Node.js 项目在 Linux 上如何进行性能测试

1. 准备测试环境
在进行性能测试前，需确保Linux环境与生产环境一致（包括硬件配置、Node.js版本、依赖库版本）。可通过node -v确认Node.js版本，使用uname -a检查Linux内核版本。安装必要工具（如wrk、autocannon）：

# 安装wrk（以Ubuntu为例）
sudo apt update && sudo apt install -y build-essential libssl-dev git
git clone https://github.com/wg/wrk.git && cd wrk
make && sudo cp wrk /usr/local/bin/

# 安装autocannon
npm install -g autocannon

这些步骤可避免环境差异导致的测试结果偏差。

2. 选择性能测试工具
根据测试目标选择工具：

HTTP负载测试：wrk（现代、高并发，支持Lua脚本扩展）、autocannon（易用，支持HTTP/2）、ApacheBench(ab)（简单，适合快速测试）；
代码级性能分析：perf_hooks（Node.js内置，测量代码块执行时间）、V8 Profiler（分析CPU热点函数）；
系统资源监控：top（实时查看CPU/内存占用）、vmstat（监控系统整体性能）、iostat（分析磁盘I/O）。

3. 执行负载测试
以wrk和autocannon为例，模拟高并发请求：

wrk命令示例：
```
wrk -t12 -c400 -d30s --latency http://localhost:3000/api endpoint
```
参数说明：-t12（12个线程）、-c400（400个并发连接）、-d30s（持续30秒）、--latency（显示延迟分布）。
autocannon命令示例：
```
autocannon -c 100 -d 50 -p 10 http://localhost:3000/api endpoint
```
参数说明：-c 100（100个并发）、-d 50（50秒持续时间）、-p 10（每10秒打印一次进度）。
测试过程中，终端会输出每秒请求数（RPS）、平均延迟、99%分位延迟等关键指标，反映应用在高并发下的承载能力。

4. 进行代码级性能分析

使用perf_hooks测量代码执行时间：
在需要分析的代码块前后添加时间戳，计算耗时：

const { performance } = require('perf_hooks');
const start = performance.now();
// 模拟耗时操作（如数据库查询、复杂计算）
for (let i = 0; i < 1000000; i++) {}
const end = performance.now();
console.log(`耗时：${end - start} 毫秒`);

使用V8 Profiler分析CPU热点：
生成CPU快照并可视化分析：

const profiler = require('v8-profiler-next');
const snapshot = profiler.takeSnapshot('CPU Profile');
snapshot.export((err, result) => {
  if (err) throw err;
  require('fs').writeFileSync('cpu-profile.json', result);
  console.log('CPU快照已保存为cpu-profile.json');
});

使用speedscope工具打开cpu-profile.json，查看占用CPU时间最多的函数，定位性能瓶颈。

5. 监控系统资源
测试时，通过以下命令实时监控系统资源使用情况：

top：查看CPU、内存占用率，按M键按内存排序，按P键按CPU排序；
vmstat 1：每秒刷新一次系统整体性能（包括进程数、内存使用、CPU空闲率）；
iostat -x 1：分析磁盘I/O（如读写速率、I/O等待时间）。
这些工具可帮助判断性能瓶颈是来自应用本身（如CPU密集型计算）还是系统资源不足（如磁盘I/O瓶颈）。

6. 分析结果与优化

关键指标解读：
- RPS（每秒请求数）：反映应用吞吐量，数值越高说明处理能力越强；
- 延迟（Latency）：包括平均延迟、P99延迟（99%请求的延迟），延迟过高会影响用户体验；
- 错误率：如HTTP 5xx错误比例，过高说明应用稳定性差。
常见优化方向：
- 异步编程：使用async/await或Promise避免阻塞事件循环；
- 缓存优化：对频繁访问的数据使用Redis缓存，减少数据库查询；
- 数据库优化：添加索引、优化查询语句、使用连接池；
- 流式处理：处理大文件时使用stream模块，减少内存占用。

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