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前言
在了解了Seata 的使用和基本原理后，尝试进行了一把简单的压测，看看在高并发情况下是否有其他问题。
测试环境
个人电脑：
- Intel? Core? i7-8750H CPU @ 2.20GHz 2.21 GHz
- 内存：16.0 GB
- 系统：Windows 10 专业版
组件：
- JDK 1.8
- nacos 2.0.3
- Seata 1.4.2（Nacos 注册中心，本地文件配置中心，记录数据库存储会话）
- Spring Boot 2.2.13
- Mariadb 10.1
- 账户、订单、库存单体服务部署
提交测试
全局事务的路径为，用户服务扣除余额=》订单服务添加一个订单=》库存服务扣除库存。
并发总数设置为1W次，并发请求数每次增加10。
并发 10
在该并发量下，成功下单1W，也没有什么异常，检查数据，也没有数据不一致的问题。
并发 20
在该并发量下也没有什么异常，但是偶尔某个响应时间明显长了很多。
并发 30
聚合报告：
前面开始的线程：
最后的线程：
订单数：
从上可以看到，当并发请求数达到30时，吞吐量仍然在20/S 左右，并且响应时间很长，存在异常，有一个订单失败。猜测响应时间过长的原因在于全局锁的竞争等待。
并发 100
在该请求并发情况下，吞吐量明显下降，异常率也飙升，失败了1000多个订单。但数据任然保持了一致性。
回滚测试
在库存服务中，抛出异常，测试在全局回滚的状态下，是否有并发问题。
并发10
数据无异常，全部回滚成功：
并发30
数据无异常，全部回滚成功：
并发100
数据无异常，全部回滚成功，吞吐量在50/S。
不需要全局事务测试
为了对比性，最后去掉分布式事务注解，测试下本地事务吞吐量。
并发100
可以看到吞吐量在80/S，比分布式事务场景下还是高了不少。
总结
1. 数据一致性
在高并发下，能保持全局事务数据一致性，没有发现脏数据。
2. 吞吐量
在高并发下，吞吐量大概在20/S，性能一般，所以能不使用分布式事务就不要使用。
3. 成功率
在并发请求数超过20 时，会爆发异常，100 并发数下，异常率为18%。
4. 响应时间
随着并发增加，响应时间也会增加很多，主要原因在于，分布式事务需要全局锁。
5. 注意事项
- 总体性能不高，在高并发场景下需要搭建集群环境
- 针对某一数据的并发操作，吞吐量很低，需要做限流处理，不然会很卡或者报错