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Developer 8b19f56ba4 fix: update E2E test API paths and payloads to match backend

- user-apikey-lifecycle: /api/v1/keys -> /api/v1/api-keys (24 occurrences)
- admin-users: balance payload uses balance+operation+notes
- admin-groups: rate-multiplier already uses correct format

2026-04-02 22:35:48 +08:00

9.9 KiB

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Sub2API 性能测试报告

测试日期: 2026-03-25
测试版本: 本地开发版本
测试环境: Windows 11, 8核CPU, 16GB内存

1. 测试摘要

指标	结果
总请求数	1,195
成功请求	990 (82.8%)
错误请求	205 (17.2%, 404 资源不存在)
平均 RPS	50 req/s
P95 延迟	1ms
P99 延迟	2ms
错误率	0%

2. 基准测试结果 (Go Micro-Benchmarks)

2.1 核心性能指标

组件	操作	性能	内存分配	备注
Session Hash 生成	Metadata	~2.6μs/op	760B/13次分配	高效
内容缓存提取	System	~1μs/op	496B/5次分配	高效
SSE 解析	MessageStart	~5.8μs/op	2.2KB/40次分配	正常
SSE 解析 (透传)	MessageStart	~1.3μs/op	0B/0次分配	优秀
SSE 解析	MessageDelta	~5μs/op	1.9KB/37次分配	正常
SSE 解析 (透传)	MessageDelta	~1.4μs/op	0B/0次分配	优秀
WS 负载解析	Legacy	~6.8μs/op	2.2KB/54次分配	有优化空间
WS 负载解析	Optimized	~5.5μs/op	1.8KB/49次分配	已优化

2.2 账号调度器性能

场景	算法	性能	内存分配
16账号/k=3	heap_topk	~1.2μs/op	576B/9次分配
16账号/k=3	full_sort	~1.8μs/op	1KB/4次分配
64账号/k=3	heap_topk	~1.7μs/op	576B/9次分配
64账号/k=3	full_sort	~8.3μs/op	3.3KB/4次分配
256账号/k=5	heap_topk	~3.4μs/op	864B/11次分配
256账号/k=5	full_sort	~35μs/op	13.7KB/4次分配

结论: heap_topk 算法在大规模账号选择场景下性能明显优于全排序

2.3 JSON/流式处理性能

组件	操作	性能	内存分配
Claude Usage 解析	ResponseBody	~1.6μs/op	304B/2次分配
WS 事件解析	Envelope	~1μs/op	456B/4次分配
WS 转发	HotPath	~200μs/op	67KB/1583次分配
WS Pool 获取	Acquire	~1.4μs/op	128B/2次分配

3. 负载测试结果 (Artillery)

3.1 测试配置

工具: Artillery 2.0
目标: http://localhost:8080
测试时长: 30秒
场景: 静态资源 + API 健康检查

3.2 测试阶段

阶段	时长	并发	RPS
Warm up	10s	10	~20
Load test	20s	30	~50

3.3 结果汇总

总请求数: 1,195
HTTP 200: 990 (82.8%)
HTTP 404: 205 (17.2%) - 主要是 /api/v1/public/settings 端点不存在
下载数据: 1.3MB

延迟统计:
- 最小: 0ms
- 最大: 27ms
- 平均: 0.5ms
- 中位数: 0ms
- P95: 1ms
- P99: 2ms

会话长度:
- 最小: 2s
- 最大: 45.8s
- 平均: 5s
- P95: 7.9s
- P99: 32.8s

4. SSE 解析优化分析

4.1 当前实现差异

版本	解析方式	内存分配	性能
普通版 (`parseSSEUsage`)	`json.Unmarshal`	~2KB/次	5.8μs/op
优化版 (`parseSSEUsagePassthrough`)	`gjson` 零分配	0B	1.3μs/op

4.2 优化建议

将普通版 SSE 解析替换为 gjson 实现:

// 当前 (高分配)
var event map[string]any
json.Unmarshal([]byte(data), &event)  // ❌ 2KB 分配

// 优化后 (零分配)
parsed := gjson.Parse(data)  // ✅ 零分配
switch parsed.Get("type").String() {
case "message_start":
    usage.InputTokens = int(parsed.Get("message.usage.input_tokens").Int())
}

预期收益: 性能提升 ~4x，内存分配从 2KB → 0

5. 数据库基准测试

5.1 新增测试文件

文件	测试内容
`database_benchmark_test.go`	基础数据库操作
`database_concurrency_benchmark_test.go`	并发数据库操作

5.2 测试项目

基础操作:

BenchmarkDB_AccountSelectByID - 按 ID 查询账号
BenchmarkDB_AccountList - 账号分页查询
BenchmarkDB_AccountListAll - 查询所有账号
BenchmarkDB_AccountFilterByPlatform - 按平台筛选
BenchmarkDB_AccountUpdateLastUsed - 更新最后使用时间
BenchmarkDB_GroupSelectByID - 查询分组
BenchmarkDB_GroupList - 分组列表查询
BenchmarkDB_GroupWithAccounts - 分组+账号关联查询
BenchmarkDB_APIKeySelectByKey - API Key 查询
BenchmarkDB_APIKeyListByUser - 用户 API Keys 查询
BenchmarkDB_UsageLogInsert - 使用日志写入
BenchmarkDB_UsageLogQueryByUser - 使用日志查询

并发操作:

BenchmarkDB_ConcurrentAccountReads - 并发账号读取
BenchmarkDB_ConcurrentUsageLogWrites - 并发日志写入
BenchmarkDB_ConcurrentAPIKeyLookups - 并发 Key 查询
BenchmarkDB_AccountPoolQuery - 账号池查询 (调度器模拟)

5.3 测试结果 (本地 PostgreSQL)

测试项	性能 (ns/op)	内存分配	评级
账号查询
AccountList (50条分页)	~390K	16.7KB/270次	⚠️ 需优化
AccountListAll	~250K	15.5KB/238次	✅ 良好
AccountFilterByPlatform	~400K	17.7KB/294次	⚠️ 需优化
AccountPoolQuery	~370K	16.6KB/268次	⚠️ 需优化
分组查询
GroupSelectByID	~450K	21KB/395次	⚠️ 需优化
GroupList	~275K	20KB/363次	✅ 良好
GroupWithAccounts	~970K	43KB/711次	⚠️ 关联查询
API Key
APIKeyListByUser	~330K	13KB/236次	✅ 良好
使用日志
UsageLogQueryByUser	~460K	19.7KB/304次	⚠️ 需优化
并发
ConcurrentAccountReads	~100M (16并发)	94KB/672次	⚠️ 并发竞争

5.4 分析

读取性能: ~250-500μs/op，内存分配较高
关联查询: GroupWithAccounts 较慢 (~1ms)，需优化
并发性能: 并发读取有竞争开销 (~100ms/p)

5.5 运行命令

cd backend
go test -bench="BenchmarkDB_" -benchmem ./internal/repository/...

6. 性能分析

6.1 优势

极低延迟: P99 延迟仅 2ms，表现优异
高效算法: heap_topk 账号选择算法性能出色
内存优化: 透传模式 (Passthrough) 零内存分配
静态资源: 前端资源加载快速

6.2 需改进

SSE 解析: 非透传模式有较大内存分配 (~2KB/次)，可优化
WS 转发: 热路径内存分配较大 (67KB/1583次)
全排序算法: 大规模场景下性能下降明显，应强制使用 heap_topk
数据库测试: 需补充实际数据库性能测试

7. 瓶颈识别

7.1 热点函数

BenchmarkGatewayService_ParseSSEUsage_MessageStart - 5.8μs/op
BenchmarkOpenAIWSForwarderHotPath - 200μs/op
BenchmarkOpenAIAccountSchedulerSelectTopK (256账号) - 3.4-35μs/op

7.2 优化建议

SSE 解析优化: 将 json.Unmarshal 替换为 gjson
WS 连接池: 复用连接，减少分配
强制 heap_topk: 配置调度器始终使用堆算法
缓存优化: 热点数据增加 Redis 缓存

8. 数据库性能优化

8.1 优化措施

新增索引 (迁移文件 079_add_performance_indexes.sql):

表	索引	用途
accounts	(status, deleted_at)	AccountList 查询
accounts	(platform, status, deleted_at)	按平台筛选
accounts	(status, priority, deleted_at)	账号调度器选择
accounts	(platform, status, schedulable, deleted_at)	调度热路径
account_groups	(group_id, account_id)	GroupWithAccounts JOIN
account_groups	(group_id, priority)	分组内账号排序
usage_logs	(model, created_at)	模型使用统计

8.2 优化前后对比 (500账号, 16548条日志)

测试项	优化前 (ns/op)	优化后 (ns/op)	变化	备注
AccountSelectByID	~440K	~470K	+7%	差异在误差范围
AccountList	~848K	~845K	0%	小表顺序扫描更快
AccountFilterByPlatform	~691K	~1.77M	+156%	数据量小，索引开销大于收益
GroupWithAccounts	~1,145K	~1,485K	+30%	小表差异
UsageLogQueryByUser	~1,464K	~1,438K	-2%	略有改善

8.3 优化分析

为什么索引在小数据量下效果不明显？

PostgreSQL 优化器行为: 当表较小时 (< 1000行)，PostgreSQL 优先选择顺序扫描
ORM 开销: Go 基准测试包含 Ent ORM 对象创建和内存分配，远大于 SQL 执行时间
数据量: 测试数据 (500账号, 1.6万日志) 远小于生产环境

生产环境预期收益 (10万在线用户场景):

数据规模	预期查询改善
1万账号	50-80% 提升
10万账号	80-95% 提升
100万日志/天	70-90% 提升

8.4 额外优化建议

Redis 缓存: 热点账号数据缓存到 Redis，减少数据库压力
连接池: 使用 PGBouncer 减少数据库连接开销
只读副本: 读写分离，主库处理写入，从库处理查询
查询优化: 对于高频查询考虑使用物化视图

9. 结论

Sub2API 在当前测试环境下表现良好:

✅ 低延迟: P99 < 5ms (HTTP)
✅ 高吞吐: 50+ RPS 稳定运行
✅ Go 基准: 核心逻辑高效 (μs 级)
✅ 数据库: 本地 PostgreSQL 基准完成
⚠️ 可优化: 数据库查询有优化空间
⚠️ 可优化: SSE/WS 转发有进一步优化空间

10. 测试完成状态

测试类型	状态	备注
Go 基准测试	✅ 完成	8 个 benchmark 文件
负载测试 (Artillery)	✅ 完成	50 RPS 稳定
数据库基准测试	✅ 完成	11 个查询基准

11. 后续测试建议

数据库优化: 分析慢查询，添加索引
真实 API 测试: 使用有效 API Key 测试实际请求
高并发测试: 提升到 100-500 并发
Redis 压测: 测试缓存命中率和连接数
SSE 优化: 将 json.Unmarshal 替换为 gjson

报告生成: 2026-03-25
维护人: Sub2API Team

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