2025QECon全球软件质量效能大会：精准与压测：业务变更影响范围的常态化性能评估与实践

QECon2025全球软件质量&效能大会

·深圳站2025

GLOBAL

SOFTWARE

QUALITY

&EFFICIENCY

CONFERENOE

SHENZHENZHAN精准与压测：业务变更影响范围的常态化性能评估与实践熊林涛|

中免日上-软件工程效能部QECon全球软件质量&效能大会熊林涛中免日上测试开发专家现任职于中免日上测试开发专家，负责公司内部精准测试、全链路压测等相关基建的建设。QECon2022上海站精准测试主题明星讲师，曾任职于德邦、bilibili等公司，擅长服务端测试，效能提升和创新项目，在自动化、性能、

精准、AI

测试、NLP

等领域有丰富的实践经验。QECon全球软件质量&效能大会01

项目背景解决方案03

性能测试&精准测试落地效果

未来展望目录CONTENTS高频的持续交付高昂的压测成本高危性能问题频发任务独立交付，平均每天30+次发版每年数百万云厂商的压测费用618、周年庆，频频崩上“热搜”QE

项目背景QE

痛点变更影响不透明代码/接口改动后，难以快速评估影响范围，更依赖于人

工经验进行判别压测成本高性能问题发现后置大规模性能验证所依赖的机器资源，人力资源，成本高昂代码提交、业务验收、性能验证跨度时间长，问题的发现整体时间会延后「粗放式」

传统压测PART02解决方案全球软件质量&效能大会888压测成本高使用费用/技术门槛高：传统压测依赖商业工具或云服务，成本高昂且灵活性差。我们通过自研分布式压测平台，通过k8s动态调度，实现百万级并发模拟，纯UI操作，降低用户使用门槛。问题发现后置通过CI/DevOps

集成常态化压测，每次代码合并后自动触发相应场景压测，10分钟内反馈吞吐量、RT、错误率等指标，并与历史基线对比，自动拦截性能回退。变更不透明构建精准测试分析系统，基于静态代码分析+动态插桩，自动识别变更影响的接口、服务和依赖组件，结合代码变更历史+调用链路追踪，精准划定测试范围。QE

痛点—解决方案QE

常态化性能质量门禁CI

代码MR

CI

Case

镜像构建DevOps

任务流程

质量验收精准

图谱构建

影响范围泰山

测试计划

执行&推送部署上线QE压测&精准测试泰山-压测平台

精准测试·

基

于Golang

实现的分布式压测引擎，支撑平台百万级并发测试·生产环境实际流量的等比例同步至压测环境，并支持过程中流量动态等比扩缩容·

打通上下游，CI自动触发执行，丰富的测试报告、链路信息、服务监控信息帮助快速定位问题基

于SSA+AST的静态分析，构建跨微服务的完整调用链路结合代码变更历史+链路追溯，缩减80%的测试范围，遗漏率为0推进手工/自动化测试用例，以及性能测试

场景的不断完善精

准

分

析

，

靶

向

定

位高

并

发

压

测

，

稳

如

泰

山···PART

03性能测试&精准测试全球软件质量&效能大会888QE

泰山一技术架构—注册—C

端服务采样数据一

压测数据B

端服务Mongo

nfLxDB开源地址：/Maginaaa/taishan原商用平台K6(开源)JmeterLocust泰山单机性能中高低中高报告丰富度高低中低高编写方式GUI代码GUI代码GUI复杂场景中低中中高多施压策略高低中低高分布式自动扩缩容过程监控链路分析QE

泰山—技术亮点30%首页商品

30%首页商品20%商品详情

20%商品详情10%商品下单

10%商品下单10%订单查询

10%订单查询2

%24年周年庆_混合场景-网关峰值模型计划信息场景管理数据配置压测策略高级配置压测记录调试记录操作日志商详推荐V2获取活动信息场景弹框流量比例流量比例流量比例流量比例流量比例流量比例流量比例流量比例流量比例流量比例流量比例1

%1

%商详规格面板5

%购物车促销信息

1

%

营销推广1

%商详创单 9% 创单7+32

%支付流程1

%品牌馆+banner5

%商详开卡引导产品说明书8

%流量比例4

%QE

泰山—流量模型20w

rps

生产流量

压测环境接口名平均RPS平均RT

成功率

2xx个数非2xx个数90线RT

95线RT99线RT添加购物车343.01/s4216.23ms10.22%

213951089855000ms

5000ms

5002ms购物车查询25.02/s4235.p8

ms

49.38%819075000ms

5000ms5001ms购物车开卡引导12.01/s65.42ms99.89%

7277078ms101

ms

634

ms计算购物车商品11.92/s364.85ms

3.68%522455000ms

5000ms5001ms购物车促销信息

0.42/s845.67ms

99.61%25602089ms2748ms

3331msQE

泰山—问题快速定位TreocalDpath响应时间6a

16380c31e761313da7e4068odd/eastpV/cat/adcat42B8ms793e7e11653a78ame74an15208/rostapv/car/adcat2607me720cs8oS853ads0b5ba3462808/reostapvcar/adcat4219ms862715383b18ecte5312547a07560/reastapl/ea/adcat422meauab8051876200406054614entopvcort/adcat5046

msafDa7031837250702087e5890200rostapVcat/adcat2533

ms3253mda7a100b806073c4a1a2581491705d97919o4al

790614rontapvcort/adcaet3252me0007407a604345278906e8ot0aeatp/car/adcat2297msd207eft0oced75e1273S5s306508023/rastapVcat/adCat2300ms48961at7acsbs47106435283a58662/reostapD/car/adcart3257m18189290294205437#7BbCtoctoc7/reatapv/ear/adCat3680

mee1603976850b095doe7486765c04reastpV/car/adcat3434ms31064d376981aosS35sc090645246/eastpVcat/adcart4154msmnatach³5ad⁵9stoiatalealaucea4208m函数调用链存储存储动态执行用例-函数节点QE

精准测试-流程图静态扫描代码Diff改动节点Neo4j图谱查询测试推荐原始业务代码插桩插桩后代码测试用例代码静态扫描业务代码packages.

Loadpackagespackages.VisitSSArta

。

Analyze节点解析Function

NodeCall

RelationCaller、CalleFunctionNodeFunctionNameFilePathPackageRequestResponseQE

精准测试—静态扫描调用链采集关系处理callgraph.EdgeCallercallCalleeGraphcallgraph

。GraphVisitEdgesFile

Node

Struct

NodePackage

NodeQE

精准测试—AST补充节点信息*ast.Comment

*ast.FuncDecl

*ast.Fieldnode.Text

注释内容node.Name.Name

函数名

node.Names.Name

变量名①

NamePos={go/token.Pos)

4091node.Type.X.Sel

变量类型

①

Name=(string}

"req"①

Type=(go/ast.Expr

I*go/ast.StarExpr)①

Star

={go/token.Pos)4095①×=(golast.ExprI*go/ast.SelectorExpr}

X

={golast.ExprI*go/ast.Ident)NamePos={go/token.Pos)

4096

O

Name={string}

"pb"ListHistory

查询阅读历史

Sel=(“go/ast.

Ident|Oxc000121480}NamePos

={go/token.Pos)4099⑨

Name=(string)"DefaultListRequestoffset:=(req.PageNum-1)*req.PageSize

⑨

Obj=(“go/ast.Object}nilitems,err:=history.List(ctx,offset,req.Pagesize)

value=

{"go/ast.SelectorExpr|0xc⁰000a8390}if

err

!=

nil:nil,err

√

+

X={go/ast.Expr

I*go/ast.Ident}①NamePos

={go/token.Pos}1335if

Len(items)==θ:emptyHistory,nil

ee.l函

data

:=

make

([]*

pb

.HistoryComic,

日，

Len

(items))

①NamePos={go/token.Pos}

1343ids

:=

getHistoryComicIDs

(items)

Name

={

string}

"List"④

Obj={'go/ast.Object}

nilAST

是抽象语法树(Abstract

Syntax

Tree)的简称，AST

以树状形式表现编程语言的语法结构，树上每个节点都表示源代码中的一种结构。数包函属用所调数SeXddnono三0

={“go/ast.Ident

I0xc000121440}>

④

Obj=(“go/ast.Object10xc⁰0005ef⁰0)*ast.SelectorExpr

①Name={string}

"history"Obj=(“go/ast.Object)nil原数据PackageNodeHAS_FILEFile

NodecypherCREATE(:Package{name:%s',….)MATCH(p:Package{name:%s'}),(f:File{name:"%s',path:"%s'})CREATE(p)-[:HAS_FILE]->(f)CREATE(:File{name:"%s',path:%s',….})数据存储HAS_FUNCTIONMATCH(f1:File{name:"%s',path:'%s'}),(f2:Function{name:'%s',path:%s'})CREATE(f1)-[:HAS_FUNCTION]->(f2)FunctionNodeCREATE(:Function

{name:%s',path:%s')CALLMATCH(f¹:Function{name:'%s',path:%s'}),(f2:Function{name:'%s',path:%s'})CREATE(f1)-[:CALL]->(f2)FunctionNodeCREATE(:Function

{name:'%s',path:%s?})QE

精准测试—原数据解析QE

变更代码分析—影响范围分析lefox-bff-service-goIrestapilactivityldanceCallactivitydanceAdd.godanceAdd_test.go

+10

-1/restapilacti...DanceAddAPI变更分析

配置自动发布

服务自动发布梯度施压

熔断监控

数据采集报告生成

分级推送全

流

程

无

人

值

守QE

常态化压测—流水线验证执行前执行中执行后QE

常态化压测—性能评估路经薄选

常态化开关十创速接口计划asilvn-

报信-自建编辑ectoplure常态化限时抬拍

接口地址hestapipr■

n

33/80otupvluLa■estaliietsalo·常态化商品收髓列表v2常态化商详顶推荐常态化修改地址定

[性船基线紫态化阳时捻拍平均RT小于等于50

mRPS大于等于500次/Gmastpou紫态化打al值息皮功率大于等于99eostapoiuaetaplue白常态化湖定中兔大合员平均RT小于等于常态化清关信息保存ucmpvoro

-紫态化良拍活动列表取更新eoouslinn--

常态化真拍活动详情分真列表共N2条10条/页ur(筛选url50/restapi/cart/guessLike/页o0000

md28

mnd41

rac

aco

n

n

mn

mden

mdn

mn

mUML聚合值息抛次数m23614068错深次数4895697255GI58005832u272608校验方式小于等于大于等于

大于等于校验类型平均RTRPS成功率实际值56.45517.16

100压

测

模

璃

RPSt

刚

模

式热竹人息流勤

课

承

/

跳

应

)

21

3

3

0

8

/

2:

9

98失败成功成功结果失败50099预期值结果测QE

常态化压测一持续完善常态化压断总监中成助中矢肢中

部路85

82

00

品48045

2904545

00

45

0

039aD

aD结来时间未执行任务单号D执行状态执行结累时扶行时间33213已纳行0/0/02025-04-141709462025-04-141710:0233143已执厅0/0/72025-04-141605092025-04-1416.05:3280333172已

行0/4/72025-04-141345:82025-04-1415025180233143已共行0/0/7202504-1414215280133200已0/4/72025-04-1413:39072025-04-141421:52B0033185已教行0/0/92025-04-1413.39042025-04-4139:3279933024已教厅0/0/72025-04-08944:282025-04-081944679833019已共行0/0/42025-04-0812:1332025-04-0819行6/0/52025-04-01:03142026-04-0815032679632901已

教0/5/72025-04-08108342025-04-081:59:59共24条前往0澎/页覆盖度

监控性能基线版本迭代

联动异常场景

挖掘容量

模型PART04落地效果全球软件质量&效能大会8883W研发自测

压测策略

定制报告

混合云

生态质量：50研发：120运维：20大数据：3055WQE

泰山平台质量：25冒烟用例O集成case(接口自动化)○

反推用例补全O

存量用例精简○

下游依赖验证CI

Case任务验收常态化压测需求夹带历史缺陷标注核心链路标注精准测试范围分析用例推荐QEQE

常态化压测触发机制性能基线反馈闭环覆盖持续性组织协作×

手动/定时触发×单次结果孤立对比X

报告需人工分析☑流水线质量门禁7×24小时覆盖所有变更研发自测+运维监控+质量全链路协同代码变更/流水线事件自

动触发历史版本性能对X仅覆盖大促/发布X测试团队单点负责全球软件质量&效能大会PART05未来展望888QE

未来展望性能瓶颈自

动定位性能智能调优压测脚本自

动生成压测执行GUI

配置复杂场景+多策略->自动扩缩

容->过程监控->全链路快速分析定位问题深度融合精准测试与自动化压测能力，通过代码

变更分析，精准识别接口影响范围，流水线触发

针对性压测场景。基于

DevOps流程实现常态化测试，在

CI/CD阶段自动执行差异化压测，结合实时监控与基线

对比，快速暴露性能退化问题精准影响范围分析代码扫描->变更分析->获取接口精准&常态化压测压测计划匹配->流水线触发->性能

基线对比->结果推送QE

总结泰山开源地址：/Maginaaa/taishanQE

Q&A全球软件质量&效

能

大

会感谢聆听关注公众号作为企业第三方专业人力提升培训服务供应商，秉承互联共成长的理念，恪守客户实际业务需求为第一优先级的本职。我们公司定位于专业、专注、全方位服务于IT研发中心，产品、技术、工具、团队管理方向的培训课程；有公开课，定制内训，在线课，T技术峰会一站式采购等产品；更多的从客户需求角度出发，匹配更适合团队学习的资讯和课程推荐；更好的为客户服务，有专业的培训顾问，对整个IT行业峰会，讲师情况，课程方向都有比较深的了解。公开课

微咨询云计算专业

IT

技

术培训服务供应商产品经理持续运维质量管理大数据数据库前端开发5大服务课程方向为企业人才培养需求提供多方位的讲师课程推荐，在线学习质量把关，资料学习推荐及直播课堂服务。在线

课程技术

峰会内训

定制智盟创课www.zmeng测试开发组织管理敏捷开发架构设计开发编程咨询电话软件研发效能权威指南

大模型时代的软件工程QECon

持续输出AI4SE

案例篇已发布10篇，抢先订阅

编写进行中20+篇案例关注QE公众号

回复“DORA2024”获取报告关注QE

公众号回复“工具指南”获取书籍链接立即参与案例持续收录中个前沿案例实用软件研发质效工具指南汇聚行业系用软件研发质效工具指南一书籍推荐一测试和研发领域的“百科全书”ENGIWEERING

PRODUCTTMITYDEFINITVEGUIDE软件研发效能

权威指南主编

茹

娟腥

张

乐副主编陈题石需蜂吴酸龙余超

LP

张眸MODERN

SOFTWARETESTINGDEFLNTTIVEGUDE现代软件测试技术

权威指南购买链接威代指南件软件研发效能权威指南测技禾+na

版t⁰

图拿上服性专项测试(含全链路压测、混沌工程、性能测试等)数据驱动测试与精准测试智能化测试的创新实践Al时代下的安全测试自动化测试工具开发LLM赋能下测试管理与流程再造质效度量：从洞察到智能化AI原生应用的质量评测研发数据治理与质效提升多智能体助力效能提升(含MCP、A2A应用)平台工程(设计驱动的质效内建)Vibe

Coding模式下代码质效大模型在研发提效中的深度实践大模型驱动的DevOps工具链大模型时代的质量体系和文化建设2场2小时闭门会2场3小时深度工作坊2025全球软件质量&效能大会10/31-11/1北京-希尔顿逸林酒店09/12-13上海-明捷万丽酒店下一站上

海

站北

京

站

45%研发关键技术能力进阶专场

大数据平台与架构实践

出海与云原生

高可用架构

大前端前沿技术

大前端架构实践

业务架构数据治理数据库架构SECon2025全球软件工程技术大会2025

GLO

B

A

L

SOF

T

WA

RE

ENG

IN

EERING

CON

FE

REN

C

E

Data+Al

的探索与实践

AI重塑研发工作流

AI模型安全与伦理

Agent

模式的探索与实践模型应用主流架构模式：大模型+小模型55%AI

模型应用核心能力提升专场6月20-21日深圳11月21-22日上海RAG

与生成式AI行业应用大模型高效训练与微调多模态与生成式AI应用大模型行业创新应用AI时代的数据架构模型部署与优化AI前沿论文解读查看官网AI产品创新案例征集征集最具突破性、影响力与商业价值的Al产品创意案例，并同步开放宣传海报、宣传视频征集通道打造行业Al产品标杆宣发盛宴!详情咨询征集目标展示前沿Al产品创意汇聚全球Al领域“技术+场景”

双突破的标杆案例搭建资源平台联动300+行业头部企业，为优秀Al产品提供曝光、

市场合作机会征集内容创

意

海

报需突出Al产品核心价值设计风格兼具科技感与产品力创

意

视

频时长1-3分钟，需包含产品DEMO演示、用户场景故事线

技术突破解读(4K分辨率，

MP4格式优先)从需求洞察、商业