先明确测试目标如QPS、延迟、错误率和资源占用，再用hey或wrk进行高并发压测，根据结果优化代码并模拟真实流量模式持续验证。
Go语言凭借其轻量级的Goroutine和高效的网络模型，非常适合构建高并发HTTP服务。在实际项目中，接口能否扛住高并发请求，直接影响系统的稳定性与用户体验。下面结合真实场景，分享如何对Golang写的HTTP接口进行有效的高并发测试。
明确测试目标和指标
在开始压测前，先搞清楚要验证什么。常见目标包括：
- 吞吐量（QPS）：每秒能处理多少请求
- 响应延迟：P95、P99响应时间是否达标
- 错误率：高并发下是否有大量超时或5xx错误
- 资源占用：CPU、内存、GC频率是否正常
比如一个商品查询接口，预期支持5000 QPS，P99延迟低于200ms，错误率小于0.1%。这些就是衡量压测是否通过的标准。
使用wrk或hey进行真实压测
Go自带的net/http/httptest适合单元测试，但模拟不了高并发。推荐用专业压测工具：
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- wrk：高性能HTTP压测工具，支持脚本定制，适合复杂场景
- hey：Go写的轻量级工具，安装简单，命令直观
例如用hey发起10000个请求，并发200：
hey -n 10000 -c 200 http://localhost:8080/api/product/123输出会显示QPS、延迟分布、错误统计等关键数据。如果发现P99超过300ms，就要排查瓶颈。
优化代码并观察性能变化
压测发现问题后，针对性优化。常见优化点：
- 避免在Handler中做同步耗时操作，如数据库慢查询
- 合理设置http.Server的ReadTimeout、WriteTimeout
- 使用连接池管理数据库或Redis客户端
- 开启pprof，分析CPU和内存占用热点
比如发现GC频繁，可能是频繁分配小对象。改用sync.Pool复用结构体实例后，QPS提升30%很常见。
模拟真实流量模式
单纯打满QPS不够，还要考虑现实中的流量波动。可以：
- 用wrk的Lua脚本模拟用户行为序列
- 在不同时间段施加阶梯式压力（如每分钟增加1000并发）
- 混合多种API路径，测试路由性能
这样更容易暴露出连接泄漏、锁竞争等问题。
基本上就这些。高并发测试不是一次性的任务，每次功能迭代或配置变更后都应重新验证。配合监控和日志，才能确保服务长期稳定运行。
