用 go test 模拟并发 HTTP 请求需启动临时服务并用 goroutine 发请求，关键在于避免泄漏与阻塞：设超时、用 WaitGroup 等待、禁用 log.Fatal；读多写少用 RWMutex，高频计数用 atomic；GOMAXPROCS 不宜过高，应结合 pprof 优化；Transport 需调优连接复用参数以匹配后端能力。
如何用 go test 模拟并发 HTTP 请求
Go 自带的 testing 包不直接支持并发压测，但你可以用 go test 启动一个临时 HTTP 服务，再在测试函数里起多个 goroutine 发请求。关键不是“怎么写测试”，而是“别让 goroutine 泄漏或阻塞”。
常见错误是忘记加 time.Sleep 或 sync.WaitGroup，导致测试提前结束、部分请求没发出去；或者用 http.DefaultClient 不设超时，遇到慢响应就卡死整个测试。
- 每个 goroutine 必须用独立的
*http.Client或至少设置Timeout（推荐10 * time.Second） - 用
sync.WaitGroup等待所有请求完成，defer wg.Done()必须在 goroutine 内部调用 - 避免在测试中用
log.Fatal或os.Exit，会中断整个go test流程
sync.Mutex 和 sync.RWMutex 在压测中怎么选
读多写少场景（比如缓存计数器、配置热加载）用 sync.RWMutex 能明显提升吞吐；但如果你只是保护一个简单字段（如 totalRequests int64），直接用 sync/atomic 更轻量、无锁、更安全。
容易踩的坑是：在 HTTP handler 里对同一个 sync.Mutex 加锁时间过长（比如锁住整个 DB 查询+模板渲染），会导致并发数上不去，看起来像“并发失效”。这时锁粒度比锁本身更关键。
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- 写操作极少（如每分钟一次配置更新）→ 用
sync.RWMutex，读完全不互斥 - 高频累加/比较（如请求数、错误计数）→ 改用
atomic.AddInt64、atomic.LoadInt64 - 锁内不要调用可能阻塞的函数（
http.Get、time.Sleep、数据库查询）
为什么 runtime.GOMAXPROCS 设太高反而降低性能
默认值是 CPU 核心数，不是越大越好。Goroutine 调度开销、上下文切换、内存竞争都会随 P 数上升而变显著，尤其在 I/O 密集型服务中——你设成 128，实际活跃 goroutine 可能只有几十个，其余都在等网络或锁。
真实压测中更有效的做法是固定 GOMAXPROCS（比如 4 或 8），然后通过 pprof 观察 goroutines 和 scheduler 的状态，而不是盲目调高。
- 用
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=1查看 goroutine 分布 - 观察
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/schedlatency_profile中的调度延迟是否突增 - 如果
runtime.NumGoroutine()持续 > 10k 且增长不停，大概率是泄漏，不是并发不够
HTTP 客户端连接复用与 http.Transport 调优
默认的 http.DefaultClient 复用连接，但参数保守：MaxIdleConns 是 100，MaxIdleConnsPerHost 是 100，IdleConnTimeout 是 30 秒。压测时很容易卡在“等待空闲连接”上，表现就是 QPS 上不去、延迟毛刺多。
真正生效的调优不是堆数字，而是匹配后端能力。比如你的 API Server 只开了 500 个连接池，客户端设 MaxIdleConns=2000 就浪费且可能触发服务端拒绝。
- 压测前先确认后端最大连接数（Nginx 的
worker_connections、Go 服务的http.Server.MaxConns） - 客户端
http.Transport至少设MaxIdleConnsPerHost: 200、IdleConnTimeout: 90 * time.Second - 禁用
ExpectContinueTimeout（设为 0），避免小请求多一次 round-trip
真实压测中，瓶颈往往不在 Goroutine 数量，而在连接复用策略、锁粒度、或日志/监控埋点本身的同步开销。把 log.Printf 换成 zap.Sugar().Infof，QPS 可能涨一成——这种细节比“怎么开 1000 个 goroutine”更值得盯住。
