基准与压测 - 看题（单选面试题·含答案）- 代码川

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1. Gatling 的负载建模

A 随机 100 用户

B 一次性 100 用户

C 渐增 100 用户

D 每秒固定注入 100 个用户 ✓ 正确答案

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2. Locust 在性能压测中的工程应用，基于协程的并发模型与分布式压测如何组织，结果分析（RPS、响应时间分位数）如何指导容量规划？

A 线程

B 进程池

C Python 协程（gevent） ✓ 正确答案

D 阻塞 I/O

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3. k6 的脚本（JavaScript）与分布式执行模式如何编排，与 JMeter/Gatling 的定位差异

A Java

B JavaScript ✓ 正确答案

C Scala

D Python

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4. 压测环境与生产环境的差异（网络拓扑、硬件、数据规模）如何影响结果换算

A 硬件、网络拓扑、数据规模等差异 ✓ 正确答案

B 只看压测 RPS

C 无需考虑

D 只看代码

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5. JMH 的 @CompilerControl/@Fork/@Measurement

A 控制 JIT 编译

B 在独立 JVM 进程中运行基准，隔离 JIT/GC 状态 ✓ 正确答案

C 设置线程数

D 设置堆大小

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6. JMH 的 @Param 与多参数基准

A 参数化基准，为多个参数值各运行测量 ✓ 正确答案

B 设置基准名

C 控制线程数

D 设置 fork

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7. JMH 的 Fork/MeasurementBatchSize/Threads 的工程价值

A 设置堆

B 设置 JVM 数

C 设置测量线程数，评估并发场景性能 ✓ 正确答案

D 设置参数

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8. JMH 的 Profiler（GC/Stack/Classloader）

A 汇编代码

B 线程栈

C GC 活动（分配速率、GC 次数/时间） ✓ 正确答案

D 类加载

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9. wrk/ab/vegeta 等 HTTP 基准工具

A ab

B curl

C telnet

D vegeta ✓ 正确答案

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10. 压测指标解读，QPS、RT 分位（p99）、错误率与线程数/连接数的关系如何？

A 无关

B QPS = 平均 RT / 并发数

C QPS = 并发数 / 平均 RT ✓ 正确答案

D QPS = 并发数 × 平均 RT

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11. 压测结果的可信度，预热、并发模型与指标统计（平均 vs 分位）如何？

A 平均更准确

B 分位无意义

C 平均会被极端值掩盖，分位反映尾延迟与真实分布 ✓ 正确答案

D 平均更简单

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12. 压测瓶颈的逐层定位，从压测工具、网络、应用线程到数据库连接与锁

A 网络抓包

B jstack / JFR 线程事件 ✓ 正确答案

C 压测工具

D 磁盘监控

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13. 压测结果如何与生产监控指标（QPS/延迟/资源）协同校准，压测到生产的能力映射怎么做？

A 直接套用压测 QPS

B 只看生产日志

C 主观估计

D 压测基准 + 环境系数换算 + 生产监控/影子压测验证 ✓ 正确答案

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14. JMH 与 GraalVM 的协作

A 在 JVM 上运行

B 无法运行

C 编译为原生可执行文件运行 ✓ 正确答案

D 只测编译

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15. 压测工具选择，JMeter、wrk、Gatling、k6 的适用场景与分布式压测如何？

A wrk

B ab

C k6 ✓ 正确答案

D telnet

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16. 压测中的线程模型，同步线程 vs 异步 IO 对压测工具吞吐的影响如何？

A 同步线程模型

B 异步 IO 模型（NIO/协程） ✓ 正确答案

C 无差异

D 阻塞 I/O

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17. 全链路压测，流量染色、影子库与容量评估的工程实践如何？

A 流量染色标记，路由到影子资源 ✓ 正确答案

B 随机

C 不隔离

D 只测读

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18. 在 CI 中执行轻量冒烟压测与性能回归门禁

A 无限压测

B 只看功能

C 跳过性能

D 与历史/基线性能对比，超出阈值则阻断 ✓ 正确答案