今天跟大家聊聊我搞的这个“斧头帮杀戮”实践，听起来有点唬人，就是个压测项目，名字嘛图一乐呵。
事情是这样的，最近接个活儿，需要对一个新开发的API接口进行压力测试，看看在高并发情况下能不能扛得住。一开始想着用常规的压测工具，比如JMeter啥的，但是总觉得差点意思，想搞点新花样。
正好前几天看部老电影，里面有个斧头帮，拿着斧头砍来砍去，特别带劲。我就寻思，要不这回的压测也搞成“斧头帮杀戮”的场景，让每个并发用户都变成一个“斧头帮小弟”，对着目标API一顿猛砍，看看它到底能承受多少“斧头”。
说干就干。
我用Python写个简单的脚本，模拟“斧头帮小弟”的行为。脚本的主要功能就是不停地向目标API发送请求。为让“砍杀”更真实，我还加些随机性，比如每个“小弟”的“砍杀”频率和“砍杀”力度（请求参数）都有所不同。
脚本写好后，就开始招募“斧头帮小弟”。我用多线程模拟多个并发用户，每个线程都运行一个“斧头帮小弟”脚本。我只开10个线程，先试试水。
结果，API接口表现还不错，轻轻松松就扛住。看来10个“小弟”的“砍杀”力度还不够。
于是我开始增加“小弟”的数量，从10个加到50个，再加到100个。每次增加“小弟”，我都观察API接口的响应时间和错误率。
当“小弟”增加到200个的时候，API接口开始出现一些延迟，响应时间明显变长。错误率也开始上升，偶尔会出现一些请求失败的情况。
这说明，API接口的压力已经开始增大。
我继续增加“小弟”的数量，一直加到500个。这个时候，API接口几乎已经崩溃，响应时间达到几秒甚至十几秒，错误率也高达50%以上。
看来，这个API接口的性能瓶颈就在这里。500个“斧头帮小弟”一起“砍杀”，它就顶不住。
找到瓶颈，下一步就是优化。我把压测结果反馈给开发团队，他们对API接口的代码进行一些优化，比如增加缓存、优化数据库查询等。
优化之后，我再次运行“斧头帮杀戮”脚本。这回API接口的表现明显好多。即使在500个“小弟”的“砍杀”下，响应时间也保持在可接受的范围内，错误率也大大降低。
为进一步测试API接口的性能极限，我把“小弟”的数量增加到1000个。这回API接口仍然能够正常运行，只是响应时间略有增加。
最终，我得出这个API接口在经过优化之后，能够承受1000个并发用户的压力。
这回“斧头帮杀戮”实践，让我对API接口的性能有更深入的解。同时也让我意识到，压测不仅仅是一种技术手段，更是一种有趣的体验。下次有机会，我还要搞点更刺激的压测场景。
