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在做性能测试之前，有一个常被忽略的环节——基准测试（Baseline Test）。

它的重要性，就像盖房子前要先打地基。没有基准，后面所有压测数据都失去了参考价值。

📌 基准测试是什么？

基准测试就是在系统资源充足、负载较小的情况下，测出系统的基本性能指标。

常见的指标包括：

响应时间（Response Time）：请求处理需要多久？

吞吐量（TPS/QPS）：系统每秒能处理多少请求？

错误率：在理想环境下是否有异常？

换句话说，基准测试测出来的就是系统的“理想体质”。

📱 一个生活类比

想象一下：

你刚买了一台新手机，第一件事可能是——跑个分。

这时候手机是干净的、没装 App，跑出来的成绩就是它的基准性能。

后面你装了很多 App、用了一年，手机开始卡了，再跑一次分数自然会下降。

有了基准分数，你才能清楚地知道：到底是手机本身就不行，还是因为环境变差了。

基准测试对系统的作用，和这个道理完全一样

🎯 为什么要做基准测试？

1. 确定正常水平：知道系统在“最佳环境”下的表现。

2. 作为后续对比参照：负载测试、压力测试、调优验证都要和基准对比。

3. 发现环境问题：配置错误、缓存没生效、数据库连接数不足，常在基准测试阶段就能发现。

🛠️ 如何做基准测试？

1. 确定测试场景

选择最核心、最常用的业务接口（比如下单、查询、支付）。

避免选太复杂的场景，否则结果波动太大。

2. 控制负载规模

并发用户数保持在较低水平（比如 1~5 个并发）。

目的是模拟“轻量级访问”，确保资源充足。

3. 采集指标

响应时间（RT）：平均、90%、95%、99% 分位响应时间。

吞吐量（TPS/QPS）：请求处理速率。

错误率：是否有异常请求。

资源使用情况：CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽。

4. 保持环境一致

测试环境和正式环境配置要尽量接近。

每次测试前确保环境干净，比如清空缓存、重启服务，避免脏数据影响结果。

5. 记录并存档

把测试结果固化下来，作为后续所有性能对比的“参照物”。

建议配合监控图表（Grafana、Prometheus、CloudWatch）保存。

⚡ 举个例子

某电商系统在基准测试下，模拟 2 个并发用户，结果是：

平均响应时间：180ms

TPS：50

错误率：0%

那么，后续如果在 200 并发下，响应时间涨到 1800ms，你就能很清楚地知道：

👉 问题是高并发带来的性能瓶颈，而不是系统本身设计就很慢。

基准测试的本质，就是给系统做一次“健康体检”：

在轻负载下测出“正常水平”

为后续各种压测、调优提供参考

顺便帮你发现环境或配置上的潜在问题

所以，不要一上来就急着压大流量。

先做一次基准测试，能让你后面的工作事半功倍。

👉 你在做性能测试时，有没有先做基准测试？

有没有踩过直接压测导致数据混乱的坑？

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