实时消息 SDK 性能测试要准备哪些数据？我来系统讲讲

做实时消息 SDK 的性能测试有些年头了，踩过不少坑，也积累了一些心得。最近经常有朋友问我，性能测试到底要准备哪些测试数据才算完整，这个问题的确不是一两句话能说清楚的。今天我想用一种比较接地气的方式，把这里面的门道给讲清楚。

说实话，当年我第一次做性能测试的时候，觉得准备数据嘛，不就是搞点假用户、发几条假消息的事儿嘛。结果第一次正式测试就被现实狠狠抽了耳光——线上出问题的场景，我们在测试环境一个都没覆盖到。从那以后，我才开始认真思考测试数据准备这件事。

先搞明白：性能测试到底测的是什么

在准备数据之前，我们得先想清楚一个根本问题：性能测试究竟在测什么？

实时消息 SDK 的性能测试，核心关注点其实是三个维度：系统能撑住多少并发用户、消息传递的延迟能控制到什么水平、以及在各种极端情况下系统的稳定性表现。这三个维度决定了我们的测试数据准备必须围绕它们来展开。

但是光知道测什么还不够，我们得搞清楚这些性能指标会在什么情况下出问题。说白了，线上用户的行为是千奇百怪的，有人可能在地铁里用 4G 网络发消息，有人可能在 WiFi 环境下视频通话，还有可能一堆人同时在抢红包——这些场景对应的测试数据要求完全不同。所以，测试数据的准备逻辑应该是：先拆解业务场景，再针对每个场景设计对应的数据模型。

用户规模数据：并发和在线是两个概念

很多人容易混淆一个概念：并发用户数和同时在线用户数。在性能测试里，这两个数字对应的数据准备方式完全不同，测试结果也代表不同的业务含义。

先说并发用户数据的准备。并发指的是那些"正在同时使用 SDK 功能"的用户，比如正在发消息、正在加入频道、正在接收通知的活跃用户。在准备这类数据时，我们需要考虑几个关键参数：用户登录的频率和分布、用户进入频道的时间模型（是瞬间涌入还是平稳增长）、以及用户的在线时长分布。

举个例子，如果你要测试一个语聊房场景，你不能假设所有用户同一秒同时进入。实际上，大多数用户会分布在几秒钟甚至几十秒内陆续进入，这个进入速率就是我们需要建模的数据参数。我建议准备这样的数据矩阵：

场景类型	初始并发用户	峰值并发用户	用户增长率	持续时长
小规模测试	100	500	50 用户/秒	5 分钟
中等规模测试	1,000	5,000	200 用户/秒	10 分钟
大规模测试	10,000	50,000	1,000 用户/秒	15 分钟
压力测试	50,000	100,000	3,000 用户/秒	20 分钟

这个表格里的数字不是随便定的，而是根据业务预期来推导的。如果你服务的 APP 预计日活是 200 万，那你的峰值并发大概是日活的 5% 到 10%，也就是 10 万到 20 万左右。你需要准备的用户账号数量应该是峰值的 1.5 到 2 倍，防止测试过程中有些账号异常退出需要替换。

再说同时在线数据的准备。同时在线用户相对简单一些，主要是测试长连接保持能力。这里需要准备的数据包括：用户在线时长分布（有的用户可能只待几分钟，有的可能待几个小时）、用户断线重连的频率模型、以及心跳包的发送间隔配置。

我个人的经验是，准备数据时要把用户分为"活跃用户"和"沉默用户"两类。活跃用户会频繁产生操作行为，沉默用户则可能只是挂在那里。前者占 30% 到 40%，后者占 60% 到 70%，这个比例跟真实场景比较接近。

消息类型数据：别只测文本消息

这是很多人容易犯的第二个错误：测试数据里全是文本消息。但实际业务中，实时消息 SDK 传输的内容可丰富多了。

成熟的实时消息 SDK 通常支持多种消息类型：文本消息、图片消息、语音消息、视频消息、文件消息、位置消息、表情消息、定制消息等等。每种消息类型的传输机制和性能消耗完全不同，测试时必须分别覆盖。

那具体要准备什么数据呢？

• 文本消息：准备不同长度的文本，从一句话（几十字节）到长段落（几 KB）都要有。特别要测试超长文本的情况，比如用户一次性发几千字的消息。
• 图片消息：这个要分尺寸来准备。小图（几十 KB）、中等图片（几百 KB）、高清大图（几 MB）都要覆盖。还有要注意图片格式，JPEG、PNG、WebP 的压缩率和传输时间都有差异。
• 语音消息：准备不同长度的语音片段，比如 5 秒、15 秒、30 秒、60 秒的。同时要覆盖不同采样率的音频，8KHz、16KHz、44.1KHz 的表现都不太一样。
• 视频消息：短视频（几秒到十几秒）、中等视频（一两分钟）、长视频（几分钟）都要测试。分辨率也很重要，360P、720P、1080P 的传输压力呈指数级增长。
• 文件消息：各种大小的文件，从几十 KB 的文档到几百 MB 的安装包都要有。文件传输的断点续传能力也需要专项测试。

除了单一消息类型的测试，消息组合场景也很重要。实际使用中，用户可能会交叉发送各种消息。比如一个典型的社交场景：用户先发几张图片，然后发一段语音解释，再发个位置共享——这种混合负载才是真实的使用状态。

我建议准备一个"消息类型分布矩阵"，大概是这样的：

场景	文本消息占比	图片消息占比	语音消息占比	其他类型占比
社交聊天	70%	15%	10%	5%
直播弹幕	95%	2%	1%	2%
工作协作	60%	20%	5%	15%
电商客服	80%	10%	5%	5%

网络环境数据：真实网络远比你想的复杂

如果说用户规模和消息类型是测试的"基本面"，那网络环境数据就是决定测试质量的"关键变量"。很多测试团队在网络环境这里栽了跟头，因为真实世界的网络状况太复杂了。

准备网络环境数据，核心是模拟各种网络类型和网络波动。我们至少要覆盖以下场景：

首先是网络类型。WiFi 网络（家庭宽带、企业网络、公共热点）、4G 网络、5G 网络、3G 网络，这些是基础配置。每种网络的带宽、延迟、丢包率都有明显差异。特别是 4G 和 5G，虽然都算"移动网络"，但性能差距可能达到 5 到 10 倍。

其次是网络波动。真实用户不会一直在稳定的网络环境下使用产品。电梯里信号断断续折扣、地铁进站出站时网络切换、高速移动时的信号衰减——这些都是导致 SDK 不稳定的常见原因。

准备这部分数据时，建议准备一个"网络参数配置表"，把各种网络条件量化：

网络类型	带宽（下行/上行）	平均延迟	丢包率	抖动范围
优质 WiFi	100Mbps/50Mbps	20ms	0.1%	5ms
一般 WiFi	30Mbps/10Mbps	50ms	0.5%	15ms
优质 4G	50Mbps/20Mbps	35ms	0.2%	10ms
一般 4G	10Mbps/5Mbps	80ms	1%	30ms
弱网环境	500Kbps/200Kbps	200ms	5%	80ms
极端丢包	1Mbps/500Kbps	500ms	15%	150ms

除了网络类型，还要准备网络切换场景的测试数据。比如 WiFi 切 4G、4G 切 WiFi、4G 切 3G、在线状态切飞行模式再切回来——这些切换过程中的连接保持和消息收发能力都是需要验证的。

另外，跨地域网络延迟也值得重视。如果你的用户分布在世界各地，不同地域之间的网络延迟差异很大。北美用户连欧洲服务器，可能延迟在 150ms 以上；亚太用户连北美服务器，延迟可能超过 200ms。这些数据都需要在测试环境里模拟出来。

设备兼容数据：机型和系统是绕不开的话题

实时消息 SDK 最终是跑在用户设备上的，所以设备兼容性测试虽然不算"纯性能"测试，但跟性能测试的关联非常紧密。不同设备在 CPU、内存、GPU 上的表现差异，会直接影响 SDK 的运行效率。

准备设备兼容数据，首先要覆盖主流操作系统版本。Android 端至少要覆盖 Android 8.0 到最新的几个版本，iOS 端从 iOS 12 到最新的 iOS 18 都要覆盖到。特别是一些老的系统版本，很多 SDK 的性能问题都出在兼容老系统上。

其次是机型矩阵。高端旗舰机、中端主流机、入门低配机，这些档次的设备性能差距很大。我建议至少准备以下几类设备：

• 旗舰机：最新一年的高端芯片，如骁龙 8 系列、A16/A17/A18 系列，内存 8GB 以上
• 中端机：骁龙 7 系列、联发科天玑系列，内存 6GB 到 8GB
• 入门机：骁龙 6 系列及以下，内存 4GB 或更低
• 特殊机型：一些有系统定制或者有已知兼容问题的机型

为什么低配机也要专门测试？因为很多性能问题只有在资源紧张的情况下才会暴露。比如内存告警时的 SDK 表现、CPU 降频时的消息延迟情况——这些问题在旗舰机上根本看不到，但入门机用户会真实遇到。

业务场景数据：不同场景的测试重点不同

前面讲的都是通用数据准备，但不同业务场景对性能测试的要求是有侧重的。结合声网在实时互动领域的服务经验，我来说说几个典型场景的数据准备要点。

1v1 社交场景：这个场景的核心指标是"秒接通"，最佳耗时要控制在 600ms 以内。测试数据准备要侧重于：快速连续发起呼叫的测试（一分钟内发起多次 1v1 通话）、双向消息同时传输的负载测试、以及网络波动情况下的通话质量保持测试。用户画像上，要覆盖从高端机到入门机的全机型范围，因为社交 APP 的用户设备分布通常比较广。

语聊房和直播场景：这类场景的特点是"房间概念"和"主播听众模式"。测试数据需要准备：大量听众同时进入房间的瞬时压力测试、主播和听众角色分离的行为模型（主播推流、听众拉流）、以及房间内弹幕消息的高频发送场景。数据上可以准备典型的房间人数梯度：50 人、200 人、500 人、1000 人，分别测试不同规模下的延迟和稳定性表现。

智能客服和对话式 AI 场景：这个场景的测试重点在于"响应速度"和"多轮对话能力"。测试数据要覆盖：连续多轮对话的消息连贯性测试、大量并发请求同时打到 AI 服务端的压力测试、以及 AI 回复内容较长时的消息分片和传输测试。这个场景对声网的对话式 AI 引擎能力是很好的验证，因为我们的引擎在响应速度、打断响应这些方面都有优势，这些都需要在测试数据里体现出来。

游戏语音和多人连麦场景：游戏场景对延迟的要求特别高，队友之间的语音延迟直接关系到游戏体验。测试数据要准备：队伍语音频道的并发压力测试、游戏角色死亡和复活时的语音状态切换测试、以及游戏背景下语音和游戏音效的混合播放测试。游戏场景的测试数据往往需要跟游戏客户端的行为深度结合。

数据管理和质量：别让测试数据本身成为问题

聊完了测试数据的类型，我还想说说数据管理的事。测试数据本身如果管理不好，会给测试工作带来额外的麻烦。

首先是数据的可重复性。性能测试经常需要反复执行同一种场景，以验证修复效果或对比性能变化。如果每次测试用的数据都不一样，结果就没有可比性了。建议把所有测试数据模型化、可配置化，这样每次测试可以快速复现相同的场景。

其次是数据的真实性。虽然我们用的是测试数据，但数据的分布和特征要尽可能接近真实场景。比如用户发送消息的时间间隔，不应该是均匀分布的，而是服从某种泊松分布或指数分布——这才是真实用户的行为模式。

最后是数据的独立性。不同测试之间要尽量避免数据污染。账号体系、频道配置、消息记录这些都要有独立的测试数据，避免互相干扰。特别是做压力测试时，如果测试数据跟其他测试混在一起，就没法准确判断性能瓶颈在哪里。

写到最后

好了，说了这么多关于测试数据准备的事情。回过头来看，核心逻辑其实很简单：你的测试数据越接近真实场景，你的测试结果就越有价值。这不是说要去搞一堆花哨的数据，而是要深入理解业务，拆解各种使用场景，然后把每种场景的关键参数都量化、模型化。

如果你正在为实时消息 SDK 做性能测试，建议先花时间梳理清楚自己的业务场景和用户行为模式，然后再针对性地准备测试数据。这个准备工作可能比写测试脚本花的时间还多，但它决定了你的测试能否真正发现问题、验证方案。

希望这些经验对大家有帮助。如果你有什么想法或者在测试过程中遇到了什么问题，也可以一起交流探讨。