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🗣 Wd提问: cdn性能测试

🤖 Ai回答:
CDN（Content Delivery Network）性能测试的核心目标是验证「就近访问、低延迟、高吞吐、高可用」三大指标。下面给出一套从“测什么 → 怎么测 → 看什么 → 怎么优化”的完整实战流程，既适用于上线前压测，也适用于日常巡检。

一、测什么：4 大维度 12 项指标
1、延迟
• DNS 解析时间
• TCP/TLS 建链时间
• TTFB（首字节时间）
• RTT（往返时延）

2、带宽与吞吐
• 单文件峰值吞吐（Mbps）
• 并发吞吐（RPS/QPS）
• 回源带宽占比（Origin offload）

3、可用性与正确性
• HTTP 状态码 2xx/3xx/4xx/5xx 分布
• 文件一致性（校验 ETag/MD5）
• 节点故障容灾（主动/被动探测）

）

4、缓存命中率
• 边缘命中率（Edge Hit Ratio）
• 父层命中率（Parent Hit Ratio）
• 回源率（Origin Fetch Ratio）

二、怎么测：工具 + 场景 + 脚本
1、工具选型
• 单点延迟/路由：dig、ping、mtr、curl -w、httping
• 浏览器级：WebPageTest、Lighthouse、Catchpoint
• 全球真机拨测：Catchpoint、Pingdom、阿里云 ARMS、腾讯云 CAT
• 高并发压测：wrk、ab、hey、locust、JMeter、k6、Artillery
• 日志分析：CDN 原始日志（Nginx/ATS）、ELK、ClickHouse
• 可视化：Grafana + Prometheus（Exporter 或 CDN 自带监控）

2、典型测试场景
场景 A：静态小文件（html/js/css/png）
场景 B：大文件下载（apk/zip/iso）
场景 C：流媒体（HLS/DASH 切片）
场景 D：动态 API（不可缓存，验证边缘计算/回源链路）
场景 E：突增流量（秒杀、发版）

3、最小可运行脚本示例
① 延迟 + 首字节
curl -w @curl-format.txt -o /dev/null -s https://cdn.65.hk/app.js
curl-format.txt 内容：
dns:%{time_namelookup} tcp:%{time_connect} tls:%{time_appconnect} ttfb:%{time_starttransfer} total:%{time_total}

② 高并发压测（wrk）
wrk -t4 -c1000 -d60s latency https://cdn.65.hk/1MB.bin

③ 全球 100 节点拨测（k6 Cloud）
k6 cloud run vus 100 duration 5m script.js
// script.js 里用 http.get() 并带上 tags={region:us-west-1}

三、看什么：阈值与报警
1、延迟
• 首字节 < 100 ms（国内） / < 200 ms（跨国）
• DNS 解析 < 30 ms
2、吞吐
• 单节点 1 Gbps 压测 95% 带宽利用率
• 回源率 < 5%（静态文件）
3、可用性
• 错误率 < 0.1%
• 5xx 报警阈值：连续 3 次探测失败
4、缓存命中率
• 边缘命中率 ≥ 90%（静态文件）
• 父层命中率 ≥ 60%

四、怎么优化：定位套路
1、慢在哪里？
dig +trace → mtr → curl -w → CDN 日志
80% 的“慢”是因为 DNS 解析跨运营商或 TLS 握手慢。

2、命中率低？
• 检查 Cache-Control、Expires、ETag 是否允许缓存
• 避免 URL 带随机参数（如 ?v=rand123）
• 对不常变化的动态内容，使用“参数忽略”或“边缘规则”强制缓存

3、回源带宽高？
• 调大 TTL（静态文件 7d+，热点文件 1h）
• 启用 Range 回源合并（减少回源次数）
• 父层/二级缓存（L2 Cache）扩容

4-list 优化清单
[ ] 开启 HTTP/2 + TLS 1.3 + OCSP Stapling
[ ] Brotli/Gzip 压缩（文本 70% 体积节省）
[ ] 图片自适应（WebP/AVIF）
[ ] 开启 QUIC（UDP 0-RTT）
[ ] 使用 ETag + If-None-Match 避免 304 回源
[ ] 配置预加载（Preload）和预连接（Preconnect）

五、自动化闭环（推荐）
1、定时拨测：Catchpoint → Prometheus → Grafana
2、压测即代码：GitHub Action 触发 k6 Cloud → 报告回传 PR
3、日志实时分析：CDN 日志 → Kafka → Flink → ClickHouse → 看板
4、故障演练：Chaos Mesh 随机下线 CDN 节点下线，验证容灾

一句话总结
“用全球拨测看延迟，用高并发压测看吞吐，用日志看命中率，用混沌工程看容灾。”

Ai作答

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