im_server/loadtest/im-pressure

IM 双机压力测试工具

该工具按配置指定的企业租户运行：两台压测机各承载 1000 个 WebSocket 用户，共 2000 个用户、1000 对好友和一个 2000 人群。当前测试环境使用 allrich，本轮实时参数见 MACHINE-B.md 和 allrich 双机压测执行记录。

机器 B 上的 AI 或操作人请直接阅读 MACHINE-B.md。该文件不重复讲方案，只给出机器 B 从核验到启动、观察和回传结果的完整命令。

两台机器的固定分工

当前仓库所在机器固定作为 机器 A。两台机器不要交换 -machine 参数，否则账号分片和结果归属会混乱。

项目	机器 A（当前机器，主控）	机器 B（另一台机器，发压）
模拟账号	lta0001 至 lta1000	ltb0001 至 ltb1000
WS 连接数	1000	1000
固定参数	-machine a	-machine b
数据准备	执行 prepare、verify	不执行
双机协调	运行 coordinator :8090	连接机器 A 的 :8090
场景发压	运行 agent A	运行 agent B
指标	agent :9105，运行中央 collect	agent :9105，供机器 A 抓取
结果	保存 A 结果、接收 B 结果、执行 merge	保存 B 结果并传回机器 A

机器 A 至少准备三个终端：协调器、agent A、指标采集。机器 B 至少准备一个终端运行 agent B；需要单独采集本机指标时再开第二个终端。

机器 B 最短操作清单

机器 B 的完整命令见 MACHINE-B.md。机器 B 操作人只需完成以下事项：

1. 检出与机器 A 相同的 Git 提交并构建 im-pressure。
2. 接收机器 A 生成的 config.json 和 manifest.json，不要自行运行 prepare。
3. 设置与机器 A 相同的 IM_API_KEY、IM_LOAD_PASSWORD，执行一次 verify。
4. 从机器 A 获取本轮 RUN_ID 和机器 A 内网 IP。
5. 等机器 A 启动 coordinator 后，固定使用 -machine b 启动 agent B。
6. agent B 退出后，将 agent-b-summary.json 传回机器 A。

机器 B 不负责建账号、加好友、建群、选择场景或合并报告。

网络要求

• 机器 B 必须能访问 http://机器A内网IP:8090。
• 如果由机器 A 集中采集 agent 指标，机器 A 必须能访问 http://机器B内网IP:9105/metrics。
• 两台机器都必须能访问配置中的 HTTP API 和各自的 WS 地址。
• 8090 是无鉴权的压测协调端口，只允许压测内网访问，不要暴露到公网。
• 两台机器必须使用 NTP/chrony 同步时间。报告会分别输出同机时钟延迟和跨机器单向延迟；跨机器出现负延迟样本时，后者仅用于诊断，不参与门禁。

统计口径

• 发送成功以 {ctrl code=2xx, params.seq>0} 为准，形成两台机器共享的 ACK 台账。
• 实时到达只统计同时匹配本轮 run_id 和 x-im-client-mid 的 {data}。
• 群消息设置 noecho=false，每条服务端接受的群消息期望 2000 个连接各收到一次。
• 实时 drain 结束后先等待 history_settle（默认 5 分钟），让 Kafka 在不受核验查询干扰的情况下自然排空，再通过 {get what=data} 按 ACK 的 Topic/Seq 回查历史。
• 每轮建立 WS 后、正式计时前，以 32 个 worker 对本机 1000 个账号做好友关系、P2P Topic 和发布权限预检；任一异常会终止本轮。
• 历史回查默认每机使用 12 个 worker、总超时 3 分钟，并在超时内持续重试缺失区间。历史读取并发能力应使用独立场景测试，不与落库吞吐测试混在一起。
• publish 错误完整分类为 403、502、503、ctrl_timeout、socket_error 和 other，不受文本错误样本上限影响。
• delivery_local_p95_ms 使用发送方本机收到 echo 的同机时钟样本，是投递延迟门禁口径；兼容字段 delivery_p95_ms 与它保持一致。
• delivery_cross_machine_p95_ms 是跨机器单向观测值，只有两机时钟同步达标时才有意义；cross_machine_negative_latency_samples > 0 明确表示存在时钟偏差。
• manifest.json 含登录 token，文件权限为 0600，不得提交到 Git 或放入结果包。

两台机器初始化

两台机器先检出完全相同的 Git 提交，并分别构建本机二进制：

git rev-parse HEAD
go build -o loadtest/im-pressure/im-pressure ./loadtest/im-pressure
ulimit -n 100000

只在机器 A 创建配置：

cp loadtest/im-pressure/config.example.json loadtest/im-pressure/config.json
export IM_API_KEY='...'
export IM_LOAD_PASSWORD='...'

修改 config.json：http_base 指向 IM HTTP API；endpoints.a/b 分别填写两台机器应直连的 WS Pod/LB 地址，多个地址时用户会轮询分配。正式测试保持 insecure_tls=false。

测试环境要求短信验证注册时，将 registration_phone_prefix 配置为 7 位数字。工具为机器 A 追加后缀 0001 起的序号，为机器 B 追加后缀 5001 起的序号，生成互不冲突的 11 位测试手机号；验证码从 verification_code_env 指定的环境变量读取。正式环境不得使用固定测试验证码。

endpoints.a 是机器 A 的 1000 个用户使用的 WS Pod/LB 地址，endpoints.b 是机器 B 的 1000 个用户使用的地址。要验证跨 Pod 投递时，应让 A、B 连接到不同 Pod 或不同的定向入口；如果都填同一个普通 LB，连接落在哪个 Pod 将由 LB 决定。

机器 B 同样需要设置 IM_API_KEY 和 IM_LOAD_PASSWORD。密码用于 Token 失效时自动回退 Basic 登录，不能只在机器 A 设置。

机器 A：一次性准备

以下命令只在当前机器 A 执行。命令可重复运行，会复用已有账号、好友和群：

./loadtest/im-pressure/im-pressure prepare \
  -config loadtest/im-pressure/config.json \
  -manifest loadtest/im-pressure/manifest.json

./loadtest/im-pressure/im-pressure verify \
  -config loadtest/im-pressure/config.json \
  -manifest loadtest/im-pressure/manifest.json

准备成功后，机器 A 的 manifest 中包含 2000 个账号 Token、1000 个 P2P Topic 和群 Topic。将配置和 manifest 安全复制到机器 B：

export MACHINE_B_SSH='user@机器B内网IP'
export MACHINE_B_REPO='/home/user/im_server'

scp loadtest/im-pressure/config.json \
  "${MACHINE_B_SSH}:${MACHINE_B_REPO}/loadtest/im-pressure/config.json"
scp loadtest/im-pressure/manifest.json \
  "${MACHINE_B_SSH}:${MACHINE_B_REPO}/loadtest/im-pressure/manifest.json"

机器 B 收到后执行：

cd /home/user/im_server
chmod 600 loadtest/im-pressure/manifest.json
export IM_API_KEY='...'
export IM_LOAD_PASSWORD='...'
./loadtest/im-pressure/im-pressure verify \
  -config loadtest/im-pressure/config.json \
  -manifest loadtest/im-pressure/manifest.json

MACHINE_B_REPO 必须填写机器 B 上仓库的绝对路径。每次机器 A 重新执行 prepare 并改变了 manifest，都必须重新同步到机器 B。

每轮双机运行

以下示例执行单聊场景。机器 A 设置本轮场景；两台机器使用同一个、每轮唯一且不超过 24 个字符的 RUN_ID，保证结果目录一致：

export RUN_ID='p2p-20260927-01'
export SCENARIO='p2p'
export MACHINE_A_IP='机器A内网IP'
export MACHINE_B_IP='机器B内网IP'
mkdir -p "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}"

机器 A 应在正式起压前启动终端 A3 的指标采集，然后按 A1、A2、B1 的顺序启动协调器和两个 agent。

第一步：机器 A 启动协调器

机器 A 终端 A1：

./loadtest/im-pressure/im-pressure coordinator \
  -listen :8090 \
  -run-id "${RUN_ID}" \
  -scenario "${SCENARIO}" \
  -output "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/coordinator.json"

协调器会等待两个 agent 都报告 1000 条连接 READY，再统一下发至少 30 秒后的开始时间。不要跳过协调器直接启动 agent。

第二步：机器 A 启动 agent A

机器 A 终端 A2：

./loadtest/im-pressure/im-pressure agent \
  -config loadtest/im-pressure/config.json \
  -manifest loadtest/im-pressure/manifest.json \
  -machine a \
  -coordinator "http://${MACHINE_A_IP}:8090" \
  -metrics-listen :9105 \
  -output "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/agent-a-summary.json"

第三步：机器 B 启动 agent B

机器 B 终端 B1 需要先设置与机器 A 相同的值：

cd /home/user/im_server
export IM_API_KEY='...'
export IM_LOAD_PASSWORD='...'
export RUN_ID='p2p-20260927-01'
export MACHINE_A_IP='机器A内网IP'
mkdir -p "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}"

./loadtest/im-pressure/im-pressure agent \
  -config loadtest/im-pressure/config.json \
  -manifest loadtest/im-pressure/manifest.json \
  -machine b \
  -coordinator "http://${MACHINE_A_IP}:8090" \
  -metrics-listen :9105 \
  -output "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/agent-b-summary.json"

机器 B 不需要传 SCENARIO，场景由机器 A 的 coordinator 下发。两个 agent 可以任意先后启动，但 coordinator 必须最先启动。

两个 agent 都建立 1000 条连接后，协调器下发统一的 UTC start_at。场景可替换为：

• p2p：1000 对用户两侧同时发送，默认每人 10 条、间隔 1 秒。
• group：每台机器 500 个发送者，每人 2 条；全局每 100ms 一条，共 2000 条。
• mixed：300 对私聊用户每人 5 条，同时每台 250 个群发送者各发 2 条。

机器 A：回收并合并报告

两个 agent 完成历史回查并退出后，在机器 A 拉取机器 B 的 summary：

scp "${MACHINE_B_SSH}:${MACHINE_B_REPO}/loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/agent-b-summary.json" \
  "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/agent-b-summary.json"

然后仍在机器 A 合并报告：

./loadtest/im-pressure/im-pressure merge \
  -a "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/agent-a-summary.json" \
  -b "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/agent-b-summary.json" \
  -output "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/report.json"

report.json 给出 ACK、实时投递、重复、乱序、断连和历史持久化核验结果。当前正确性门禁要求上述错误计数全部为 0。

每个 agent 在 :9105/metrics 暴露连接、发送、接收、重复、乱序、断连以及 Go/process 指标；端口冲突时可通过 -metrics-listen 修改，传空字符串可关闭。

机器 A：集中采集指标

collect 可并行抓取 Prometheus、Redis exporter、Kafka exporter、mysqld exporter、kube-state-metrics/cAdvisor 和压测机 node-exporter，原始响应按时间写入 JSONL：

./loadtest/im-pressure/im-pressure collect \
  -duration 20m -interval 5s \
  -coordinator "http://${MACHINE_A_IP}:8090" \
  -coordinator-output "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/coordinator.json" \
  -url agent-a=http://127.0.0.1:9105/metrics \
  -url agent-b=http://${MACHINE_B_IP}:9105/metrics \
  -url im=http://PROMETHEUS_HOST/api/v1/query?query=up \
  -url redis=http://REDIS_EXPORTER/metrics \
  -url kafka=http://KAFKA_EXPORTER/metrics \
  -url mysql=http://MYSQLD_EXPORTER/metrics \
  -url node-a=http://NODE_A_EXPORTER/metrics \
  -url node-b=http://NODE_B_EXPORTER/metrics \
  -output "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/metrics.jsonl"

机器 A 终端 A3 运行采集器。每条 JSONL 快照会自动标记 phase=before|during|after：coordinator 下发开始时间后进入 during，coordinator 结果文件生成后进入 after。URL 含 & 时需用单引号包住整个 name=url 参数。建议起压前 2 分钟开始采集，结束后继续 5 分钟，以观察 Kafka lag、数据库落库追平时间及资源恢复。如果机器 A 无法访问机器 B 的 9105，就在机器 B 单独运行一份 collect，结束后把 JSONL 一并传回机器 A。

MySQL 独立落库核验

合并报告后在机器 A 使用只读 DSN 对 ACK ledger 做独立校验。工具会根据租户和消息时间自动查询 im_NNN_messages 及涉及的群消息月表，精确比较 client_mid + topic + seq，并统计缺失、错配、重复和非 ACK 消息：

export MYSQL_DSN='readonly:password@tcp(mysql-host:3306)/meeting_im?parseTime=true'
./loadtest/im-pressure/im-pressure verify-db \
  -coordinator "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/coordinator.json" \
  -tenant allrich \
  -dsn-env MYSQL_DSN \
  -registry-db hotgo \
  -output "loadtest/im-pressure/results/${RUN_ID}/db-verification.json"

DSN 只能通过环境变量传入，不要写入配置、命令脚本或结果包。命令在 missing、mismatch、duplicate 或 unexpected 任一计数非零时返回失败。

运行前检查

ulimit -n 100000
curl -fsS "http://${MACHINE_A_IP}:8090/v1/status"
curl -fsS http://127.0.0.1:9105/metrics | head

两台压测机应完成时钟同步，并确认压测出口、Ingress、Pod 与 Redis/MySQL/Kafka 连接数限制可以容纳本轮负载。协调器没有鉴权，只能监听在受控压测网络中。