🚀 Next.js 压力测试与性能调优实战

🧩 一、背景：为什么要压？

Next.js 很强大，但在高并发场景下（例如金融数据查询、实时行情页面），

如果你没做好性能调优，它也可能在 1K 并发量下 直接宕机 ，

就像一辆没换刹车油的赛车，跑快的时候最先冒烟的就是后座。

因此我们需要：

使用 k6 打压 Next.js 服务的极限
通过 连接池调优 / 索引优化 / SSR缓存 等手段提升吞吐量

🧰 二、测试环境准备

假设你正在测试一个部署好的 Next.js 应用：

arduino 复制代码

https://api.example.com/orders

环境配置建议：

组件	说明	调优方向
Node.js	建议 v18+	启用 HTTP Keep-Alive、性能分析
数据库	PostgreSQL / MySQL / MongoDB	检查索引、优化连接池
服务器	Nginx or PM2 cluster	使用多进程
网络	≥ 1Gbps	保证脚本测试不受限于带宽

📈 三、k6 压测脚本示例

下面是一个完整的 1K 并发压测脚本示例，可直接运行。

javascript 复制代码

// 文件名：load_test.js
import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';

export let options = {
  stages: [
    { duration: '10s', target: 200 }, // warm up
    { duration: '20s', target: 1000 }, // ramp up to 1k users
    { duration: '30s', target: 1000 }, // sustain 1k concurrency
    { duration: '10s', target: 0 },    // ramp down
  ],
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<500'], // 95% 响应小于500ms
    http_req_failed: ['rate<0.01'],   // 错误率小于1%
  },
  noConnectionReuse: false, // 启用 HTTP keep-alive
};

export default function () {
  const url = 'https://api.example.com/orders';
  
  const res = http.get(url, { headers: { 'Accept': 'application/json' } });
  
  check(res, {
    'status 为 200': (r) => r.status === 200,
    '响应包含 data 字段': (r) => r.body.includes('data'),
  });

  sleep(1);
}

运行命令：

arduino 复制代码

k6 run load_test.js

🧮 四、读取结果分析

输出中会出现以下关键信息：

指标	含义	优化方向
`http_req_duration`	平均响应时间	查找慢 SQL、缓存命中率
`vus` / `vus_max`	并发虚拟用户数	上调 Node worker 数量
`iteration_duration`	完整请求周期时间	检查网络延迟或渲染瓶颈
`http_req_failed`	错误率	检查 5xx 与 DB 超时

⚙️ 五、性能调优方向

1. Node.js + Next.js 层优化

🧵 多线程与连接池管理

采用 Cluster 模式或 PM2 管理：

arduino 复制代码

pm2 start npm --name "next-app" -- run start -i max

或在 server.js 自建 HTTP/2 + Keep-Alive：

ini 复制代码

import http from 'http';
import next from 'next';

const app = next({ dev: false });
const handle = app.getRequestHandler();

app.prepare().then(() => {
  const server = http.createServer((req, res) => handle(req, res));
  
  server.keepAliveTimeout = 65000; // 允许连接复用
  server.listen(3000, () => console.log('🚀 Next.js server running'));
});

2. 数据库性能优化

✅ 连接池配置（以 Prisma + PostgreSQL 为例）

schema.prisma 中：

ini 复制代码

datasource db {
  provider = "postgresql"
  url      = env("DATABASE_URL")
  connection_limit = 20
}

.env 文件：

ini 复制代码

DATABASE_URL="postgresql://user:pwd@host:5432/db?connection_limit=20&pool_timeout=5"

Tips：

根据 cpu核心数 × 2 + 连接余量 设置连接池上限；
对高频查询字段（如 order_id、user_id）建立 B-tree 索引；
查询优化：把 N+1 查 改为 JOIN 或 IN 查询。

3. ⚡ 缓存策略

短期缓存（SSR 缓存） ：
利用 Next.js 的 getServerSideProps + Redis 缓存接口层结果；
静态编译缓存（SSG） ：
对变化不频繁的页面使用预渲染，减少服务端计算开销；
Nginx 缓存 ：
针对 GET 接口设置微缓存，例如 1s，极大抵消瞬时高并发。

ini 复制代码

proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=1g inactive=60m use_temp_path=off;
location /api/ {
  proxy_cache my_cache;
  proxy_cache_valid 200 1s;
}

📊 六、可视化监控建议

工具	用途	建议
Grafana + InfluxDB	显示 k6 实时指标	接入 `k6 run --out influxdb=http://...`
PM2 monit	观察 Node 内存占用	Detect leaks
pg_stat_statements	PostgreSQL 查询耗时统计	聚焦慢 SQL
Chrome Lighthouse	前端性能测量	检查 TTFB / SSR Bottleneck

🧭 七、结尾：让Next.js跑得快的哲学

优化性能不是一次性的事，而是一种「工程禅」：

"压测让你看到系统的真相，

调优让系统配得上它的潜力。"

💡 总结Checklist：

✅ k6 压测 1K 并发

✅ 启用 HTTP Keep-Alive

✅ PM2 集群化

✅ 数据库连接池 & 索引优化

✅ SSR + 缓存层

✅ 实时监控 & 慢查询分析