如何在AngusTester中通过一次执行验证出不同压力下性能表现

传统工具的痛点

测试5000个用户的性能表现需要50次配置修改、50次数据记录、累计50分钟等待时间。

传统压测工具的局限

对比维度	JMeter/AB/wrk等工具	AngusTester
测试策略	手动递增线程数	全自动梯度增压
配置复杂度	多次重复配置	单次配置永久生效
时间成本	高（多轮次×执行时间）	低（单次综合执行）
数据整合	需人工汇总报告	自动生成对比报告
监控粒度	分段式数据采集	全周期持续监控

一键全梯度压力分析

第一步：创建智能测试脚本

specification: angus/1.0.0
info:
  name: 全梯度压力分析示例
  description: 自动化验证不同压力下系统性能表现
type: TEST_PERFORMANCE
plugin: Http
configuration:
  duration: 50min              # 总测试时长
  thread:
    threads: 5000               # 目标最大并发数
    rampUpInterval: 1min        # 压力梯度间隔
    rampUpThreads: 100          # 每梯度新增并发数
task:
  pipelines:
    - target: HTTP
      request:
        method: GET
        url: http://serv01-sample.angusmock.cloud:30010/business?delay=10

• 核心参数说明

参数	作用	配置技巧
threads	最大并发数	设为预期峰值120%
rampUpInterval	压力增加间隔	根据业务波动特征设置
rampUpThreads	每次新增并发数	推荐系统承载量的5-10%
delay=10	接口模拟延迟	设置为典型业务响应时间

• 工作原理示意图

技术优势

自动增压机制：系统每分钟自动增加100并发用户，在50分钟内完成0→5000并发的全梯度覆盖。

第二步：配置执行任务

1. 导航至执行 → 添加执行。
2. 选择创建好的智能脚本，确认参数配置后保存。

第三步：多维度性能分析

进入执行详情的"叠加分析"面板，实现：

• 关键指标关联观测
  1. 并发变化曲线：实时跟踪线程数增长
  2. TPS波动趋势：观测系统吞吐量变化
  3. P90响应时间：高保障性能水位监控
• 压力拐点识别
  • 发现性能瓶颈点
  • 定位资源饱和阈值
  • 识别错误率突变区间

核心优势解析

对比测试方案价值

评估维度	传统方式	AngusTester方案
时间成本	50分钟×配置次数	单次50分钟
人力资源	全程值守	自动执行
数据连续性	分段独立	连续关联
分析深度	单点数据	趋势对比

技术实现价值

1. 自动增压引擎：
   精确控制压力增长速率，模拟真实业务波动

2. 智能采样机制：
   毫秒级指标采集，捕捉瞬时性能波动

3. 关联分析模型：
   将TPS、响应时间、并发数动态关联分析

4. 自动拐点识别：
   通过算法自动标记性能拐点

典型应用场景

系统扩容规划

• 精确识别系统承载极限
• 确定最佳性能水位线
• 制定科学扩容策略

版本性能验证

• 发布前后性能对比
• 验证性能优化效果
• 防止性能回归

瓶颈定位分析

• 快速识别性能拐点
• 关联资源使用率分析
• 精确定位瓶颈组件

立即开始多阶段梯度压测：🔗 进入AngusTester控制台 🔗