全链路压测系列文章,写到这里算告一段落,最初萌生写系列文章,还是在21年9月份。兜兜转转写了很久,草稿改过很多次,随着这一年更多的实践和思考,终于算是完结。
记得刚开始学习性能测试相关知识的时候,我一直有个疑问:性能测试能对测试工程师本人和企业带来什么价值?随着不断的学习成长和工作中的应用实践以及和很多业内同行沟通交流,我总结了如下几点性能测试的优点和价值:
之前断断续续写过一些全链路压测相关的技术文章,很多同学评价还不错。朋友建议我写个系列,基于自己的落地实践经验,对全链路压测做个系统性的梳理总结。今年跳槽后我的工作重心也偏向了全链路压测和稳定性保障方面的研究,这个时间点写这个系列,也算是对自己过去工作的最好总结。
在软件性能测试领域,有一项测试活动以其实施难度之大、技术综合性之强、涉及范围之广,被称为性能测试的“珠穆朗玛峰”,这就是实现容量保障技术的全链路压测。
要说当下研发领域最热门的几个词,全链路压试肯定跑不了。最近的几次大会上,也有不少关于全链路的议题。之前有朋友在面试过程中也有被问到了什么是全链路压测,如何有效的开展全链路压测。今天我们就来聊聊全链路压测,但本文不会涉及到具体的技术栈(文章最后会附相关的链接),主要讲讲全链路实践的理论问题。其实,进行全链路压测对于整个公司技术要求还是很高的,没有一定技术沉淀的公司最好不要贸然尝试全链路压测,因为如果没做好可能会把生产环境搞宕机,所以对于没有一定科技能力的公司还是尽量不要贸然追潮流,实施全链路压测。
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴、京东、滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境。
随着业务的快速发展我们日常遇到的系统性能压力问题也逐渐出现,甚至在部分场合会遇到一些突发的营销活动,会导致系统性能突然暴涨,可能导致我们系统的瘫痪。最近几年随着电商的各种促销活动,有一个词也渐渐进入我们眼帘--“全链路压测”。
之前自己也写过好几篇关于全链路压测的文章或者博客,最近看了infoQ上infoQ-数列科技杨德华的专栏,复盘了下自己以往在全链路压测实施方面的工作,发觉还有很多可以做的更好的地方。就以这篇文章来做个总结,顺带说说我自己实施全链路压测工作方面的一些收获和经验。
上文写到隆冬强在去S公司调研之前,向小黑咨询关于「容量规划」的问题,得出了一个结论:即使全链路压测有很多技术难点需要结合业务需求等实现,但确实是解决目前容量规划的效果最好、可行性最高的方案。
中通快递作为国内知名综合物流服务企业,已连续5年稳坐行业市场份额榜首。受双11、618等大促活动影响,井喷式的业务流量对中通的系统稳定性提出了更高的要求,过去的压测方案已经无法满足业务发展的需求。测试环境等比缩放导致压测失真、庞大且复杂的系统链路梳理等都是棘手的问题,让我们一起看看中通是如何利用大促系统稳定性保障利器Takin来完成这项艰巨的任务的。
首先要清楚的一点就是,什么时候开始做全链路压测?我们有另外一个业务线,现在就没有打算做,那个业务线的日均单不到十万,而要压测的业务线的日均单到了200万,但这并不意味着200万是一个标准,我觉得可以从下面几点考虑:
业务的知名度越高,其背后技术团队承受的压力就越大。一旦出现技术问题,就有可能被放大,尤其是当服务的是对知识获取体验要求颇高的用户群体。
时隔一年多,由于性能测试及相关知识的学习实践,对其有了新的认识,这里,再次聊聊我对全链路测试的理解。。。
常听说各大电商需要通宵备战双十一。购物大趴过后,人们摩挲着光秃秃的手腕,不禁在想,这些口口声声说在为我们保驾护航的家伙,那天究竟干了什么?为此,我们提前走访了京东双11作战指挥部,先为大家带来这支神秘之师战前演练的实况! 心里要有点数 什么是全链路压测? 全链路压测可以理解为网络链路 + 系统链路。网络链路是用户到机房的各个网络路由延迟环境;系统链路是各个系统之间的内部调用关系和强依赖性。 为什么要做全链路压测? 电商大促期间存在不同于日常流量场景的高流量冲击,为了应对大促流量场景,保证大促期间用户可以
6月25日,国内知名的系统高可用专家数列科技宣布开源旗下核心产品能力,对外开放生产全链路压测平台产品的源代码,并正式命名为Takin。
去年双十一,为了应对零点的峰值流量冲击,我们在八月下旬启动了全链路压测第一次实践。由于从零开始,因此单独搭建了一套和生产1:1的环境,2个月的时间,光环境成本就高达几百万。
本周六晚受邀,参加了由数列科技主办的线下直播技术沙龙——高可用&性能技术沙龙。分享过程中,参与沙龙的同学们提了很多问题,碍于很多问题口头描述解释不清,因此写了这篇文章,对这些同学提出的问题做一个解答。当然,回答仅限于我个人的角度,仅供参考。
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每年双十一,对买家来说是一场买买买的剁手之旅,但对于电商公司的技术人员来说,却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时,既能保证用户的买买买不受影响,
在金融、零售快消、物流、新能源等传统行业,通常都会有一个相对独立的测试团队,其中包括了性能测试。
最近网传,微信支付崩了,哈罗出了问题,部分公司性能测试架构师招聘又开始火热起来,现在都叫做全链路压测,那什么是全链路压测呢,跟传统压测区别是啥呢?全链路最早是阿里提出来的,在2012年的双11,零点的时候,系统交易成功率不足50%,下单报错,购物车报错,并伴随着大量超卖,后来提出了全链路压测,这篇文章就来聊聊全链路压测的关键点。
我们团队保障了很多KA项目(第七次人口普查项目,广交会等)的后台稳定性,覆盖14亿中国人口,后台接口的并发量达到11万的QPS。在生产环境进行全链路压测的过程中,我们踩了很多坑,但也因此积累了丰富的实战经验,希望分享出来,让大家少走弯路。
关于性能测试之前写过两篇文章,分别讲了新人应该如何自学性能测试以及如何开始上手进行压测,确定目标TPS,参考文章:
张墨飞 基础架构部高级软件开发工程师 京东技术11.11基础架构峰会讲师 电商大促准备好的第一件事情就是应对高流量,全链路压测无疑成为必不可少的一个环节。全链路压测平台ForceBot(军演机器人)用
3 预案开关推送(https://blog.csdn.net/weixin_35881820/article/details/113015410)
全链路压测从零开始系列的第一篇文章介绍了全链路压测的背景、定义、和传统压测的差异以及如何解决差异带来的不稳定性,落地要面临的挑战和完整的压测实践流程以及长期的能力建设演变,算是对全链路压测有了一个比较系统和全面的介绍。
根据压测的场景不同,或者压测的目的不同,我们会选择不一样的压测方式来进行压测,我梳理了下大概的压测的方式,主要有以下三个。
康猛,携程网站运营中心资深技术支持工程师,在互联网基础架构系统设计,后端开发,性能测试领域有多年实践经验。喜欢钻研新技术,转化研究成果,提升工作效率。
全链路压测系列到这里,已经是第十二篇文章了,整个系列大概有14篇的样子,预计这个月会更新完毕。前面的文章,我用了很多的篇幅介绍了在事前调研和准备阶段要做的事情,为什么要花这么多篇幅介绍前期的准备工作呢?因为全链路压测严格来讲,并不是一个单纯的测试手段,而是一整套团队协作和稳定性保障的技术体系。
上篇文章用了很长的篇幅讲述了全链路压测从零开始落地实施的主要过程,其中在准备阶段是最耗费时间和精力的。全链路压测是个复杂的跨团队协作的技术工程,所以在实施之前,需要明确项目的范围边界和尽可能提前识别可能存在的风险。这篇文章,就来聊聊落地过程中,如何确定范围边界和识别存在的风险。
基于实际的生产业务场景和系统环境,模拟海量的用户请求和数据,对整个业务链路进行各种场景的测试验证,持续发现并进行瓶颈调优,保障系统稳定性的一个技术工程。
有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者,因为被信任,所有我们更需要为商家保驾护航,保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测,模拟大促真实流量,串联线上全部系统,让核心系统同时达到流量峰值:
前面的几篇文章介绍了全链路压测准备阶段的很多事项,包括核心链路梳理、构建压测模型、容量评估和容量规划,大多都是研发和运维同学负责的事情。
全链路压测是以全链路业务模型为基础,将前端系统、后端应用、中间适配层、DB等整个系统环境,完整得纳入到压测范围中,以http请求为载体,模拟真实的用户行为,在线上构造出真实的超大规模的访问流量,以全链路压测模型施压,直至达到目标峰值,在压测过程中发现系统瓶颈和验证系统能力。全链路压测自2013年诞生至今,一直稳居大促质量保障核武器地位。
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
前不久国内知名的系统高可用专家数列科技宣布开源旗下核心产品能力,对外开放生产全链路压测平台产品的源代码,并正式命名为:Takin。
前面用了很多篇幅介绍了包括全链路压测的调研验证、落地实践前的准备工作细节、以及线上压测的一些注意事项。到了这里基本上技术实践的东西就讲完了,这篇文章,我想和大家聊聊,关于性能优化和高可用,我的一些理解。
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
背景 美团外卖业务在互联网行业是非常独特的,不仅流程复杂——从用户下单、商家接单到配送员接单、交付,而且压力和流量在午、晚高峰时段非常集中。同时,外卖业务的增长非常迅猛,自2013年11月上线到最近峰
以下内容是摘自我知识星球前几天的一个讨论,经过整理发出来分享一下,标题也是群里的同事写的,认识很深刻。
梳理核心链路的一个重要目的是获得流量模型。但在全链路压测中,除了流量模型,业务模型和数据模型一样重要。这篇文章,为大家介绍如何构建这三大模型。
在前面的几篇文章中,介绍了全链路压测的背景、在企业中的立项流程以及落地的一些技术方案。在开始真正的介绍落地实践过程以及相关案例之前,我想和大家聊聊,我对全链路压测的一些认知,即:全链路压测在技术团队中的定位,以及它的价值是什么。
前面的几篇文章从生产全链路压测的定义,内部立项和技术调研,聊到了测试验证以及全链路压测的对企业业务和技术团队的价值,算是整体上的构建一个认知的概念。
Takin是基于Java的开源系统,可以在无业务代码侵入的情况下,嵌入到各个应用程序节点,实现生产环境的全链路性能测试,适用于复杂的微服务架构系统。
基于实际的生产业务场景、系统环境,模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试,并持续调优的过程
一、压力测试平台-----优测 优测官网 📷 二、10000vum免费试用 1.单接口压测 创建单接口任务: 📷 执行任务及查看报告: 📷 📷 📷 导出报告: 📷 📷 📷 pdf格式报告: 2.全链路压测 创建全链路计划: 📷 执行全链路计划:每次会消耗vum 📷 📷 执行进度: 📷 压测报告: 📷 定时任务: 📷 全链路pdf压测报告: 三、资源监控:grafana **免费的测试报告中,缺少了cpu和内存等资源的占用情况。 所以我这里想到的是grafana,利用grafana动态实时的资源可视化,结合
作者:yorkoliu,腾讯 IEG 业务运维专家 一、前言 上一篇文章《云原生背景下的运维价值思考与实践(上)》 重点介绍了云原生背景下运维转型的思考,围绕着整个 DevOps 交付链,贴近业务不断输出运维的能力与价值。这篇内容我想谈谈 DevOps 的下半段,通过我们的构建服务稳定性保障实践,利用 SRE 的思想与方法,不断去冲刺稳定性的终极目标:“提升 MTBF(平均故障时间间隔)、降低 MTTR(故障平均修复时间)”,很多小伙伴会有疑问,DevOps 与 SRE 到底是什么样的关系?在 Google
美团外卖业务在互联网行业是非常独特的,不仅流程复杂——从用户下单、商家接单到配送员接单、交付,而且压力和流量在午、晚高峰时段非常集中。同时,外卖业务的增长非常迅猛,自2013年11月上线到最近峰值突破1600万,还不到4年。在这种情况下,一旦出现事故,单纯靠人工排查解决问题,存在较多的局限性。本文将详细解析问题发现、根因分析、问题解决等自动化运维体系的建设历程与相关设计原则。
压测是目前科技企业及传统企业进行系统容量评估、容量规划的最佳实践方式,本文将基于京东ForceBot平台在大促(京东618、京东双11)备战中的实践历程,给大家分享平台在压测方面的技术变革。ForceBot平台是一款分布式性能测试平台,能够为全链路压测构造千万量级的压测流量,并结合全域流量录制回放、瞬时发压、智能寻点等能力,为整站容量评估与规划提供一站式的解决方案。
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