(); map.put("id", rs.getInt("id")); map.put("name", rs.getString("name")); map.put("price", rs.getDouble("price")); map.put("category_name", rs.getString("category_name"));returnmap; }, keyword, offset, limit);}
扩容数据库连接池
针对数据库连接池耗尽的问题，我们对数据库连接池的配置进行了调整，增加了最大连接数，并优化了连接的释放策略，确保在高并发时能够有足够的数据库连接可用。
针对数据库连接池耗尽的问题，可以通过以下具体措施进行优化：
增加最大连接数
根据数据库服务器的承载能力和应用程序的需求，合理增加数据库连接池的最大连接数。例如，将最大连接数从默认的 100 增加到 200 或更高。具体配置因使用的数据库连接池实现而异，以下是一些常见数据库连接池的配置示例：
// HikariCP 数据库连接池配置示例（Java）HikariConfigconfig=newHikariConfig();config.setMaximumPoolSize(200);// 设置最大连接数为 200config.setMinimumIdle(20);// 设置最小空闲连接数为 20config.setIdleTimeout(30000);// 设置空闲超时时间为 30 秒config.setConnectionTimeout(5000);// 设置连接超时时间为 5 秒
优化连接释放策略
确保应用程序在使用完数据库连接后及时将其释放回连接池。可以通过以下方式优化连接释放策略：
确保及时关闭连接：在代码中，确保在使用完数据库连接后及时调用 close 方法将其释放回连接池。
// Java 示例代码Connectionconn=null;try{ conn = dataSource.getConnection();// 执行数据库操作}finally{if(conn !=null) { conn.close();// 确保连接被关闭，释放回连接池}}
设置合理的空闲超时时间：将连接池中连接的空闲超时时间设置得稍微短一些，以便及时释放长时间未使用的连接。
config.setIdleTimeout(30000);// 设置空闲超时时间为 30 秒
设置合理的最大等待时间：当连接池中的所有连接都在使用中时，请求新连接的线程将等待一定的时间。如果在这个时间内仍然无法获取连接，则抛出异常。可以适当增加最大等待时间，但不宜过长。
config.setConnectionTimeout(10000);// 设置连接超时时间为 10 秒
监控和调整
监控连接池状态：定期监控数据库连接池的使用情况，包括活动连接数、空闲连接数、连接的等待时间等指标。
根据监控结果调整参数：根据监控数据，动态调整最大连接数、空闲超时时间等参数，以达到最佳的性能和资源利用率。
使用连接泄漏检测：一些数据库连接池（如 HikariCP）提供了连接泄漏检测功能，可以检测到未及时释放的连接并发出警报。
config.setLeakDetectionThreshold(2000);// 设置连接泄漏检测阈值为 2000 毫秒
示例：HikariCP 数据库连接池配置
HikariConfigconfig=newHikariConfig();config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase");config.setUsername("username");config.setPassword("password");config.setMaximumPoolSize(200);// 增加最大连接数config.setMinimumIdle(20);// 设置最小空闲连接数config.setIdleTimeout(30000);// 设置空闲超时时间为 30 秒config.setConnectionTimeout(10000);// 设置连接超时时间为 10 秒config.setLeakDetectionThreshold(2000);// 设置连接泄漏检测阈值为 2000 毫秒HikariDataSourcedataSource=newHikariDataSource(config);
通过以上措施，可以有效扩容数据库连接池，并优化连接的释放策略，确保在高并发场景下有足够的数据库连接可用，从而提高系统的性能和稳定性。
优化服务器资源配置
根据性能测试结果，我们对服务器资源进行了评估和调整。增加了服务器的内存和CPU资源，优化了负载均衡策略，确保系统的计算和存储能力能够满足高并发负载的需求。
实施缓存策略
为了进一步提升系统的响应速度和减轻数据库压力，我们在API接口层面实施了缓存策略。对于一些频繁访问且数据变化不频繁的接口，如商品列表、商品详情等，采用Redis缓存数据，减少对数据库的直接访问，提高数据读取效率。
优化网络配置
对服务器的网络配置进行了优化，调整了网络带宽和连接超时时间等参数，以减少网络延迟和丢包率，确保请求和响应在网络传输过程中更加高效和稳定。
在实施上述优化和改进措施后，我们再次执行了性能测试。结果显示，系统的平均响应时间降低到了650毫秒，最大响应时间降低到了2,000毫秒，吞吐量提升到了每秒1,100次请求，错误率降低到了0.03%。系统在10,000并发用户数下的性能表现更加稳定和可靠，成功满足了促销活动期间的性能需求。
四、总结
以上是如何借助 RunnerGo 平台高效开展 API 性能测试的全流程方法。从创建测试计划、设计场景、执行测试到分析结果并优化改进，每一个环节都至关重要。然而，API 性能测试并非一劳永逸，它需要随着业务的不断拓展、系统架构的持续演进以及用户需求的日益增长而持续关注与优化。希望广大测试工程师与从业者能够深入学习、熟练掌握 API 性能测试技能，充分利用各类先进的测试工具与方法，持续提升系统的性能表现，为用户打造更加卓越的数字化体验
