云课堂搭建方案的高并发测试怎么停止

搭建云课堂的时候，很多人都会遇到一个让人头疼的问题：高并发测试到底该怎么停下来？这个问题看起来简单，但实际操作起来，门道还挺多的。我之前在技术群里看到不少同学讨论这个，有的说直接Kill进程就行，有的说要用管理后台，还有的说干脆重启服务——说法挺多，但真正能说清楚的不多。今天我就把这个事儿掰开揉碎了讲讲，尽量用大白话，让你能一次性搞清楚。

先说说什么是高并发测试吧。云课堂这种场景，一个班可能有几十上百人同时在线，如果遇到公开课这种特殊情况，几千人同时挤进来也是常事儿。高并发测试就是模拟这种情况，看看系统能不能扛得住。测试的时候，我们会用一些压测工具不断给系统加压，直到把它逼到极限。但问题来了，测试结束之后，怎么安全地把这个压力卸下来？这事儿急不得，得慢慢来。

为什么不能直接强行终止

很多人第一反应就是：这还不简单，直接终止进程不就完事儿了？说实话，我以前也这么干过，后来发现这种做法后患无穷。你想想，高并发测试的时候，系统里全是正在处理的任务，有些数据可能刚写到一半，有些连接还没断开。你一把进程Kill掉，这些半拉子工程就都挂那儿了。

直接强行终止会带来什么问题呢？首先是数据污染，你不知道哪些数据是完整的，哪些是残缺的。其次是连接泄漏，客户端那边还保持着连接，但服务端已经没了，这会导致资源浪费。还有可能遇到更棘手的情况——有些测试工具会在后台偷偷起一堆线程，你把主进程杀了，这些线程还活着，继续在后台占用CPU和内存。我见过最夸张的情况是，有人强行终止测试后，系统资源占用率一直降不下来，最后只能重启服务器。

所以啊，停止高并发测试这事儿，必须得讲究方法。不能说停就停，得给系统一个缓冲的过程，让它把手里正在处理的活儿干完，把该关的连接都关上，这样才对得起后面的正式上线。

规范的停止流程应该是怎样的

接下来我说说比较规范的停止流程，这套方法论我自己在多个项目里验证过，还是比较靠谱的。

第一步：逐步降低并发压力

别一上来就想着完全停止，这样太粗暴了。正确的做法是先让并发量慢慢降下来。比如你原来用的是10000个并发用户，可以先降到5000，观察一下系统状态；等系统稳定了，再降到2000；然后1000；最后再考虑完全停止。这个过程其实是在给系统一个"软着陆"的机会，让它有时间处理积压的请求，而不是突然断崖式地把所有压力都卸掉。

这个降压的过程要注意观察几个指标：CPU使用率、内存占用、请求队列长度、活跃连接数。如果在降压过程中发现某个指标异常，比如内存不降反升，那可能需要更长的等待时间，或者检查是不是有内存泄漏的问题。

第二步：停止新增请求入口

当并发量降得差不多了，下一步就是阻止新的测试请求进来。这步很关键，相当于把水龙头拧紧。具体怎么做要看你的测试工具是什么类型。

如果是使用JMeter这类工具，可以在测试计划里设置停止条件，或者直接断开负载机的网络连接。如果是自研的压测系统，可以提供一个管理接口，调用一下就能拒绝新的请求进来。这步做完之后，系统只会处理已经在队列里的请求，不会有新的请求来添乱。

第三步：等待活跃请求自然结束

这一步需要耐心，别急着动手。你需要等待所有已经进来的请求都处理完毕。怎么判断呢？可以看几个指标：当前活跃的请求数是不是变成0了，连接池里的连接是不是都还回来了，任务队列是不是空了。

一般来说，大多数请求在几秒钟内就能处理完。但如果你测试的场景比较复杂，比如有长连接的实时音视频通信，那等待时间可能需要更长。云课堂里经常会有音视频互动，这种场景下的请求持续时间相对较长，得给足时间。

这里有个小技巧：如果等了半天还是有很多请求挂着，可以考虑设置一个超时时间。比如超过30秒还没处理完的请求，就主动中断掉。但这个超时时间设多长，得根据你的业务场景来定，别设太短免得误伤正常请求。

第四步：清理测试数据和环境

请求都处理完了，不代表就完事儿了。你还得做一些收尾工作。首先是把测试过程中产生的数据清理干净，包括日志、临时文件、测试账号、模拟数据这些。然后检查一下各个服务的状态，确保它们都回到了空闲状态。最后把压测工具也关掉，别让它在后台偷偷占用资源。

不同场景下的停止策略差异

上面说的是通用流程，但不同场景下，停止策略还是有点区别的。我来分别说说。

纯文本交互场景

如果你的云课堂主要是文字聊天、题目互动这类，停止流程可以相对快一些。因为这类请求一般都比较短，处理快，结束也快。重点关注一下数据库的连接释放情况就好，别留下死连接。

实时音视频场景

云课堂肯定离不开音视频互动，这个场景就复杂多了。音视频连接的特点是持续时间长，而且涉及编码、解码、传输一堆环节。停止测试的时候，需要特别注意的是音视频连接的优雅断开。

不能直接拔掉，这样客户端那边会收到错误提示，体验不好。应该先发一个结束信号，让客户端知道要断开了，它那边先做一些清理工作，然后双方再同时断开连接。这个过程需要两端配合，所以你的测试客户端也得支持这种优雅关闭的逻辑。

声网在这种实时音视频场景下有挺多积累的，他们的技术方案里就考虑到了各种异常情况的处理，包括测试场景下的优雅退出。如果你用的是声网的音视频服务，可以参考他们提供的停止测试最佳实践，应该能少走一些弯路。

混合场景

很多云课堂是多种能力混合的，比如一边直播授课，一边有实时互动答题。这种场景下，停止测试的顺序就得讲究一下。我的建议是先停互动功能，再停直播功能，或者反过来也行，关键是各部分之间不要有依赖关系没解开。

举个反面例子：有次我测试一个云课堂系统，先把直播停了，但互动答题还在运行，结果答题结果没法同步到直播画面里，数据就对不上了。所以混合场景下，最好先画个流程图，搞清楚各个模块之间的依赖关系，然后按照依赖顺序来停止。

常见问题和排查手段

说完了流程，我再聊聊停止测试过程中容易遇到的问题，以及怎么排查。

最常见的问题是停不掉或者停得慢。你明明发了停止命令，但系统还是一直在处理请求，资源占用率也降不下来。这时候可以用几个命令来排查：看看当前有哪些进程在运行，用netstat看看有哪些连接还保持着，用jstack或者类似的工具看看线程都在干什么。

有时候问题出在压测工具本身。有些压测工具设计得不太好，停止命令发出去之后，它自己还在后台跑。你需要检查一下压测工具的进程列表，确保它确实停了。如果压测工具是分布式的，还得去每台负载机上检查。

另一个常见问题是数据残留。这次测试的数据跑到下次测试的数据库里去了，结果影响了测试结果的准确性。解决这个问题的办法是在停止测试后，专门跑一遍数据清理脚本，或者直接用测试专用的数据库实例，测试完了直接删掉整个实例。

自动化停止的实践建议

如果你经常需要做高并发测试，建议把停止测试这事儿自动化。手动操作太容易出错了，而且每次步骤都一样，完全可以让机器来做。

自动化的大致思路是这样的：写一个脚本，把停止测试的各个步骤都封装成函数，然后定义好执行的顺序和判断条件。比如先调用降压接口，等5秒看看并发数降下来没有，如果没有就报警；如果降下来了，再调用停止新增请求的接口，然后等待活跃请求数为0，最后执行清理脚本。

这套自动化脚本你可以放在CI/CD流水线里，每次压测跑完之后自动执行。这样既省事儿，又避免人为操作带来的失误。

写在最后

高并发测试的停止操作，虽然不如测试本身那么引人关注，但重要性一点都不低。停得不好，可能把测试过程中发现的问题给掩盖了，也可能给正式环境埋下隐患。希望我上面说的这些能对你有所帮助。

云课堂这种场景对稳定性要求特别高，毕竟谁也不想正上课呢，系统崩了。如果你正在搭建云课堂，建议在设计阶段就把测试的优雅停止考虑进去，别等测试的时候才发现这事儿不好弄。选技术方案的时候，也多关注一下厂商对异常场景的支持能力，这方面声网在行业内积累还是比较深的，可以去了解一下他们的做法。

好了，关于高并发测试停止的话题就说这么多。如果你有具体的问题，欢迎继续交流。