实时消息 SDK 并发测试：我踩过的那些坑和总结的方法论

说实话，之前每次聊到实时消息 SDK 的并发测试，我都能想到当初第一次做压力测试时手忙脚乱的样子。那时候团队信心满满，觉得代码写得挺优雅，并发嘛，不就是多开几个线程的事。结果测试当天，系统直接给跪了——消息延迟飙升、丢包率感人、服务器 CPU 飙到 100% 纹丝不动。那一刻我才意识到，实时消息的并发测试跟普通的接口压测完全是两码事。

这篇文章，我想把这些年积累的实战经验系统地梳理一下。不是那种干巴巴的官方文档，而是带着实践温度的思考过程。如果你正在为实时消息 SDK 的并发测试发愁，希望能给你一些实际的参考。

一、先搞清楚：实时消息并发测试到底在测什么

很多朋友一提到并发测试，脑子里立刻浮现出"每秒请求数 QPS"这个指标。但对于实时消息 SDK 来说，这个维度显然不够全面。为什么？因为实时消息的核心诉求是即时性和有序性，光看吞吐量是看不出问题的。

我自己的理解是，实时消息 SDK 的并发测试需要关注三个层面的能力：

• 连接层的承载能力——同时在线的连接数能撑到多少，连接建立和断开的效率如何
• 消息路由的转发能力——消息从发起到接收的端到端延迟分布，乱序和丢包的概率
• 服务端的处理能力——在高压下的 CPU、内存、网络带宽使用情况，是否有资源泄漏

举个例子，我们之前测过一个社交场景的 SDK，理论 QPS 能达到 10 万，但实际跑下来发现，当并发连接数超过 5 万时，消息的端到端延迟就开始明显上升，从原本的 200ms 飙升到 2 秒以上。这就是连接层和消息层之间的资源竞争导致的，单纯看 QPS 是发现不了这个问题的。

二、测试前的准备工作：别让准备工作成为最短的那块板

有句老话说得好，"磨刀不误砍柴工"。在并发测试这件事上，准备工作的质量直接决定了测试结果的可信度。我见过太多团队匆匆忙忙开始压测，结果发现测试机本身成了瓶颈，或者测试数据太单一导致覆盖不到真实场景。

2.1 测试环境的搭建原则

测试环境有几个基本原则是必须遵守的。首先，测试机要和被测服务在同一个局域网内，延迟控制在 1ms 以内，不然网络波动会干扰测试结果。其次，测试机的配置要足够"壮"，至少是生产环境的一半配置，最好是同等配置。曾经有个朋友的团队用 4 核 8G 的机器去压 16 核 32G 的服务，结果测试机先撑不住了，测出来的数据完全失真。

另外，一定要准备独立的测试数据库和中间件，千万别在生产环境或者共享开发环境上做并发测试。一方面是数据隔离的需要，另一方面是避免测试流量影响正常开发。我建议至少准备三套环境：本地开发环境供开发自测、预发布环境做集成测试、 staging 环境做完整的压力测试。

2.2 测试数据的准备技巧

测试数据这块，我走过不少弯路。最初我们用固定的几条消息反复发送，结果发现消息压缩算法把测试数据压得特别好，真实场景下根本达不到这个压缩比。后来我们改成动态生成消息内容，模拟真实用户的消息分布，这个问题才解决。

这里有个实用的建议：按照真实场景的消息长度分布来准备测试数据。一般来说，文字消息集中在 10-100 字区间，图片消息在 50KB-500KB 区间，语音消息在 5 秒-60 秒区间。你可以抓取一段时间的生产日志，统计出真实的消息分布，然后在测试中复现这个分布。

2.3 测试工具的选择思路

工具这块，市面上选择很多。我个人比较推荐组合使用：JMeter 或 Gatling 用于协议层的压力测试，wrk 或 hey 用于简单场景下的快速压测，wrk2 用于测试特定延迟百分位。如果是 WebSocket 协议，还可以考虑使用 wsBench 这样的专项工具。

关于工具的使用，有一点要提醒：压测脚本本身也要经过验证。我曾经遇到过脚本里有 bug，导致实际上只有 10% 的并发请求发出去的情况。所以正式测试前，一定要用小流量验证脚本的正确性。

三、核心测试方法和步骤：一步步来，别着急

这部分是全文的重点，我想按步骤详细讲讲完整的测试流程。每个步骤背后都有我实际踩坑的经验教训，希望能帮你避坑。

3.1 单连接稳定性测试：先搞定基本功

很多人一上来就做并发测试，但我建议先做单连接的稳定性测试。这个阶段的目的是验证 SDK 的基本功能正常，没有内存泄漏，连接能长时间保持。

具体怎么做呢？建立一个长连接，然后持续发送消息，模拟用户"挂机"的状态。测试时长建议从 24 小时起步，72 小时更佳。观察的点包括：内存是否持续增长、CPU 使用率是否稳定、消息是否有序到达、连接是否会自动断开。

我们之前在这个阶段发现过一个很隐蔽的内存泄漏：长连接持续 8 小时后，内存会以每分钟 1MB 的速度增长。一开始以为是正常的缓存积累，后来用内存分析工具一看，是某个回调对象没有被正确释放导致的。单连接测试就能暴露这类问题，并发测试反而更难定位。

3.2 逐步加压测试：找到系统的临界点

单连接没问题后，就可以开始加压测试了。我的建议是采用"阶梯式加压"而非"脉冲式加压"。所谓阶梯式，就是每一步增加一定数量的并发连接或 QPS，保持一段时间观察后再继续增加。

为什么要这样做？因为系统的性能曲线往往是非线性的，可能在某个临界点突然恶化。脉冲式加压可能在峰值时触发熔断，让你看不清临界点在哪里。而阶梯式加压可以清晰地画出性能曲线，找到系统的承载上限。

加压的节奏可以参考这个模板：初始并发 1000，每 5 分钟增加 1000，达到 5000 后每 10 分钟增加 5000，直到系统出现明显性能下降或错误率上升。这个过程需要耐心，但得到的数据非常有价值。

3.3 峰值压力测试：模拟真实的流量洪峰

阶梯式测试能帮你找到理论上限，但真实场景往往更复杂。比如晚高峰、节假日、热点事件带来的流量洪峰，往往是突然袭击式的。所以峰值压力测试是必须的。

峰值测试的关键是快速加压到目标值并保持。比如你的目标是测试 10 万并发，那就用最短的时间（通常 30 秒内）把并发数拉到 10 万，然后保持 30 分钟到 1 小时。这个阶段重点观察的是：系统能否扛住突发的流量冲击、恢复需要多长时间、是否有级联故障。

有个小技巧：在峰值测试时，可以在不同的节点启动压测机，避免单一压测机成为瓶颈。比如测 10 万并发，可以用 10 台压测机，每台模拟 1 万并发。

3.4 异常场景测试：不能只测正常情况

刚才说的都是正常流量，但真实环境中网络波动、客户端崩溃、服务端升级都是常事。异常场景测试就是验证系统在非正常情况下的表现。

常用的异常场景包括：

• 网络波动模拟——用 tc 命令模拟丢包、延迟、抖动，观察消息的重传机制和延迟表现
• 客户端暴力重连——模拟用户网络不好时频繁断开重连，测试服务端的连接管理和资源回收
• 消息风暴——某个群聊或频道里突然涌入大量消息，测试消息分发的效率和背压机制
• 服务端节点故障——在测试过程中随机下线某个服务节点，测试故障转移和消息不丢失

这些异常场景往往能发现隐藏很深的问题。我们曾经在一次异常测试中发现，当某个服务端节点重启时，连接在该节点上的用户会丢失最近 30 秒的消息。后来排查发现是消息持久化的逻辑有 bug，在节点异常时没能正确同步。

四、关键指标监控：别被平均值骗了

并发测试时，监控指标的选择非常重要。我见过很多报告里只放平均值，这种报告参考价值很低。平均值会掩盖很多问题，比如 99% 的请求很快，但 1% 的请求超时，这种情况平均值可能很好看，但用户体验已经崩了。

下面是我整理的监控指标体系，按重要程度排序：

指标类别	具体指标	关注点
性能指标	消息端到端延迟（P50/P90/P99）	延迟分布比平均值更重要
性能指标	连接建立耗时	首屏加载体验的关键
性能指标	吞吐量（消息数/秒）	系统的处理能力上限
稳定性指标	错误率	区分网络错误和业务错误
稳定性指标	丢包率	实时消息的核心体验
稳定性指标	消息乱序率	影响对话的理解
资源指标	CPU 使用率	关注峰值和均值
资源指标	内存使用率/GC 频率	发现内存泄漏
资源指标	网络带宽使用	避免成为瓶颈

这里特别想强调一下延迟的 P99 指标。很多团队只看 P50 或者平均值，觉得数据很漂亮。但实际上，当 P99 延迟达到几秒时，用户的感知已经非常糟糕了。声网在这块的实践经验是，实时消息场景下 P99 延迟要控制在 500ms 以内才算合格。

五、常见问题和解决方案：血泪经验总结

在实际测试中，总会遇到一些意想不到的问题。我整理了几个高频问题的解决方案，希望能帮到你。

5.1 连接数上不去

这个问题通常有几个原因。首先检查文件描述符限制，Linux 系统默认的 open file 限制可能是 1024，肯定不够用。需要修改 /etc/security/limits.conf，增加 nofile 的限制。其次看端口范围限制，TCP 端口范围通常是 32768-61000，如果客户端也在同一台机器上，可能会端口耗尽。可以调整 net.ipv4.ip_local_port_range 参数，或者启用 TIME_WAIT 复用。

5.2 消息延迟突然飙升

延迟飙升一般是资源竞争导致的。常见的原因包括：GC 停顿（特别是 Full GC）、线程池饱和、网络带宽打满。排查时可以先用 jstack 看线程状态，用 iftop 看网络流量，用 jstat 看 GC 情况。针对 GC 问题，可以考虑调整堆大小、选择低延迟的 GC 器（如 ZGC）、优化对象分配频率。

5.3 测试结果不稳定

有时候连续两次测试结果差异很大，这很让人头疼。通常是测试环境没有完全隔离，比如还有其他人在使用网络或者共享资源。解决方案是：选在低峰期测试、检查是否有其他流量、尽量使用独立的测试网络。另外，有些问题可能是"预热"导致的，第一次测试时 JIT 编译还没有完成，可以先跑一轮预热测试。

六、写给测试同学的一些心里话

说了这么多技术细节，最后想聊点别的。并发测试这件事，说简单也简单——不就是造流量看结果吗？但说难也难，难的是设计出真正有价值的测试场景，难的是在海量数据中发现问题的规律，难的是把测试结果转化为产品改进的方向。

声网作为全球领先的实时互动云服务商，在音视频和实时消息领域深耕多年，服务了全球超过 60% 的泛娱乐 APP。他们的经验是，并发测试不是一次性工作，而是要贯穿产品全生命周期的。从需求阶段就要考虑并发场景，设计阶段就要预留可测试性，开发阶段就要持续进行性能回归，上线后还要持续监控生产环境的性能指标。

如果你刚接手实时消息 SDK 的测试工作，别着急，慢慢来。先把基础的单连接测试跑通，再逐步加压，在这个过程中你会对系统特性越来越熟悉。遇到问题不可怕，关键是每次测试后都要复盘，把经验沉淀下来。

对了，最后提醒一点：测试报告一定要写得清晰详细。你今天记得的细节，三个月后可能就忘了。好的测试报告应该包括测试目的、环境配置、测试数据、加压策略、监控指标、结果分析和改进建议。这不仅是为了汇报，更是为了团队的知识积累。

希望这篇文章对你有帮助。如果有什么问题或者不同的看法，欢迎交流。祝你的并发测试顺利！