01
通信系统性能测试概述
定义、目标、关键指标（吞吐量、时延、抖动、丢包率）与测试生命周期。
基础指标
02
测试环境搭建
硬件选型（服务器、网卡、线缆）、软件栈（操作系统、驱动、测试工具）与网络拓扑设计。
环境硬件
03
基准测试方法论
控制变量法、基线建立、重复性与置信区间、测试脚本自动化。
方法自动化
04
吞吐量测试
使用 iperf3 进行 TCP/UDP 吞吐量测试，理解带宽与窗口大小关系。
iperf3TCP
05
时延与抖动测试
使用 ping、mtr、traceroute 测量 RTT，分析抖动来源（队列、处理延迟）。
延迟RTT
06
丢包率测试
使用 iperf3 与 netstat 统计丢包，区分拥塞丢包与链路错误丢包。
丢包监控
07
并发连接测试
使用 wrk、ab、locust 模拟高并发场景，分析连接数对性能的影响。
并发wrk
08
长连接与短连接测试
HTTP/1.1 Keep-Alive 与 HTTP/2 多路复用对比，连接池配置优化。
HTTP连接池
09
协议栈性能测试
TCP 参数调优（tcp_rmem、tcp_wmem、tcp_congestion_control），UDP 缓冲区调优。
TCP内核
10
网卡性能调优
RSS、RPS、XPS、中断合并（coalescing）等硬件调优技术。
网卡中断
11
内核网络参数调优
net.core.rmem_default、tcp_tw_reuse、tcp_fin_timeout 等参数详解。
内核sysctl
12
应用层性能测试
HTTP 请求/响应时间、数据库连接池、消息队列（Kafka/RabbitMQ）吞吐量测试。
应用中间件
13
负载均衡器性能测试
LVS、Nginx、HAProxy 的吞吐量、连接数、SSL 卸载性能对比。
负载均衡Nginx
14
防火墙与安全设备性能测试
iptables 规则数对吞吐量的影响，DPDK 加速方案。
安全DPDK
15
无线网络性能测试
Wi-Fi 6/5G 环境下的吞吐量、时延、信号干扰测试，MIMO 与信道绑定影响。
无线5G
16
卫星通信性能测试
高时延、高误码率环境下的 TCP 加速（PEP、Hybla、BIC）与 UDP 丢包恢复。
卫星TCP加速
17
数据中心网络性能测试
RoCEv2、DCQCN、PFC 等数据中心网络技术测试。
数据中心RDMA
18
云网络性能测试
VPC 内网带宽、NAT 网关吞吐量、负载均衡器性能、CDN 加速效果测试。
云VPC
19
容器网络性能测试
Docker bridge、Overlay（VXLAN）、Macvlan、SR-IOV 性能对比，CNI 插件选择。
容器CNI
20
服务网格性能测试
Istio/Envoy Sidecar 代理对延迟与吞吐量的影响，mTLS 握手开销。
服务网格Istio
21
性能监控与数据采集
使用 Prometheus + Grafana、Netdata、eBPF（bpftrace）实时监控网络指标。
监控eBPF
22
性能瓶颈定位方法
自上而下法、自下而上法、USE 法（利用率、饱和度、错误）。
方法论定位
23
常见性能问题案例分析
TCP 重传率过高、窗口缩放因子不匹配、Nagle 算法与延迟确认冲突。
案例排错
24
性能调优策略
从硬件升级、内核参数、应用配置、架构设计四个维度进行系统性调优。
调优策略
25
自动化性能测试框架
使用 Python + pytest + Locust 构建自动化测试流水线，集成 CI/CD（Jenkins/GitLab CI）。
自动化CI/CD
26
性能测试报告编写
测试目标、环境描述、测试结果（表格/图表）、瓶颈分析、调优建议、结论。
报告文档
27
容量规划与预测
基于历史数据与业务增长模型，预测未来 6-12 个月的网络带宽与连接数需求。
容量规划
28
混沌工程与压力测试
使用 Chaos Mesh、Gremlin 注入网络故障（延迟、丢包、分区），验证系统韧性。
混沌韧性
29
性能测试工具链对比
iperf3、netperf、wrk、ab、locust、JMeter、tsung、dperf 的适用场景与优缺点。
工具对比
30
全流程实战案例
从需求分析、环境搭建、基准测试、瓶颈定位、调优实施到最终报告输出的完整闭环。
实战全流程