Husky WMS 压力测试方案使用指南

🚀 快速开始

1. 准备工作

1. 环境要求

   • JDK 1.8+
   • MySQL 8.0+
   • Python 3.8+
   • JMeter 5.4+

2. 目录结构

   husky-wms/
   ├── pressure_test_data_preparation.sql    # 数据库测试数据脚本
   ├── pressure_test_data_generator.py       # Python数据生成器
   ├── jmeter_pressure_test.jmx              # JMeter压测脚本
   ├── pressure_test_data.csv                # 测试数据文件
   ├── pressure_test_config.md               # 环境配置文档
   ├── pressure_test_analysis.py             # 结果分析工具
   ├── README_pressure_test.md               # 使用指南（本文件）
   └── pressure_test.sh                      # 一键启动脚本

2. 一键启动

# 1. 运行数据库脚本
mysql -u root -p"root" -h localhost -P 3307 husky_wms_db < pressure_test_data_preparation.sql

# 2. 生成测试数据
python3 pressure_test_data_generator.py

# 3. 运行压力测试
./pressure_test.sh 50 10 300 100

# 参数说明：
# 第一个参数：并发用户数（默认50）
# 第二个参数：启动时间（默认10秒）
# 第三个参数：测试时长（默认300秒）
# 第四个参数：循环次数（默认100次）

3. 结果分析

# 分析测试结果
python3 pressure_test_analysis.py pressure_test_results.jtl

# 生成图表报告
python3 pressure_test_analysis.py pressure_test_results.jtl -o ./report

📊 测试场景

场景1：任务管理压力测试

• 并发用户数：50
• 测试时长：5分钟
• 测试内容：任务创建、AGV反馈、任务完成
• 预期目标：
  • 平均响应时间 < 1秒
  • 95%响应时间 < 3秒
  • 成功率 > 99%
  • QPS > 100

场景2：AGV调度压力测试

• 并发用户数：20
• 测试时长：5分钟
• 测试内容：物料智能调度、路径规划
• 预期目标：
  • 平均响应时间 < 2秒
  • 95%响应时间 < 5秒
  • 成功率 > 99%
  • QPS > 50

场景3：数据统计压力测试

• 并发用户数：30
• 测试时长：5分钟
• 测试内容：任务状态统计、AGV状态统计
• 预期目标：
  • 平均响应时间 < 1秒
  • 95%响应时间 < 2秒
  • 成功率 > 99%
  • QPS > 100

🔧 自定义配置

1. 数据库配置

修改 pressure_test_data_preparation.sql 中的连接信息：

-- 修改数据库连接信息
SET @host = 'localhost';
SET @port = 3307;
SET @user = 'root';
SET @password = 'root';
SET @database = 'husky_wms_db';

2. JMeter配置

修改 jmeter_pressure_test.jmx 中的参数：

<!-- 修改并发用户数 -->
<stringProp name="ThreadGroup.num_threads">50</stringProp>

<!-- 修改服务器地址 -->
<stringProp name="HTTPSampler.domain">localhost</stringProp>
<stringProp name="HTTPSampler.port">8080</stringProp>

3. Python配置

修改 pressure_test_data_generator.py 中的数据库配置：

db_config = {
    'host': 'localhost',
    'port': 3307,
    'user': 'root',
    'password': 'root',
    'database': 'husky_wms_db'
}

📈 性能指标

1. 关键指标

• 响应时间：用户请求到收到响应的时间
• QPS：每秒处理的请求数
• 成功率：成功请求占总请求的比例
• 并发用户数：同时在线的用户数
• CPU使用率：服务器CPU的使用情况
• 内存使用率：服务器内存的使用情况

2. 性能基准

3. 性能瓶颈识别

• 数据库瓶颈：查询缓慢、连接池耗尽
• 应用瓶颈：CPU使用率高、内存溢出
• 网络瓶颈：延迟高、带宽不足
• JVM瓶颈：GC频繁、内存泄漏

🐛 常见问题

1. 数据库连接失败

# 检查数据库连接
mysql -u root -p"root" -h localhost -P 3307 -e "SELECT 1"

# 检查连接池配置
curl http://localhost:8080/druid/stat

2. JMeter启动失败

# 检查Java环境
java -version

# 检查JMeter版本
jmeter --version

# 增加JMeter内存
export JVM_ARGS="-Xms4g -Xmx4g"

3. 应用启动失败

# 检查应用日志
tail -f logs/application.log

# 检查端口占用
netstat -an | grep 8080

# 检查JVM状态
jstat -gc <pid> 1s

4. 内存溢出

# 查看内存使用情况
free -h

# 查看JVM堆内存
jmap -heap <pid>

# 生成堆转储文件
jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof <pid>

📋 测试清单

1. 测试前检查

• 数据库服务正常
• 应用服务正常
• 测试数据已准备
• 监控服务已启动
• 网络连接正常

2. 测试中监控

• CPU使用率监控
• 内存使用率监控
• 网络流量监控
• 数据库性能监控
• 应用日志监控

3. 测试后分析

• 生成测试报告
• 分析性能指标
• 识别性能瓶颈
• 提供优化建议
• 清理测试数据

🎯 优化建议

1. 数据库优化

• 添加合适的索引
• 优化SQL查询
• 调整连接池参数
• 使用缓存策略

2. 应用优化

• JVM参数调优
• 线程池优化
• 异步处理
• 负载均衡

3. 架构优化

• 微服务化
• 读写分离
• 分库分表
• 分布式缓存

📞 技术支持

如有问题，请联系：

• 邮件：@husky-wms.com"">support@husky-wms.com
• 电话：400-123-4567
• 文档：https://docs.husky-wms.com

📝 更新日志

v1.0 (2025-11-04)

• 初始版本发布
• 支持基础压力测试功能
• 提供完整的测试环境配置

注意：本压力测试方案为Husky WMS系统专用，请勿用于其他系统！