在 Debian 上进行 JS 性能测试与瓶颈定位
一 环境准备与基线
- 更新系统与构建工具，安装常用依赖与测试工具：
- 更新与基础工具：
sudo apt update && sudo apt install -y curl wget git build-essential
- Node.js（建议 LTS）：使用 nvm 安装与切换版本，便于对比不同运行时对性能的影响
- 前端依赖：
sudo apt install -y npm
- 负载与压测：
sudo apt install -y apache2-utils wrk
- 可选 APM/进程管理：
sudo npm i -g pm2 autocannon artillery
- 建立可复现的基线：
- 固定 Node 版本、依赖版本 与 操作系统内核/电源策略（如避免省电模式）
- 在测试脚本前后使用 perf_hooks 或简单计时，记录关键路径的 P50/P95/P99 延迟 与 吞吐量，便于后续回归对比
二 前端 JS 性能测试
- 浏览器端基准与剖析：
- 使用 Chrome DevTools Performance 录制交互/加载过程，定位长任务、回流重绘、脚本阻塞与网络瀑布
- 在关键路径插入高精度计时：
performance.now() 或 console.time/console.timeEnd()，量化优化收益
- 真实用户监控与日志聚合：
- 在页面引入性能追踪脚本（如 Web Performance Tracer），配置 上报地址/项目/日志库，收集 FP/FCP/LCP/TTI 与自定义指标
- 多实例/多机部署时，使用 ELK（Elasticsearch/Logstash/Kibana） 或 Graylog 聚合与可视化性能日志，便于发现异常模式与回归
三 Node.js 后端性能测试
- 微基准与 CPU 剖析：
- 微基准：用 perf_hooks 测量函数/算法耗时，避免用
Date.now() 做高精度计时
- CPU 火焰图/采样：启动
node --inspect 并用 Chrome DevTools 进行 CPU Profiling；或使用 node --prof 生成 V8 日志并用 node --prof-process 分析热点
- 内存与 GC 分析：
- 生成 Heap Snapshot 与 Allocation Profile，定位内存泄漏与对象生命周期问题；必要时结合 clinic.js 做更高层诊断
- 负载与压力测试：
- 轻量 HTTP 压测：
ab -c 100 -t 30 http://localhost:3000
- 高并发与长时压测：
wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:3000
- 场景化/协议扩展：
autocannon -c 100 -d 30 http://localhost:3000；artillery run scripts/load-test.yml
- 运行与在线监控：
- 用 PM2 管理进程与采集指标：
pm2 start server.js --name api && pm2 monit；可接入 Prometheus/Grafana 做长期可视化监控
四 系统级监控与瓶颈定位
- 资源瓶颈判别：
- CPU 瓶颈：JS 计算密集或同步阻塞导致占用率长期打满
- 内存瓶颈：堆持续增长、频繁 GC、甚至触发 swap
- I/O 瓶颈：磁盘/网络吞吐或延迟成为主要限制因素
- 事件循环阻塞/延迟：长任务阻塞主线程，导致请求排队与延迟抖动
- 常用系统工具与用途：
htop：交互式查看 CPU/内存 与进程排行vmstat：整体 CPU/内存/换页 与系统负载iostat：磁盘 IOPS/吞吐/延迟top/glances：快速巡检与多指标概览
- 结合 Node 运行时指标：
- 关注 堆使用/GC 时间、事件循环延迟、请求/响应延时 与 吞吐，与系统指标交叉验证瓶颈归属（应用 vs 系统）
五 报告与持续化
- 固化测试流程：
- 在 CI 中执行微基准与负载测试，产出 P50/P95/P99、RPS、错误率 与 内存/CPU 报表，作为版本回归门禁
- 使用 Uptime Kuma 或自建看板监控 HTTP/TCP 可用性与延迟，异常时告警
- 上线后观测：
- 接入 APM（如 New Relic/Datadog/Elastic APM）获取 分布式追踪、错误跟踪 与 数据库/外部依赖 性能洞察
- 将关键指标与阈值接入 告警系统，在性能退化时及时回滚或限流