即时通讯SDK的负载测试：压力值到底该怎么定？
做过即时通讯开发的朋友应该都有过这样的经历：信心满满地把产品交付给测试团队，结果上线第一天服务器就崩了。或者说，明明测试环境跑得好好的，一到生产环境就各种超时、丢消息。这时候老板一个电话打过来，你也只能干着急。
我自己在音视频云服务行业摸爬滚打这些年，见过太多团队在负载测试这一步摔跟头。今天咱们就聊聊，即时通讯SDK的负载测试里，最让人头疼的压力值设定问题。为什么这个事儿这么重要？因为压力值设高了，测试资源扛不住；设低了，又发现不了真实场景下的性能瓶颈。等产品上线，用户一进来，该暴露的问题全暴露了，那场面说实话挺尴尬的。
不过别担心，这篇文章我就用最接地气的方式，把压力值设定这个事儿给大家讲透。保证你看完之后，能根据自己的业务场景捣鼓出一套合适的测试方案来。
先搞明白：压力值到底指的是什么？
在说怎么设定之前，咱们得先统一一下语言。你知道压力值包括哪些具体指标吗？很多人一上来就说"压力值"，但真让他解释，反而说不清楚。在我看来，负载测试里的压力值主要包含这几个维度：
- 并发用户数：同时在线发送消息或者进行通话的用户数量，这个是最直观的指标
- 请求频率：单位时间内用户发起的操作次数，比如每秒多少条消息、每秒多少次呼叫建立
- 数据吞吐量：单位时间内需要处理的数据量，对于音视频来说就是带宽占用
- 长连接数量：维持的WebSocket或者其他长连接的数量，这直接影响服务器资源消耗
这几个指标之间是有关系的，但不是简单的线性关系。就好比你在一个音视频社交APP里，一个用户可能同时挂着语音通话、实时消息、还时不时发几张图片。这几种操作对服务器产生的压力是完全不同的。所以咱们设定压力值的时候，不能只看某一个指标，得综合起来考虑。
影响压力值设定的关键因素有哪些？
这个问题问得好。压力值不是凭空想出来的，得结合你的业务特点来定。我给大家梳理了几个核心影响因素，各位可以根据自己的实际情况对号入座。
业务场景决定了压力的上限
同样是做即时通讯，一个语音客服系统和一个社交直播平台，它们的压力模型完全不一样。语音客服系统的特点是会话时长相对固定，请求频率比较平稳，不太会出现爆发式的增长。而社交直播平台就不一样了，可能某个主播一开播，几十万用户同时涌进来，消息瀑布流一下就起来了。
拿我们声网的服务来说，我们覆盖的场景就挺多样的。像秀场直播场景，单主播开播的时候，观众端的压力相对集中；而在1V1社交场景下，则是大量的点对点连接压力；至于语聊房，更是需要考虑多路音频流的混流处理压力。所以各位在设定压力值之前，一定得先把自己的业务场景吃透。
我建议你可以先拉一下现有系统的数据报表，看看高峰期的真实并发量是多少，然后在这个基础上乘以一个安全系数。至于这个系数取多少，一般建议在2到5倍之间。具体要看你的业务增长预期和资源预算。
用户行为模式比想象中更重要
你知道吗？用户的操作并不是均匀分布的。早上三点和晚上八点的流量能差出几十倍去。还有一些特殊时间点，比如节假日、热点事件发生的时候，流量会瞬间飙起来。
更关键的是用户的使用习惯。有些人打字快，一分钟能发几十条消息；有些人则习惯发语音。有些人喜欢刷新动态，有些人则只是挂着不说话。这些不同的用户行为，对服务器产生的压力是完全不同的。
所以在设定压力值的时候，你最好能够模拟真实用户的操作模式。不要简单地让所有虚拟用户都以同样的频率发消息，那样测出来的结果跟实际情况偏差会比较大。我的做法是先做用户行为分析，建立几个典型的用户模型，然后分别用这些模型来生成压力。
技术架构的下限决定了压力值的上限
这个可能有点反直觉，但确实是这样的。你的服务器配置、网络带宽、数据库性能、缓存策略，这些技术因素共同决定了你能够承受的压力上限。如果你设定了一个远超系统能力范围的压力值，那测试本身就会把系统压垮，而不是在测试系统的性能瓶颈。
所以在开始负载测试之前，你得先对自己的系统容量有个数。一般来说，我会建议先做单节点的压力测试，摸清楚单机性能，然后再扩展到集群级别的测试。这样一步一步来，心里更有底。
实操指南：压力值的具体设定方法
说了这么多理论，咱们来点实际的。我给大家总结了一套比较实用的压力值设定方法论，各位可以根据自己的情况调整使用。
第一步：确定基准并发用户数
基准并发用户数怎么定？我建议从两个维度来考虑：一是历史峰值数据，二是业务增长预期。
如果你已经有在运行的系统，那就把过去几个月的峰值数据调出来看看。注意是峰值，不是平均值。比如某次活动期间的最高并发是多少，日常周末的最高并发又是多少。把这些数据做个对比，取一个相对较高的值作为参考。
如果你是新产品，没有历史数据，那就参考同类产品的发展曲线。比如一个语聊房产品，你可以看看类似定位的产品在上线一年后的峰值数据是多少。当然，这个只能是估算，后期肯定需要根据实际情况调整。
这里我给大家一个参考表格，是不同规模产品的基准并发数设定建议：
| 产品阶段 | 日活用户规模 | 建议基准并发 | 峰值冗余系数 |
| 初期验证阶段 | 1万以下 | 500-2000 | 3-5倍 |
| 成长阶段 | 1万-10万 | 2000-10000 | 2-3倍 |
| 规模化阶段 | 10万-100万 | 10000-50000 | 1.5-2倍 |
| 成熟稳定阶段 | 100万以上 | 50000以上 | 1.2-1.5倍 |
这个表格里的数字不是死的，只是给你一个基本的参考框架。你需要根据自己的业务特点做调整。比如你的产品用户活跃度特别高，那并发数可能就要往上调一调。
第二步：设定消息和通话的混合压力模型
现实中的用户不会只做单一操作，所以你测试的时候也要模拟混合场景。一个比较合理的方式是定义几种典型的用户行为模式，然后按比例混合。
我给大家分享一个我们常用的模型模板：
- 消息型用户：主要操作是发送和接收文本消息，每分钟发送5-15条消息，主要使用实时消息服务
- 语音型用户：主要进行语音通话或连麦，平均通话时长10-30分钟，使用语音通话服务
- 视频型用户：主要进行视频通话或观看直播，使用视频通话和互动直播服务
- 混合型用户：综合使用多种服务，消息+语音+视频轮换着来
不同产品类型，这几种用户的占比应该不一样。比如在一个秀场直播产品里，大部分用户可能是看直播的纯观众型，只有少数用户会参与主播互动。而在1V1社交产品里，几乎每个用户都在进行视频通话。
设定好用户类型占比之后，你就可以计算出综合的压力值了。比如一个10万并发的系统，如果30%是语音型用户，50%是混合型用户，20%是纯观众型，那你的压力测试就得按照这个比例来配置虚拟用户。
第三步：阶梯式加压策略
压力测试不是一上来就干到最大，而是应该采用阶梯式的加压策略。这样做有两个好处：一是能够观察到系统在不同压力级别下的表现变化，二是避免一开始就施加过大压力导致测试结果不准确。
我的习惯是将压力测试分成几个阶段：
- 预热阶段：从10%的目标压力开始，持续10-15分钟，观察系统基础响应情况
- 爬坡阶段：每5分钟增加10%-20%的压力，直到达到100%的目标压力
- 保持阶段：在100%压力下持续30分钟以上，测试系统稳定性
- 极限阶段：继续增加压力直到系统出现明显性能下降，确定真正的容量上限
- 恢复阶段：快速降低压力，观察系统恢复情况
在这个过程中，你需要密切监控各项性能指标，比如响应时间、错误率、CPU使用率、内存使用率、带宽占用等等。一旦发现某个指标出现异常，就要分析原因并记录下来。
第四步：考虑极端场景和边界条件
除了常规的压力测试，你还得考虑一些极端场景。这些场景平时可能遇不到，但一旦发生，系统能不能扛住，就看你的准备是否充分了。
常见的极端场景包括：突发流量洪峰（比如某个用户发了一条爆款内容，瞬间涌入大量访客）、某个节点故障导致流量转移到其他节点、大量用户同时上下线产生的连接波动、网络不稳定地区的用户操作等等。
我建议你可以专门设计一些故障注入测试，人为制造这些异常情况，看看系统会有什么样的表现。这对于提升系统的健壮性非常重要。
不同业务场景的压力值参考
为了让大家更有参考价值，我结合我们声网的服务经验，给几个常见场景的具体压力值建议。注意，这些数字是基于我们服务大量客户总结出来的经验值，仅供参考，实际使用的时候还是要根据自己的情况调整。
语聊房场景
语聊房的特点是音频流路数比较多，需要考虑混流和分发的问题。一个典型的语聊房场景压力值设定建议如下：
- 单房间最大在线用户：1000-5000人
- 同时说话的人数：5-20人（需要混流处理）
- 消息频率：高峰期每秒50-200条消息
- 音频带宽：每位说话用户约32-64kbps
语聊房测试的时候要特别关注音频的延迟和流畅度，因为用户对语音通话质量是非常敏感的。一旦出现明显的延迟或者卡顿，用户的流失率会明显上升。
1V1视频社交场景
1V1场景的压力主要来自大量的点对点连接。每个连接都是独立的，对服务器的资源消耗比较平均。这类场景的压力值设定建议：
- 单节点最大并发连接数：5000-20000路
- 呼叫建立成功率：目标99.9%以上
- 接通延迟：最佳控制在600ms以内
- 视频带宽：每路720P约1-2Mbps
1V1场景的核心指标是接通速度和通话质量。测试的时候要重点关注呼叫建立的成功率和耗时，以及通话过程中的视频质量。
秀场直播场景
秀场直播是典型的 broadcaster-consumer 模式，一个主播对多个观众。这类场景的压力值设定建议：
- 单直播间最大观众数：10000-100000人
- 弹幕消息频率：高峰期每秒100-500条
- 礼物特效频率：每分钟10-50次
- 主播上行带宽：4-8Mbps（支持高清画质）
秀场直播测试要特别注意弹幕的渲染流畅度和礼物的特效展示。这些交互虽然技术难度不高，但对用户体验的影响非常大。
写在最后
负载测试这事儿，说难不难，说简单也不简单。关键是要结合自己的业务特点来设计测试方案，不要生搬硬套别人的方法。
我见过很多团队，一上来就问别人"你们并发数设多少"，然后照搬过来用。结果测出来的数据根本反映不了真实情况。我的建议是，把负载测试当成一个持续优化的过程，而不是一次性的任务。前期多花时间把测试方案设计好，后期能省掉很多麻烦。
另外，测试环境要尽可能接近生产环境。如果你用低配的服务器测，然后用高配的服务器上线，那测试结果基本没有参考价值。这个钱千万不能省。
希望这篇文章能给各位带来一些启发。如果你正在为即时通讯SDK的压力测试发愁，不妨按照我说的方法试试。有什么问题，咱们也可以交流交流。
