实时通信与 WebSocket 测试：连接生命周期、消息时序、断线重连与并发压测
系统讲解实时通信与 WebSocket 测试的工程化实践：连接生命周期（握手升级、鉴权、心跳保活、优雅关闭）验证、消息顺序与乱序/重复/丢失的至少一次语义、背压与缓冲控制、断线重连的退避与状态恢复、重连风暴防护、连接数与广播的并发压测、mock WebSocket 服务端与录制回放，以及 CI 中的稳定性治理。
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压测
共 11 篇文章。
《Python编程实战》18.2 迭代开发、联调与压测
把 TaskFlow 真的写出来：SQLAlchemy 2.1.4 模型、scrypt 加 JWT 认证、带缓存的 FastAPI 路由、后台任务队列，并用 pytest 跑出 11 例通过、86% 覆盖率，起 uvicorn 用 httpx 联调、自写压测器压出真实 QPS 与延迟分位。
实时通信的端到端测试与压测
给出实时通信的测试与压测方法论：用无头浏览器与假媒体流搭建可重复的端到端用例、以 getStats 断言首帧时间与丢包率、用无头浏览器与 Pion 模拟并发房间、通过网络损伤模拟覆盖四档弱网回归，并给出基线管理、CI 分层流水线与容量规划的落地方法。
《Spring Boot 实战》17.2 压测与容量评估
压测做错比不做更危险：它会给出一个被信任的错误容量结论。本节讲清压测目标、场景与数据设计、工具选型、压测机与被测机分离、预热与稳定期、指标采集口径，拆解「连接池与并发不匹配」等假瓶颈，并给出用实测 QPS 乘安全系数倒推实例数的完整方法与示例。
《AI Agent 工程实战》14.3 吞吐与并发压测：找容量上限与拐点
用纯标准库 asyncio 写一个极简压测器（固定并发、固定请求数，统计 QPS/P50/P95/错误率），对第 8 章的并发受限服务跑 4 档并发。真跑显示 QPS 在并发 8 附近见顶（110→176 后不再涨），延迟却从 45ms 涨到 224ms，拐点清晰；再加请求超时后 QPS 会虚高而错误率飙到 87%，并给出容量规划余量。
《Python编程实战》16.3 压测、容量评估与限流降级
从「单个请求快」到「并发不雪崩」：用 concurrent.futures 与 time.perf_counter 自写小压测器打出 QPS 与延迟分位数，讲清容量曲线与 Little Law 的容量评估，真跑令牌桶限流（含 429 端到端）与超时兜底的降级策略，收成上线前的容量清单。
Nginx 事件模型与性能调优进阶：worker 进程、epoll 与内核参数全解析
深入 Nginx 的事件驱动模型与性能调优进阶，覆盖 worker 进程模型与 CPU 亲和、epoll 事件循环、keepalive 长连接与连接池、缓冲区与内存调优、内核参数与系统级调优，结合压测方法论给出定位瓶颈与量化验证的完整路径。
设计一个秒杀系统
本文系统设计一个高并发秒杀系统：需求澄清与量级估算、静态化与削峰分层架构、多级限流、库存扣减与一致性（Redis 预扣 + 消息队列异步落库）、防刷与安全风控，并给出架构图、数据表、限流与扣减伪代码、压测与发布预案。
Kafka 性能调优与容量规划：从生产者到 Broker 的全链路压测指南
系统讲解 Kafka 性能调优与容量规划：性能模型（吞吐/延迟/持久化三角）、生产者调优（批量/压缩/重试/buffer）、消费者调优（fetch/并发/批量处理）、Broker 调优（磁盘/页缓存/分区数/segment）、压缩与序列化选型、容量规划估算、kafka-producer-perf-test 压测方法
推理基准与压测：TTFT、ITL、TPOT 指标与容量规划实战
『我的推理服务到底能扛多大流量？』『加一张卡值不值？』『P99 为什么这么差？』这些问题都需要一套科学的基准测试方法。本文讲解 LLM 推理的核心性能指标 TTFT / ITL / TPOT，分析延迟与吞吐曲线，演示 LLM Perf 与 Locust 两类压测工具，最后给出容量规划与成本建模的完整方法。一、推理性能指标体系
24. Java 性能测试与压测工具链
从 JMH 微基准到 Gatling 协议压测，从 Arthas 线上诊断到全链路压测，构建完整的 Java 性能工具体系