在大型促销前对在线商店进行负载测试

我们经营一家在线商店，预计在几周内会有一个大型季节性促销。活动开始时，流量将在几分钟内急剧上升，我们需要提前知道网站是否能承受高峰，或者在结账时崩溃。我们正在寻找一位QA工程师来设计并运行针对我们预发布副本的真实负载测试，并生成一份我们可以采取行动的清晰报告。

工作应模拟真实购物者的行为，而不是盲目的点击：浏览目录、搜索、打开产品页面、将商品添加到购物车并完成订单，按真实比例混合。我们希望在多个并发级别进行测试，直到达成的高峰，模拟促销开始前几分钟的短暂峰值场景，以及可以在修复后重复运行的脚本。报告必须列出瓶颈——慢查询、薄缓存、饱和池或弱服务器——并用数字而非猜测进行排名，按影响程度排序。

将提供对预发布环境和日志的访问。交付物包括测试脚本、原始结果和一份带有建议的优先发现文档。请描述您的工具以及您如何保持测试接近真实流量。

范围包括：
— 真实用户场景和逼真的混合；
— 增加和峰值负载配置；
— 按影响排名的瓶颈报告，附有明确数字。