性能压测,SQL查询异常

博客讲述了数据库性能压测时,取sequence服务大量超时报错的问题。通过SQL Profile工具监控发现,因错误数据导致SQL执行慢,修改数据后仍未改善。最终通过更新数据库统计信息并清空缓存,使SQL用到索引,解决了问题。

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    早上测试对性能压测,发现取sequence服务大量超时报错,查询线上的监控SQL:

    

  大量这个查询,我在DeviceID和Isdelete上建有复合索引,应该很快,而且我测试了一下,取值,执行效率很高,不会出现慢的情况。

但是通过SQL Profile工具监控,发现这个sql,执行的CPU和IO都是很高,取出profile监控出来的sql:

   exec sp_executesql N'select * from AppCustomerDevice where DeviceID=@DeviceID  and IsDelete=0',N'@DeviceID nvarchar(4000)',@DeviceID=N''

原来这条数据查出17多万条数据,所以执行很慢。后来沟通下来DeviceID='' 是一些错误数据,技术可以把这些IsDelete=0的数据改成IsDelete=1,改成1后,按情况SQL应该优化好了,

但是通过SQL Profile工具发现,还是这个sql执行起来很慢,看其执行计划还是走的全表扫描,让技术把这个参数化的写法改成非参数化,但是要发版,后来在@DeviceID=N‘2’ 随便取值还是IO很高。

  看情况是执行计划有午,要么固定其执行计划,加上 with(index=索引名),但是发版时间长,感觉就是统计信息不对,

  在这个库上执行了一下更新统计信息:  EXEC sp_updatestats  ,在清空一下缓存: dbcc freeproccache

  再次执行,发现用到索引。问题解决。

  总结:

    1,一直以为建索引就OK,其实要看查询sql这个的数据量有多少,刚好这个查询就是查得最大的,17多万条,而且全部取出,

    2,参数化查询后,执行计划未选择最优,可以考虑先更新一下数据库的统计信息 ,在清空一下缓存

转载于:https://www.cnblogs.com/zping/p/11053286.html

<think>嗯,用户需要了解小程序支付功能的性能方法、工具和实践。从引用内容看,用户可能正在准备小程序活动,需要确保支付系统能承受高并发流量。用户提到的"支付宝跳转"和"混合"说明涉及第三方支付平台集成,且可能有多小程序共用接口的情况。 用户隐藏的需求可能是:如何避免支付环节成为性能瓶颈?特别是大促时的突然流量高峰。引用[3][4]都强调了限流配置和系统高可用验证的重要性,这应该是用户最关心的实际痛点。 支付的难点在于:1) 涉及多系统联动(小程序前端、商户后端、支付平台、银行接口)2) 需要模拟真实支付流程(涉及加密、回调等)3) 数据安全性要求高。因此工具选择上JMeter+云组合最合适(引用[2][5]),既能模拟复杂流程又能生成海量并发。 特别要注意引用[1]提到的"流量放大"问题:如果支付页面有3个接口(比如创建订单、调起支付、结果查询),那么100QPS的入口流量会产生300QPS的后端请求。用户如果忽略这点,结果会严重偏离实际。 实践部分需要强调三个关键: 第一,环境隔离必须做,用生产环境的镜像配置,避免污染真实数据; 第二,阶梯增策略比瞬间峰值更合理,引用[4]提到"不同阶段"就是为了观察系统弹性; 第三,监控要覆盖全链路,特别是支付渠道返回的第三方延迟(引用[3]的"限流配置"就依赖这些数据)。 最后的风险点提醒很有必要。用户可能没意识到,支付试必须用真实银行卡?其实不需要,用支付平台的沙箱环境即可,但流水号生成规则要和线上一致。另外TPS≠QPS,支付完成量要看支付平台回调的成功通知。</think>以下是针对小程序支付功能的性能完整方案,结合行业实践和关键注意事项: ### 一、核心目标 1. **容量验证**:确定系统能承载的**最大支付并发量**(QPS/TPS) 2. **瓶颈定位**:识别支付链路中的性能短板(数据库/网络/第三方接口) 3. **稳定性试**:持续高负载下是否出现支付失败、超时或数据错误 4. **限流配置**:基于结果设置熔断阈值(引用[3][4]) --- ### 二、工具选型 | 工具类型 | 推荐方案 | 适用场景 | |----------------|-----------------------------------|----------------------------| | **开源工具** | JMeter + 分布式部署 | 自定义脚本、成本敏感型试 | | **云平台** | 阿里云PTS / 腾讯WeTest | 高并发场景(>10万QPS) | | **全链路监控** | SkyWalking + Prometheus + Grafana | 实时追踪性能指标 | > ✅ **支付场景必项**: > - 订单创建 → 支付接口调用 → 支付结果回调 > - 模拟支付渠道延迟(使用JMeter的`Gaussian Random Timer`) > - 订单状态同步验证(引用[5]的电商场景SQL可借鉴) --- ### 三、实操步骤(以JMeter为例) #### 1. **脚本设计关键点** ```java // 支付请求参数加密(模拟小程序端逻辑) String nonce = System.currentTimeMillis() + RandomUtils.nextInt(); String sign = HMACSHA256(apiKey, orderId + nonce); // 回调验证(需搭建mock支付平台) HTTP Request -> POST /pay/callback Body: {order_id: ${orderId}, status: "success"} Assertion: 检查订单库状态更 ``` #### 2. **参数化数据池** - **订单号**:`${__time(yyyyMMddHHmmss)}_${__Random(1000,9999)}` - **用户ID**:CSV文件轮询读取真实用户ID - **金额**:`${__Random(10,5000)}`(模拟真实支付分布) #### 3. **阶梯增策略** ```mermaid graph LR A[0-1分钟: 50QPS] --> B[1-3分钟: 100QPS] B --> C[3-5分钟: 200QPS] C --> D[持续加直到失败] ``` --- ### 四、重点监控指标 1. **支付核心接口** - 创建订单:`DB写入延迟 ≤ 20ms` - 调用支付:`第三方接口 99分位耗时 ≤ 1s` - 回调处理:`幂等校验成功率 100%` 2. **系统资源** ```bash # Linux监控命令示例 $ top -H -p $(pgrep java) # 线程资源 $ iostat -dx 1 # 磁盘IO ``` 3. **支付宝/微信支付特殊要求** - 证书加载性能(引用[1]:*支付证书需预热*) - 异步通知重试机制验证 --- ### 五、典型问题解决方案 | 问题现象 | 根本原因 | 解决措施 | |--------------------------|-------------------------|-----------------------------------| | 支付回调丢失 | 商户服务器处理超时 | 增加回调队列容量 + 重试补偿 | | 订单重复支付 | 网络抖动导致幂等失效 | Redis原子锁 + 订单状态机校验 | | 第三方支付响应慢 | 渠道限流 | 接入多支付通道 + 动态路由(引用[4])| --- ### 六、进阶实践建议 1. **混合场景**: 同时模拟「浏览商品-下单-支付」流程(引用[1]:*需放大N倍流量*) 2. **故障注入试**: - 模拟支付平台网络分区 - 强制触发数据库主从切换 3. **限流验证**: 当QPS超过阈值时,观察是否启动拒绝策略(如返回“系统繁忙”) > 📌 **关键结论**:支付必须包含**全链路事务验证**,仅试单一接口无法反映真实瓶颈(引用[2][4]) --- **相关问题** 1. 如何模拟微信/支付宝支付接口的超时和异常返回? 2. 支付中如何避免对真实资金流造成影响? 3. 分布式系统中如何保证支付订单号全局唯一? 4. 小程序支付需要特别注意哪些安全风险? [^1]: 支付宝小程序混合要求 [^2]: 云的核心价值 [^3]: 小程序的必要性 [^4]: 高可用系统验证方法 [^5]: 电商场景数据库操作示例
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