接口性能测试的基本概念
平时开发或者运维系统时，经常会听到“这个接口又慢了”“用户一多就卡”。其实这些问题大多出在接口性能上。接口性能测试，说白了就是看看一个API在高并发、大数据量请求下能不能扛得住，响应速度够不够快。
比如你家楼下奶茶店，平时一个人做单，3分钟出一杯。突然下午五点放学，10个学生同时下单，如果还是3分钟一杯，那后面的人就得等半小时。这时候你就得测测：师傅最多能同时处理几单？多久能做完？这就是现实中的“性能测试”。
常用的测试指标
测接口性能不是瞎点几次看快慢，得看几个硬数据：
- 响应时间：从发请求到收到结果花了多久，一般要控制在几百毫秒内。
- 吞吐量（TPS/QPS）：每秒能处理多少个请求，越高说明接口越强。
- 并发数：同时有多少人在用这个接口而不崩溃。
- 错误率：压力一大，是不是开始报错？500、超时之类的。
使用工具进行压测
手动测不现实，得靠工具。最常用的是 JMeter 和 ab（Apache Bench）。
比如用 ab 命令测试一个登录接口：
ab -n 1000 -c 100 http://api.example.com/login意思是：总共发1000个请求，每次并发100个。执行完后会输出平均响应时间、QPS、失败请求数等数据。
JMeter 更适合复杂场景，比如要带登录Token、模拟不同用户、参数化请求体等。你可以设置线程组模拟500个用户，循环10次，监控服务器CPU和内存变化。
写个简单的脚本测接口
如果你熟悉代码，用 Python 的 requests 库也能快速写个小脚本：
import requests
import time
url = "http://api.example.com/data"
start = time.time()
for i in range(100):
resp = requests.get(url)
if resp.status_code != 200:
print(f"请求失败: {resp.status_code}")
end = time.time()
print(f"总耗时: {end - start:.2f} 秒")虽然简单，但能看出基本响应情况。想更精确，可以结合 threading 多线程发起请求。
关注服务器资源表现
接口跑得慢，不一定代码有问题，可能是服务器撑不住。压测时记得看服务器的CPU、内存、网络IO。比如用 top 或 htop 查看Linux服务器负载，或者用监控工具如Prometheus + Grafana画图观察。
有时候接口在低并发下很快，但连接池满了、数据库锁表了，一到高峰就卡死。这种问题必须在测试阶段暴露出来。
真实场景模拟很重要
别只测单个GET接口。实际使用中，用户可能是先登录、再查数据、最后提交订单，一连串操作。可以用JMeter或Postman的集合功能，把多个请求串起来，加思考时间（Think Time），更贴近真实用户行为。
比如模拟100个用户连续完成登录→浏览商品→下单，看看整个链路有没有瓶颈。
定期做性能回归测试
新功能上线前，最好跑一遍性能测试。有时候改了个小逻辑，没注意循环里查了十次数据库，结果接口从200ms变成2s。这种问题光靠功能测试发现不了，得靠压测对比历史数据。
把每次的QPS、响应时间记下来，做成表格或图表，趋势一目了然。