压测前必须确认goroutine泄漏风险，需检查空载goroutine数、显式设置HTTP超时、开启服务读写超时、优化锁竞争、绑核运行并监控GC与内存。
压测前必须确认 goroutine 泄漏风险
Go 程序压测失真，八成是因为 goroutine 没回收干净。比如用 http.DefaultClient 发请求但没设 Timeout，后端响应慢或挂掉时，goroutine 会卡在 Read 状态长期存活；又或者用 time.After 配合 select 但没处理 default 分支，导致协程阻塞等待超时——这些都会让压测过程中 goroutine 数持续上涨，掩盖真实吞吐瓶颈。
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- 压测前跑一次
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=2，确认空载时goroutine数稳定（通常几十个以内） - 所有 HTTP 客户端必须显式设置
Timeout或用context.WithTimeout - 避免裸写
for { select { case ，确保有退出路径或默认分支 - 压测中用
runtime.NumGoroutine()打点监控，突增即停测排查
选对压测工具：wrk vs go-wrk vs 自研 goroutine flood
wrk 是 C 写的，单机压测能力极强，但它不理解 Go 的 HTTP/2、gRPC 或自定义 header 透传逻辑；go-wrk 能复用 Go 的 net/http 栈和 context，适合验证服务端 Go 代码的真实并发行为，但单机并发上限受 GOMAXPROCS 和系统文件描述符限制；而“自研 goroutine flood”（比如起 10k 个 go req()）看似简单，却极易因未控速、无连接复用、无错误抑制，瞬间打崩客户端自身。
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- 验证服务端吞吐/延迟：优先用
go-wrk -t 4 -c 200 -n 10000 -H "X-Trace-ID: test"，它能走 Go 原生 TLS 和 HTTP/2 - 测长连接或流式接口（如 SSE、gRPC streaming）：必须用 Go 写压测脚本，复用
http.Client.Transport并设MaxIdleConnsPerHost - 避免直接
for i := 0; i ，改用带限速的semaphore或worker pool
关键指标怎么看：不是 QPS 越高越好
Go 服务压测时，只盯着 QPS 容易误判。真正要盯的是三组数字的联动关系：客户端观测的 latency 95%、服务端 runtime.ReadMemStats().AllocBytes 增长速率、以及 pprof CPU 中 runtime.selectgo 或 net.(*pollDesc).waitRead 占比。比如 QPS 上到 5000，但 latency 95% 从 20ms 涨到 800ms，同时 AllocBytes/sec 翻倍——这说明 GC 开始拖累，不是 CPU 或 IO 瓶颈。
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- 用
go tool pprof -http=:8080 cpu.pprof查看热点，若runtime.mallocgc> 15%，优先调GOGC或减少小对象分配 - 观察
/debug/pprof/heap?gc=1，对比两次采样间inuse_objects是否线性增长（泄漏信号） - HTTP 服务务必打开
http.Server.ReadTimeout和WriteTimeout，否则慢请求会堆积goroutine却不被latency统计捕获
生产环境压测最容易忽略的调度细节
本地 GOMAXPROCS=8 压出 1w QPS，上线后 GOMAXPROCS=32 反而降为 7k——问题常出在锁竞争或 OS 级调度抖动。比如用 sync.Mutex 保护一个高频更新的计数器，CPU 核数翻倍后争抢更剧烈；又或者 net.Conn 的读写缓冲区太小，在高并发下频繁触发 epoll_wait 唤醒，导致 M:N 调度器频繁切换 P。
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- 高频共享状态优先用
atomic，次选用sync/atomic.Value，慎用sync.RWMutex - HTTP 服务启动时显式调
http.Server.SetKeepAlivesEnabled(true)，并增大net/http.Transport.MaxIdleConnsPerHost - 压测时用
taskset -c 0-7 ./server绑核运行，排除 NUMA 和跨 CPU 缓存失效干扰
压测不是比谁数字大，而是找出那个最先绷紧的弦——可能是 GC、是锁、是网络栈缓冲区，也可能是你忘了关 debug 日志里的 fmt.Printf。
