使用Golang进行RPC压测需明确目标如吞吐量、延迟等，2. 通过goroutine模拟高并发客户端请求，3. 基于gRPC示例利用连接池、并发控制和统计QPS、平均延迟、99%延迟及错误率。
使用Golang进行RPC压测，关键在于模拟高并发客户端请求，准确测量服务端的响应能力。常用方式是结合Go的并发特性与基准测试工具，直接调用RPC接口并统计耗时、QPS、错误率等指标。下面介绍具体实现方法。
理解RPC压测目标
在开始前明确压测目的：是测试吞吐量、延迟，还是服务稳定性？常见的RPC协议包括gRPC、JSON-RPC、Thrift等。以gRPC为例，压测需准备客户端连接池、并发控制和结果收集逻辑。
重点指标包括：
- QPS（每秒请求数）：反映系统处理能力
- 平均延迟：从发出请求到收到响应的时间
- 99%分位延迟：体现极端情况下的表现
- 错误率：超时或服务异常的比例
使用Go编写并发压测脚本
利用Go的goroutine和channel机制，可以轻松实现高并发请求模拟。以下是一个基于gRPC的简单压测示例：
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conn, _ := grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithInsecure())
client := NewYourServiceClient(conn)
concurrency := 100
totalRequests := 10000
var wg sync.WaitGroup
latencies := make([]time.Duration, 0, totalRequests)
var mu sync.Mutex
start := time.Now()
for i := 0; i wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for j := 0; j req := &YourRequest{...}
begin := time.Now()
_, err := client.YourMethod(context.Background(), req)
if err != nil {
// 记录错误
}
elapsed := time.Since(begin)
mu.Lock()
latencies = append(latencies, elapsed)
mu.Unlock()
}
}()
}
wg.Wait()
duration := time.Since(start)
// 输出统计结果
fmt.Printf("QPS: %d\n", int64(len(latencies))/duration.Seconds())
sort.Slice(latencies, func(i, j int) bool { return latencies[i] fmt.Printf("Avg Latency: %v\n", getAvg(latencies))
fmt.Printf("99th Percentile: %v\n", latencies[len(latencies)*99/100])
}
使用Go基准测试进行自动化压测
Go的testing.B支持内置压测，适合集成到CI流程中。创建bench_test.go文件：
func BenchmarkRPC(b *testing.B) {conn, _ := grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithInsecure())
client := NewYourServiceClient(conn)
req := &YourRequest{...}
b.ResetTimer()
for i := 0; i client.YourMethod(context.Background(), req)
}
}
运行命令：
go test -bench=BenchmarkRPC -count=3
Go会自动调节b.N，输出每次操作的平均耗时。
优化压测真实性和可观测性
真实场景中网络、连接复用、服务端负载都会影响结果。建议：
- 使用连接池或re-use gRPC连接，避免频繁建连开销
- 加入随机延时或指数退避，模拟真实流量分布
- 记录日志或导出数据到Prometheus/Grafana做可视化分析
- 限制goroutine数量，防止压测机资源耗尽
可封装一个通用压测工具，支持配置并发数、总请求数、超时时间等参数。
基本上就这些。Golang写RPC压测脚本不复杂但容易忽略细节，比如锁竞争、时钟精度、context超时设置。关键是设计合理的并发模型并准确采集数据。
