高佣金的返利平台性能压测：从单接口到全链路的性能瓶颈分析

大家好，我是省赚客APP研发者阿宝！

"省赚客"作为聚娃科技主打高佣金返利的导购平台，在大促期间面临瞬时高并发请求压力。为保障系统稳定性，我们构建了从单接口到全链路的性能压测体系，结合JMeter、Arthas、Prometheus与SkyWalking，精准定位并优化各层瓶颈。

压测场景设计与流量模型

基于历史数据，我们定义核心压测路径：

用户登录 → 首页任务加载 → 点击商品 → 创建推广链接 → 订单回调 → 佣金计算

使用JMeter模拟10,000并发用户，按比例分配请求：

xml 复制代码

<!-- jmeter/test-plan.jmx 片段 -->
<ThreadGroup>
  <stringProp name="ThreadGroup.num_threads">10000</stringProp>
  <stringProp name="ThreadGroup.ramp_time">60</stringProp>
</ThreadGroup>

<HTTPSamplerProxy guiclass="HttpTestSampleGui" testclass="HTTPSamplerProxy">
  <stringProp name="HTTPSampler.path">/api/user/login</stringProp>
  <boolProp name="HTTPSampler.follow_redirects">true</boolProp>
</HTTPSamplerProxy>

通过CSV Data Set Config注入不同userId，避免缓存命中偏差。

单接口压测：佣金查询接口优化

初期压测发现/api/commission/list接口在2000 QPS下P99延迟达1800ms。通过Arthas trace定位慢方法：

bash 复制代码

# 启动Arthas
java -jar arthas-boot.jar

# 跟踪佣金服务方法
trace juwatech.cn.commission.controller.CommissionController listCommissions

输出显示CommissionMapper.selectByUserId耗时占比92%。检查SQL：

sql 复制代码

SELECT * FROM commission WHERE user_id = ? ORDER BY create_time DESC LIMIT 20;

虽有user_id索引，但未覆盖create_time。优化为联合索引：

sql 复制代码

ALTER TABLE commission ADD INDEX idx_user_create (user_id, create_time DESC);

优化后P99降至120ms。

全链路压测：订单回调瓶颈

模拟电商平台回调订单创建事件，发现消息积压严重。Kafka监控显示order-callback-topic消费延迟持续增长。

查看消费者代码：

java 复制代码

// juwatech.cn.order.consumer.OrderCallbackConsumer
@KafkaListener(topics = "order-callback")
public void onOrderCallback(String payload) {
    OrderEvent event = JsonUtil.parse(payload, OrderEvent.class);
    orderService.process(event); // 同步处理含DB写+RPC调用
}

单线程消费无法应对突发流量。改为批量消费+异步处理：

java 复制代码

@KafkaListener(
    topics = "order-callback",
    containerFactory = "batchKafkaListenerContainerFactory"
)
public void onBatchOrderCallback(List<String> payloads) {
    List<CompletableFuture<Void>> futures = payloads.stream().map(payload ->
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            OrderEvent event = JsonUtil.parse(payload, OrderEvent.class);
            orderService.process(event);
        }, executor)
    ).collect(Collectors.toList());
    CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();
}

同时调整Kafka消费者配置：

yaml 复制代码

spring:
  kafka:
    listener:
      type: batch
      ack-mode: manual
      concurrency: 8

积压问题消除，消费速率提升5倍。

数据库连接池瓶颈

压测中MySQL出现Too many connections错误。检查HikariCP配置：

yaml 复制代码

spring:
  datasource:
    hikari:
      maximum-pool-size: 20

在10个微服务实例 × 20连接 = 200连接，接近MySQL默认max_connections（214）。但实际瓶颈在于活跃事务持有连接时间过长。

通过Prometheus监控hikari_active_connections，发现佣金服务在结算时长时间占用连接。优化方案：

拆分大事务为小事务
异步写入非关键日志

java 复制代码

// juwatech.cn.commission.service.CommissionSettlementService
@Transactional
public void settleCommission(String commissionId) {
    Commission comm = repo.findById(commissionId);
    comm.settle(); // 仅更新状态
    repo.save(comm);
    
    // 非关键操作异步化
    asyncTaskExecutor.execute(() -> {
        auditLogService.logSettlement(commissionId); // 不在事务内
    });
}

连接池使用率下降60%。

全链路追踪定位跨服务延迟

使用SkyWalking观测端到端链路，发现"创建推广链接"接口中，调用商品服务获取类目信息耗时400ms。

java 复制代码

// juwatech.cn.promotion.service.PromotionService
public PromotionLink createLink(String userId, String itemId) {
    ItemInfo item = itemFeignClient.getItem(itemId); // 耗时调用
    return buildLink(userId, item);
}

解决方案：

本地缓存热点商品：@Cacheable("item_cache")
降级策略：缓存失效时返回兜底类目

java 复制代码

@CircuitBreaker(name = "item-service", fallbackMethod = "fallbackItem")
public ItemInfo getItem(String id) {
    return feignClient.getItem(id);
}

private ItemInfo fallbackItem(String id, Exception e) {
    return new ItemInfo(id, "default_category", "未知商品");
}

接口P99从620ms降至90ms。

压测结果与容量规划

最终全链路压测指标：

指标	优化前	优化后
首页加载P99	1500ms	210ms
订单回调吞吐	300 TPS	1800 TPS
DB CPU峰值	98%	45%

据此，我们确定生产环境需至少8核16G × 6实例支撑双11流量。

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