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性能评估

性能评估是在架构设计和技术选型完成后，对系统在 高并发、海量数据、AI计算等场景 下的性能能力进行预估、测试和优化方案设计。

针对类似力扣的算法平台，我帮你梳理一个完整的性能评估方案。

1. 性能评估目标

  1. 响应速度

    • 保证刷题、提交、判题、AI题解等核心功能在可接受时间内完成

  2. 系统吞吐量

    • 支撑高并发用户同时刷题和参加竞赛

  3. 稳定性与可用性

    • 系统在高负载下不崩溃，保持业务连续性

  4. 扩展性

    • 系统能根据用户增长快速扩容

2. 关键性能指标 (KPI)

指标 目标 测试方法
响应时间 <2秒（刷题、提交判题） 压力测试、真实用户监控
吞吐量 ≥5000并发用户 压力测试工具模拟高并发
AI题解生成时间 <3秒/题 单题AI生成性能测试
排行榜更新延迟 <1分钟 异步任务延迟监控
系统可用性 99.9% SLA监控、容灾演练
数据一致性 100% 数据完整性测试、事务验证

3. 性能评估对象

  1. 用户操作流程

    • 用户登录 / 注册
    • 刷题、提交代码、查看题解
    • 查看排行榜、竞赛报名
    • 查看学习路径和进度

  2. 后台服务

    • 判题服务（高并发编译和执行）
    • AI题解和推荐服务
    • 排行榜更新
    • 企业测评生成

  3. 数据层压力

    • 高频查询：题库、排行榜
    • 高频写入：提交记录、竞赛成绩
    • AI模型请求和缓存压力

4. 性能测试方法

测试类型 说明 工具
压力测试（Stress Test） 超过设计负载，观察系统行为 JMeter / Locust / Gatling
负载测试（Load Test） 模拟正常高峰并发，测响应时间和吞吐量 JMeter / Locust
并发测试 多用户同时刷题、提交 Locust / k6
AI推理性能测试 测试AI题解生成延迟 Python Profiling / TorchServe Benchmark
数据库性能测试 高频读写压力 Sysbench / pgbench / MongoBench
监控和指标采集 实时收集系统指标 Prometheus + Grafana

5. 性能优化方向

  1. 应用层优化

    • 异步处理任务（题目判题、排行榜更新）
    • API网关限流与熔断
    • 服务拆分和微服务扩容

  2. 数据层优化

    • Redis缓存热点题目、排行榜
    • 数据库读写分离、索引优化、分库分表
    • Elasticsearch优化搜索性能

  3. AI层优化

    • GPU加速推理
    • 模型量化 / 缓存常用题解
    • 异步AI任务处理

  4. 网络与中间件优化

    • CDN加速静态资源
    • 负载均衡策略优化
    • 消息队列高可用配置

  5. 监控和告警

    • 实时监控关键指标
    • 异常流量和延迟触发告警
    • 自动扩容策略

6. 性能评估示意图（Mermaid）

flowchart TD
    User[用户操作] --> API[API网关/负载均衡]
    API --> App[应用服务层]
    App --> Judge[判题服务]
    App --> AI[AI题解服务]
    App --> Contest[竞赛服务]
    App --> Community[社区服务]
    App --> Enterprise[企业测评]

    Judge --> DB[RDB / NoSQL / Cache]
    AI --> GPU[AI推理/GPU集群]
    Contest --> MQ[消息队列]
    Contest --> Cache[排行榜缓存]
    Enterprise --> DB

    Monitor[性能监控 & KPI采集] --> API
    Monitor --> App
    Monitor --> DB
    Monitor --> AI
    Monitor --> MQ

💡 总结：