智能制造MES系统全链路压测产品系统

智能制造与工业数字化转型：针对制造企业多系统的问题，解决在高并发生产环境下（PDA/PC端高频操作），生产执行系统（MES）与企业资源计划（SAP）核心数据（工单、物料、成本）实时交互的稳定性与性能瓶颈。模拟真实车间24小时不间断作业场景，保障产线数据流不中断。

全链路压测模拟： 支持从终端（Win/PDA）到后端SAP系统的端到端业务链模拟。通过精准的线程组与定时器设计，真实还原车间高频报工、物料扫描等极端流量场景，提前暴露系统脆弱点。
云原生实时监控： 集成Prometheus+Grafana技术栈，提供开箱即用的K8s集群监控看板。实时追踪Pod资源利用率（CPU/内存）、应用QPS及响应延时，实现“资源-应用”双维度健康度透视。
智能瓶颈定位： 具备深度性能分析能力，可精准识别数据库连接池瓶颈、缓存失效风暴等核心问题，提供可视化的根因分析报告，大幅缩短故障排查时间。
业务指标优化： 专注于关键业务接口（工单查询、物料上报）的性能调优，确保核心业务响应速度满足车间实时性要求（平均响应

技术架构： 项目基于微服务架构，部署于阿里云ACK（Kubernetes）容器集群，通过微服务网关统一管理MES、QMS、IOT、APS四大系统流量。
实施过程：
环境搭建： 在阿里云ACK上搭建JMeter分布式压测环境，配置与SAP系统的Mock服务及真实联调通道。
脚本开发： 编写复杂业务逻辑的压测脚本，涵盖Cookie管理、动态参数关联及事务控制器，确保数据准确性。
监控部署： 部署Prometheus Operator，通过Node Exporter和JMX Exporter采集基础设施及JVM指标，配置Grafana看板进行数据可视化展示。
调优闭环： 推动开发团队进行优化。经过多轮“测试-调优-验证”，最终使关键业务接口（如工单查询、物料上报、工单报工）的平均响应时间至1.5秒，提升约30%，成功保障系统在4个工厂的平稳上线。