说到服务器压力测试，很多人第一反应可能就是”能承受多少用户同时在线”，但其实这个领域的水比想象中深得多。作为一个经常和服务器打交道的运维人员，我发现很多新手容易忽略一些关键指标，结果测试数据根本反映不出真实情况。比如上周我就遇到一个案例，某电商平台在双十一前做了压力测试，只看并发用户数达标就以为万事大吉，结果活动当天还是崩了——问题就出在他们没关注TPS（每秒事务数）这个核心指标。
那些容易被忽视的关键指标
CPU使用率和内存占用率是最基础的，这个大家都知道。但有趣的是，我发现很多团队会犯一个低级错误：只盯着平均值看。实际上，峰值时的资源占用情况才更能说明问题。有一次我们测试一个视频处理服务，平均CPU使用率才60%，看起来挺健康对吧？但细看监控才发现，每处理一个视频时CPU都会瞬间冲到95%以上，这种”脉冲式”的负载在真实场景下很容易导致服务雪崩。
响应时间也是个大学问。不是简单看个平均值就完事了，要特别关注P95、P99这些长尾数据。我见过最夸张的情况是平均响应时间200ms，但P99居然高达5秒——这意味着每100个请求里就有1个用户要等上5秒，这种体验能不流失用户吗？
数据库性能往往是被忽视的重灾区
说真的，90%的性能问题最后都出在数据库上。QPS（每秒查询数）只是入门级指标，更关键的是要看慢查询比例和锁等待时间。去年我们给一个SaaS平台做测试，前端表现一切正常，结果数据库的锁等待时间居然达到了惊人的800ms！这种问题不通过专业的压力测试根本发现不了。
还有个特别容易踩的坑就是连接池。很多开发团队在测试时用的都是默认配置，结果一到生产环境就发现连接池被撑爆了。建议一定要在测试时监控连接池使用率，这个指标太重要了。
网络层面的指标同样不容忽视
带宽占用率和网络延迟这两个指标经常被忽略，特别是在云服务环境下。我们曾经遇到过一个奇葩案例：某视频网站的压力测试结果显示一切正常，但实际用户观看时却频繁卡顿。后来发现是测试环境和服务器的网络配置和生产环境不一致，测试时根本没触达到真实的网络瓶颈。
最后说个冷知识：错误率这个指标经常被草率对待。很多人觉得”只要低于1%就OK”，但实际业务中，某些关键接口的错误率哪怕只有0.1%都可能造成灾难性后果。比如支付接口，你敢接受0.1%的错误率吗？反正我是不敢。
评论(5)
学到了！原来TPS比并发用户数更重要，难怪我们上次活动也翻车了😅
深有同感，数据库性能真的是重灾区，我们项目就栽在慢查询上
P95、P99这些指标确实要重点看，用户感知最明显的就是长尾延迟了
测试环境网络配置不一致这个坑我踩过，真的太坑了！
连接池配置这个提醒太及时了，我们项目马上要上线，得赶紧检查一下