自动化让TCP测试不再繁琐
在日常的网络优化工作中，频繁的手动测试不仅耗时，还容易出错。尤其是在需要反复验证TCP连接性能、延迟、丢包率等指标时，靠人工点击工具记录数据显然跟不上节奏。这时候，网络测试自动化就成了刚需。
比如某次我们接到一个任务：评估新部署的CDN节点对移动端用户建立TCP连接的影响。要测不同城市、不同时段、不同运营商下的三次握手耗时。如果手动操作，一个人一天可能只能跑几十个样本。而通过自动化脚本，一晚上就能完成上千次测试，数据覆盖更全，结果也更可信。
用Python快速搭建TCP连通性测试
实际操作中，可以借助Python结合socket库来实现基础的TCP连接测试。下面是一个简单的示例，检测目标服务器指定端口是否可连通，并记录连接耗时：
import socket
def tcp_connect_test(host, port, timeout=5):
start_time = socket.time.time()
try:
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.settimeout(timeout)
s.connect((host, port))
end_time = socket.time.time()
latency = (end_time - start_time) * 1000 # 转为毫秒
s.close()
return True, latency
except Exception as e:
return False, str(e)这个函数可以直接集成进定时任务或CI/CD流程中，定期检查关键服务的TCP可达性。一旦发现连接失败或延迟突增，就能及时告警。
结合真实场景做压力模拟
光测单次连接还不够。线上系统常面临高并发连接冲击，比如电商大促时大量用户同时抢购，瞬间建立成千上万个TCP连接。这时可以用自动化工具模拟多客户端行为。
像使用Scapy构造TCP SYN包进行压力测试，或者用Locust这类框架编写基于TCP的自定义协议压测逻辑，都能帮助提前暴露连接池不足、SYN Flood防护误判等问题。
有次我们在灰度发布前跑了自动化TCP压测，发现新版本网关在并发连接数超过8000后开始拒绝合法请求。问题被提前拦截，避免了上线后大面积连接失败。
持续集成中的网络健康检查
现在不少团队已经把网络测试自动化纳入CI流程。每次代码合并后，自动触发一轮TCP连通性、响应时间、重传率等指标检测。测试通过才允许部署到生产环境。
这种做法有点像给网络“体检”，每次变更都确认一遍基础通信能力是否正常。尤其适合微服务架构下频繁发布的场景。哪怕只是一个配置调整，也可能影响TCP keep-alive行为，进而导致连接异常。
工具链上可以选择Jenkins + Python脚本 + InfluxDB存储结果 + Grafana展示趋势图，整套流程跑起来后，每天早上打开看板就能看到各节点的TCP健康状态。