冬季供暖高峰期客服系统压力测试报告（2025 版）

一、引言

冬季供暖作为关乎民生的重要事项，一直备受关注。随着居民对供暖服务质量要求的提升，供热企业的客服系统在供暖高峰期面临着巨大压力。在 2025 年供暖季来临前，对客服系统进行全面的压力测试显得尤为关键。本次测试旨在评估客服系统在高负荷下的性能表现，确保其能够稳定、高效地运行，及时响应并解决用户的各类问题。

二、测试背景

近年来，供热行业发展迅速，相关政策也在不断优化调整。自 2020 年起，国家陆续出台政策，要求供热企业提升服务质量，缩短用户投诉处理时长，如《供热服务质量提升指导意见（2020 版）》明确规定，供热企业需在接到投诉后 24 小时内给出初步解决方案。到了 2025 年，政策进一步细化，要求供热企业利用信息化手段提升服务效率，完善舆情监控机制，及时掌握用户反馈。在东北地区，以某大型集团供热企业为例，其服务覆盖数百万用户，在 2024 年度供暖季，客服系统就曾因业务量激增而出现短暂卡顿，影响了用户体验。为避免此类情况再次发生，提前进行压力测试势在必行。

三、测试目的

评估客服系统在冬季供暖高峰期的并发处理能力，确定系统能够稳定支持的最大并发用户数量。

检测系统响应时间，确保用户咨询、报修、投诉等操作能够得到及时处理，符合行业标准。

验证系统在高负荷下的稳定性，排查潜在的系统故障和性能瓶颈。

测试舆情监控功能的有效性，能否及时捕捉与企业相关的供热舆情信息。

四、测试环境

硬件环境：采用高性能服务器，配备 32 核 CPU、128GB 内存、4TB 存储，网络带宽为 1000Mbps。

软件环境：操作系统为 CentOS 8.5，供热客服软件采用 HeatCare V3.0，数据库使用 MySQL 8.0。

模拟场景：根据过往供暖季的实际业务数据，模拟不同时段的业务高峰，包括用户咨询、报修、投诉等操作，同时设置舆情监控的关键词，如 “供暖温度不达标”“供热费用过高” 等。

五、测试方法

压力测试工具：选用专业的性能测试工具 JMeter 5.6.2，该工具能够模拟大量并发用户，对系统进行全方位的压力测试。

测试场景设计：

正常业务场景：模拟日常业务量，包括咨询、报修、投诉等操作的正常比例，将并发用户数设置为 500，持续测试 2 小时。

高峰业务场景：按照历史供暖高峰期的业务量峰值，将并发用户数提升至 2000，持续测试 1 小时。

极端业务场景：模拟突发情况，如大面积供暖故障，瞬间将并发用户数提升至 5000，测试系统的应急处理能力，持续测试 30 分钟。

数据采集与分析：在测试过程中，实时采集系统的各项性能指标，如 CPU 使用率、内存使用率、响应时间、吞吐量等，并通过专业的数据分析工具 Grafana 进行深入分析。

六、测试过程

准备阶段：对测试环境进行搭建和配置，确保测试工具、服务器、客服软件等均正常运行。同时，准备好测试数据，包括 10 万条用户信息、5 万条业务数据等。

执行阶段：按照测试场景设计，逐步增加并发用户数，进行不同场景的压力测试。在测试过程中，密切关注系统的运行状态，及时记录出现的问题。比如在极端业务场景测试时，王工发现系统日志中频繁出现数据库连接超时错误提示。

监控阶段：利用监控工具，实时监控系统的性能指标，如发现异常，立即进行排查和分析。同时，对舆情监控功能进行验证，观察系统能否及时准确地捕捉到相关舆情信息。

七、测试结果与分析

并发处理能力：在正常业务场景下，系统能够稳定支持 500 个并发用户，响应时间保持在 1.5 秒以内。在高峰业务场景下，当并发用户数达到 2000 时，系统开始出现轻微卡顿，响应时间延长至 3 秒。在极端业务场景下，并发用户数达到 5000 时，系统出现短暂崩溃，经过 10 分钟后恢复正常。

响应时间：在咨询业务中，正常场景下平均响应时间为 1.2 秒，高峰场景下延长至 2.8 秒；报修业务正常场景下平均响应时间为 1.8 秒，高峰场景下延长至 4 秒；投诉业务正常场景下平均响应时间为 2.2 秒，高峰场景下延长至 5.5 秒。整体来看，咨询业务响应时间较短，投诉业务响应时间较长。

系统稳定性：在高负荷测试过程中，系统出现了 8 次卡顿和 3 次短暂崩溃，主要原因是数据库连接池耗尽和服务器内存不足。经过优化调整后，系统稳定性得到了一定提升。

舆情监控效果：系统能够及时捕捉到与供热相关的舆情信息，准确率达到 85%。但在舆情分析方面，还存在一定的误判情况，需要进一步优化算法。例如，将用户分享的往年供暖小技巧误判为负面舆情。

八、改进建议

硬件升级：增加服务器内存至 256GB，升级 CPU 至 64 核，提升服务器的处理能力。同时，优化网络配置，将网络带宽提高到 2000Mbps，减少网络延迟。

软件优化：对供热客服软件进行代码优化，减少不必要的资源消耗。优化数据库连接池配置，将最大连接数从 200 提升至 500，提高数据库的并发处理能力。

业务流程优化：对咨询、报修、投诉等业务流程进行梳理和优化，减少繁琐的环节，提高处理效率。同时，加强客服人员的培训，提升其业务水平和沟通能力。比如引入 “首问负责制”，让用户问题能更快得到解决。

舆情监控优化：完善舆情监控的关键词库，优化舆情分析算法，提高舆情分析的准确性和可靠性。建立舆情预警机制，及时对负面舆情进行处理。参考《城镇供热服务》（GB/T 33833-2017）等最新行业标准文件，规范舆情监控工作。

九、结论

通过本次冬季供暖高峰期客服系统压力测试，我们对客服系统的性能有了全面的了解。虽然系统在正常业务场景下表现良好，但在高峰和极端业务场景下仍存在一些问题。通过实施上述改进建议，有望提升客服系统的性能和稳定性，确保在冬季供暖高峰期能够为用户提供高效、优质的服务。在未来的工作中，我们还应持续关注客服系统的运行情况，不断进行优化和改进，以适应供热行业的发展和用户需求的变化。