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  • 本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解,带大家构建数据中台,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。
  • 全链路压测

    2019-06-29 11:41:33
    一、什么是全链路压测 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。...首先应该明确的是:全链路压测针对的是现代越来越复杂的业务...

    一、什么是全链路压测

    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。

     

    二、全链路压测解决什么问题

    针对业务场景越发复杂化、海量数据冲击下整个业务系统链的可用性、服务能力的瓶颈,让技术更好的服务业务,创造更多的价值。

     

    三、面对的问题点以及解决方案

    1、业务模型梳理

    首先应该明确的是:全链路压测针对的是现代越来越复杂的业务场景和全链路的系统依赖。所以首先应该将核心业务和非核心业务进行拆分,确认流量高峰针对的是哪些业务场景和模块,

    针对性的进行扩容准备,而不是为了解决海量流量冲击而所有的系统服务集群扩容几十倍,这样会造成不必要的成本投入。

     

    2、数据模型构建

    数据构建和准备,应该考虑这几点问题:

    ①、数据的真实性和可用性

    可以从生产环境完全移植一份当量的数据包,作为压测的基础数据,然后基于基础数据,通过分析历史数据增长趋势,预估当前可能的数据量;

    ②、数据脱敏

    基于生产环境的全链路压测,必须考虑的一点是不能产生脏数据,以免对生产造成影响,影响用户体验等,因此在数据准备时需要进行数据脱敏;

    ③、数据隔离

    同样,为了避免造成脏数据写入,可以考虑通过压测数据隔离处理,落入影子库,mock对象等手段,来防止数据污染;

     

    3、压测工具选型

    全链路压测应对的都是海量的用户请求冲击,可以使用分布式压测的手段来进行用户请求模拟,目前有很多的开源工具可以提供分布式压测的方式,比如jmeter、Ngrinder、locust等。

    可以基于这些压测工具进行二次开发,由Contorller机器负责请求分发,agent机器进行压测,然后测试结果上传Contorller机器。

    考虑到压测量较大的情况下回传测试结果会对agent本身造成一定资源占用,可以考虑异步上传,甚至事务补偿机制。

     

    4、压测环境搭建

    全链路压测都是基于生产环境,解决了业务模型和数据以及压测工具选型开发,就要考虑系统扩容和风险规避了,比如压测不能影响实际的生产业务运行,还有资源申请等。

    重新搭建一套完全匹配生产环境的压测环境,成本太高,且需求频次较低,投入成本太大。

     

    5、系统容量规划

    前面提到了业务拆分和流量预估,在系统容量规划阶段,首先应该对单个接口单个服务进行基准测试,调整配置参数,得到一个基准线,然后进行分布式集群部署,通过nginx负载均衡。

    至于扩容,要考虑到服务扩容和DB资源扩容,以及服务扩容带来的递减效应。

    至于大流量冲击情况下,可以考虑队列等待、容器锁、长连接回调、事务降级等方式来解决。

     

    6、测试集群部署

    能做全链路压测的业务系统,基本都是分布式系统架构,服务集群部署和负载均衡,就是需要实现和考虑的技术点。

    需要解决的问题有:

    ①、服务间通信问题

    一般通信方式有两种:同步和异步。

    同步调用:

    REST(JAX-RS,Spring Boot)

    RPC(Thrift, Dubbo)

    异步调用:

    (Kafka, Notify, MetaQ)

    同步调用一致性强,但是要考虑性能和调用失败的事务处理。

    异步调用的话,可以降低服务间的耦合,提升性能体验,但是一致性是需要解决的(分布式架构有个CAP理论,感兴趣的可以查询相关资料看看)。

    ②、负载均衡问题

    需要将大流量冲击均匀的分发给集群上的每台机器,目前比较优秀的负载均衡服务器是nginx,但nginx的部署貌似也存在一些问题,我们公司之前就遇到过订单重复问题。

    ③、容灾问题

    需要确保的一点是:当服务中的某台或者某部分服务宕机,可以及时的进行服务转发,而不至于连锁反应下整个系统链路的服务挂掉(可以参考我之前的博客:容灾测试)。

     

    7、数据收集监控

    压测数据收集,需要由agent机回送给Contorller机器,但数据量过大会占用一定的资源,可以考虑异步实现测试结果回送。

    至于监控,现在有很多优秀的专业监控工具,比如Nmon、Zabbix,全链路监控工具Zipkin、PinPoint以及携程开源的全链路监控工具CAT。

    或者可以针对需要,二次开发JVM自带的一些监控工具,做到实时全方位监控。

    相关链接:

    阿里全链路压测

    有赞全链路压测

    京东全链路压测

    饿了么全链路压测

    滴滴全链路压测解决之道

    美团全链路压测自动化实践

    逻辑思维在全链路压测方面的实践

    来源:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8439910.html

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  • 之前对全链路压测概念比较懵,现在简单梳理下,后续有学习到的干货再持续补充:可参考:阿里全链路压测京东全链路压测 1.什么是全链路压测 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...

    之前对全链路压测概念比较懵,现在简单梳理下,后续有学习到的干货再持续补充:
    可参考:
    阿里全链路压测
    京东全链路压测

    1.什么是全链路压测

    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。

    2.全链路压测解决什么问题

    针对业务场景越发复杂化、海量数据冲击下整个业务系统链的可用性、服务能力的瓶颈,让技术更好的服务业务,创造更多的价值。

    3.如何开展全链路压测?
    分析压测业务场景涉及系统服务;
    协调各个压测系统资源;
    压测环境(需要将请求和访问、业务数据处理都进行隔离,防止影响到生产环境。发起请求的时候通过请求报文头中的压测标示来进行区分处理,将压测的流量分流到指定的应用服务器和存储进行数据保存和处理);
    压测数据(数据清洗,数据Tag);
    压测数据隔离;
    压测数据实时监控;

    4.全链路压测核心要素?
    压测环境(数据与流量隔离能力的生产环境);
    压测数据(压测用户、店铺、商品等基础数据);
    压测场景(场景模型,压测哪些业务场景,每个场景下压测多大量);
    压测流量(流量要能被识别,带有特殊的标记,标记能够随着中间件协议的调用关心进行传递);
    流量下发脚本的核心是控制漏斗转化率,不同场景的流量配比;每个场景下,url从上往下的漏斗转化率;
    流量爬升规律;

    转载于:https://blog.51cto.com/11959825/2141890

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  • 2.6 业务安全与反欺诈-全链路治理V3-脱敏.pdf
  • 全链路压测方案梳理

    千次阅读 2019-06-10 15:13:43
    全链路压测的概念挺火的,想做成却没有机会(毕竟不是互联网巨头类的公司),所以在这里也不想纸上谈兵,可能过段时间它就会被更新更高大上的概念给替换了,但是我们可以收集一下相关资料(目前可以开展全链路压测的...

           全链路压测的概念挺火的,想做成却没有机会(毕竟不是互联网巨头类的公司),所以在这里也不想纸上谈兵,可能过段时间它就会被更新更高大上的概念给替换了,但是我们可以收集一下相关资料(目前可以开展全链路压测的公司真的很少,所以资料有限),将来对自己的性能测试项目可能也会有帮助:

    相关链接:

    阿里全链路压测    全链路压测3.0    智能全链路压测

    有赞全链路压测实战    全链路压测方案设计与实施详解     全链路压测引擎的设计与实现

    京东全链路压测

    饿了么全链路压测

    滴滴全链路压测解决之道

    美团全链路压测自动化实践

    全链路压测平台(Quake)在美团中的实践

    逻辑思维在全链路压测方面的实践

    全链路压测的大概思路

    全链路压测定义

    全链路压测平台主要有两个核心的也是最顶级的要求:

    • 全业务
    • 全链路

    这导致了,必须线上搞压测,必须用线上的真实数据搞压测。
    那么线上搞就容易搞出事情,所以技术含量还是要有的,还是很高的。

    压测关键前提

    1、业务模型梳理

    首先应该明确的是:全链路压测针对的是现代越来越复杂的业务场景和全链路的系统依赖。所以首先应该将核心业务和非核心业务进行拆分,确认流量高峰针对的是哪些业务场景和模块,

    针对性的进行扩容准备,而不是为了解决海量流量冲击而所有的系统服务集群扩容几十倍,这样会造成不必要的成本投入。

    2、数据模型构建

    数据构建和准备,应该考虑这几点问题:

    ①、数据的真实性和可用性

    可以从线上环境(生产环境)完全移植一份当量的数据包,作为压测的基础数据,然后基于基础数据,通过分析历史数据增长趋势,预估当前可能的数据量;

    据说美团的做法是:

    • http服务的,通过nginx日志把请求内容导出来,处理一下,放到数据库池子里。
    • rpc服务的,通过美团内部已有的rpc框架录制功能,把请求数据导出来,处理一下,放到数据库池子里。

    然后压测流量从数据库池子里来。

    ②、数据脱敏

    基于生产环境的全链路压测,必须考虑的一点是不能产生脏数据,以免对生产造成影响,影响用户体验等,因此在数据准备时需要进行数据脱敏。

    ③、数据隔离

    同样,为了避免造成脏数据写入,可以考虑通过压测数据隔离处理(根据测试标识区分),落入影子库,mock对象等手段,来防止数据污染;另外比如http请求,可以直接将测试标识加在header里(不污染代码,仅测试引擎添加即可),这样可以把隔离出来的(带测试标识的)流量,只访问隔离出来的服务器,这样就不会污染整个线上服务器集群。

    压测核心

    全链路压测基本上和原生Jmeter没关系,因为Jmeter用的是BIO(基于Jmeter的云平台化,足够规模的分布式压测也是可选的一个方向),美团用的是NIO,阿里的PTS也用到NIO,好处不解释了。
    采用的方式有:

    • 使用一些脚本语言如:Python、Ruby 等,读取线上日志构建请求,用多线程模拟用户请求进行压测
    • 类似Netty NIO 框架 + apache ab 组合模式
    • 采用Twitter/iago、 Gatling、Grinder、Locust等开源压测工具
    • 大厂都会自主研发压测平台,避开了开源工具的一些问题

    压测监控

    一般会采用 InfluxDB 来完成数据的聚合工作,所有聚合指标都是一行 SQL 搞定,非常快速。或基于开源二次开发的监控,比如CAT,Falcon,Skywalking等。

    关于监控这块,美团的开源精神值得肯定(虽然内部的好东西未必能开源出来),而像饿了么监控系统 EMonitor 说是比CAT好,但目前为止也没见开源,阿里的云监控更别提了,天天推销让你花钱买服务。

    什么公司要搞全链路压测

    至少目前来看,得是有追求,有余力的公司吧。
    阿里,滴滴,饿了么,云集微店,美团,这些公司有一个共性,都是支付场景比较高并发的公司,就是对钱非常敏感的公司。
    支付场景,也就是支付相关的各个服务(订单,派送,入库出库等很多),相连密切,这样的场景比较复杂,还是高并发,自然对性能测试有高要求。
    同时支付场景,是会改变库的数据的,这也要求线上测试必须做数据隔离,这也是全链路压测的核心。

    什么阶段的公司搞全链路压测

    • 微服务的架构。
    • 需要架构组,得有Mtrace的这种微服务RPC消息跟踪体系架构,能改中间件。
    • 各部门能配合全链路压测调试及部署,运维的机器资源部署。
    • 简单性能测试要通过,即单点的性能测试要没问题。
    • 有更高的技术追求。

    什么时间搞全链路压测

    • 压力小的白天就行,要错过高峰期,这也是得益于数据隔离,服务器隔离。
    • 压力大的一般凌晨进行,要错过高峰期。

    谁来搞

    肯定不是测试,也不是一般的性能测试工程师和测试开发工程师,基本上是一个研发团队在搞。

    据说美团的压测平台前身也是测试开发工程师搞的,推广的也不错,在美团趟出了一条压测的路,但是存在了不少有待改进的地方。后来种种原因,平台移交给了开发团队,现在看起来,平台的压测性能、可用性等各方面有了很大的提升。不是说测试开发的同学做不了,而是效率和速度确实还是有差距的。开发同学的效率和速度就是特别大的优势,能加班,可以快速的让产品成型并且快速迭代。

    以上内容部分参考自 https://testerhome.com/topics/16498

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  • 全链路压测经验

    2019-02-21 20:59:41
    前言 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...全链路压测被众多互联网公司的程序员定义为核武器,传统性能测试更多的是以事务为核心,更多的是由单个或者多个事务构成业务场景进行压测。那全链路压测...

    前言

    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”。全链路压测被众多互联网公司的程序员定义为核武器,传统性能测试更多的是以事务为核心,更多的是由单个或者多个事务构成业务场景进行压测。那全链路压测到底是什么?一般指完全引入相关联的系统 真实模拟线上硬件环境,更多的是以请求为核心,完全模拟真实请求流量,通过引流等方式进行场景的模拟进行压测,更多的适用于业务链路较长的交易。

    笔者以前只是一直听说全链路压测,但是并没有真正经历过,对全链路压测的理解也不是很全面,前年在互联网电商公司双11的时候参加过一次全链路的压测,当时全公司第一次做大范围的全链路压测,整个架构部也是第一次牵头来完成了整个全链路压测,经过大家1个月的努力,最后在活动期间完全扛住了压力,并且还有性能过剩。当时做完后因为忙的太累,没有进行过总结,最近新的公司正好在压测,借此也总结下全链路压测。

    1. 为什么需要全链路压测

    我们在整个业务流程中,最大的困难在于评估从用户登录到完成全部交易的整个链条中,核心页面和交易关键交易的实际承载能力。如果得到了各个系统的实际承载能力,就可以在路由网关进行相关交易限流控制,来防止在大并发来了以后系统出现宕机,我们都知道一旦系统宕机就会导致灾难性的后果,而且就算运维短时间重启了起来恢复了运行,但是可能过了一会儿过程系统承载量又出现宕机,早期阿里在双十一的时候就发生过这样的问题,系统在0点,出现大面积瘫痪,重启后又瘫痪,为什么会出现这个问题,就是因为大家对整个全交易链条上的各个环节的系统承压能力不清楚,所以在出现了全链路压测,一方面能够让各个产品知道自己的承压极限在哪?有的同学会问了通过单系统压测不是也可以知道各个系统的承压能力吗?但是实际情况不可能那么简单,那么顺利,在活动开始的瞬间,从CDN、网关接入、前端、缓存、中间件、后端服务、数据库整个交易链路都会面临巨大的访问压力,这个时候系统服务除了受自生的影响,还依赖于其他关联系统的情况,并且影响会一直蔓延,只要有一个节点出现故障,那么故障在上下游系统经过层层累加后会造成的影响谁都说不清楚,所以最好的办法就是模拟完全的真实情况来做到提前心里有数。验证的最好办法就是让事件提前发生,通过全链路压测就可以提早发现问题。

    另一方面也可以让各个系统能够有个明确的优化目标并找出性能瓶颈,同时对于一些特殊环节可以通过临时增加公有云的方式来提高整体的性能,一旦通过全链路压测,了解了瓶颈所在就可以坦然的去按照压测指标去申请公有云资源,活动结束后再归还资源,这样做到成本最低化。

    2. 全链路压测常常遇到的问题

    如何开展全链路压测?在说这个问题前,我们先考虑下,全链路压测有哪些问题比较难解决。

    1)涉及的系统太多,牵扯的开发人员太多;

    在压测过程中,做一个全链路的压测一般会涉及到大量的系统,在整个压测过程中,光各个产品的人员协调就是一个比较大的工程,牵扯到太多的产品经理和开发人员,如果公司对全链路压测早期没有足够的重视,那么这个压测工作是非常难开展的。

    2)模拟的测试数据和访问流量不真实;

    在压测过程中经常会遇到压测后得到的数据不准确的问题,这就使得压测出的数据参考性不强,为什么会产生这样的问题?主要就是因为压测的环境可能和生成环境存在误差、参数存在不一样的地方、测试数据存在不一样的地方这些因素综合起来导致测试结果的不可信。

    3)压测生产数据未隔离,影响生产环境;

    在全链路压测过程中,压测数据可能会影响到生产环境的真实数据,举个例子,电商系统在生产环境进行全链路压测的时候可能会有很多压测模拟用户去下单,如果不做处理,直接下单的话会导致系统一下子会产生很多废订单,从而影响到库存和生产订单数据,影响到日常的正常运营。

    3. 如何开展全链路压测

    其实进行全链路压测对于整个公司技术要求还是很高的,如果没有一定能力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,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。对于科技能力不强的公司如果也想达到全链路压测那该怎么办?其实办法也很简单,可以在压测环境进行模拟,做一个比例模拟,模拟1%-2%的访问量在测试环境进行压测,得到数据后乘以对应的倍数来得到总的压测指标,这里的比例当然不是简单的倍数相乘,需要各个系统得到系统线性扩展和单机压测指标的一个线性值,因为一般来说的线性扩展都不可能是100%的,一定会有一定扩展后的损失。

    1)分析需压测业务场景涉及系统

    在压测前我们一定要首先分析清楚需要压测的业务场景,只有分析清楚了业务场景才能梳理出来涉及的相关系统,分析清楚后也可以更快的找到性能瓶颈进行系统优化。这个工作一般是由架构师来梳理并确认涉及的相关系统,梳理清楚后就可以反馈给总压测负责人进行人员和资源的协调了。

    2)协调各个压测系统资源

    在全链路压测过程中,最难的工作其实不是系统优化、压测环境搭建等技术工作,最难的是压测资源的协调工作。这里的资源不单单指压测硬件、公有云等资源,还包括了人力资源,在整个压测过程中,需要各个相关产品的产品经理和技术开发人人员参与进去,这个工作可能不是架构师或者一个牵头产品的负责人能够协调的动的,必须要有一个自上而下的推力去推动,需要一个有一定级别的领导做背书,我们当时是分管科技的老总召集了所有的产品经理和各个产品技术开发负责人开了一个全链路压测的方案讨论会,这个会一方面说明了这个事情的重要性,让各个产品都当场立下军令状,并且安排出支持的人员,同时也授权给压测负责人。这个搞定以后压测负责人后续就可以光明正大的协调各个产品的配合人员了。

    3)压测环境

    压测环境也是个比较头疼的问题,很多系统可能压根就没有压测环境,所以全链路压测有个和传统压测比较大的区别就是,全链路压测是在生产环境,这种做法其实是存在一定风险的,一方面是系统风险,一方面是业务数据风险。对于全链路压测系统风险一定是首要考虑的问题,不能因为压测把系统搞宕机影响到日常生产环境的正常运营,我们当时做的电商系统还好,不涉及相关的监管。但是在银行业这样做还是有很大的风险的,一旦生产系统出现关键交易系统的宕机可能导致一些金融事故,会对金融市场造成恐慌,而且会被银监会通报,所以银行的压测还是不要进行全链路压测,不过可以在测试环境尽量仿真的模拟全链路压测。

    前年在电商环境上做全链路压测直接在生产上进行压测,用生产环境最大的好处就是环境的真实性,通过生产环境能够最高程度的还原生产环境不用额外准备压测环境。但是使用生产环境进行压测需要考虑将请求和访问、业务数据处理都进行隔离,防止影响到生产环境,具体如何实施,涉及到比较多的细节这里就不详细描述了。总的思路就是在发起请求的时候通过请求报文头中的压测标示来进行区分处理,将压测的流量都分流到指定的应用服务器和指定的存储进行数据保存和处理。

    进行全链路压测的时候,为了防止系统崩溃,可以选择在凌晨用户量最小的时候进行,这样就算发生故障也可以将影响降到最低。

    4)压测数据

    环境准备好了,可能就需要考虑造压测数据了,压测数据准备有两方面数据需要准备,一方面是压测请求数据的准备,需要模拟请求数据,请求数据最好的办法就是采用生产的真实数据,我们当时的做法是直接录制3-5天的生产访问请求流量,只需要对录制的请求进行数据清洗就可以了,将某个用户的请求替换成一个压测虚拟用户的请求,请求的商品也替换成压测虚拟商品,这个数据漂白替换的工作是比较复杂的,对于做数据漂白的的同学对系统的接口非常了解,否则很可能造成业务数据的混乱,造成大量的业务报表和系统数据的脏数据;另一方面是测试数据的准备,我们当时准备了压测虚拟商品的数据、虚拟商品库存数据、虚拟供货商、虚拟用户。

    5)压测数据隔离

    因为是在生产环境做的压测,压测数据需要与正常的业务数据隔离开,我们当时的方案是对于压测的这些脏数据都做了特定标示,对于虚拟用户、虚拟商品、虚拟订单、虚拟库存都是有特殊标示的,这样这类数据在统计的时候都不会进行统计,在压测后也会对这些数据进行清理,防止污染正常业务数据。

    6)压测数据实时监控

    在压测过程中,为了能发现性能问题,我们需要对压测过程中各个系统的cpu、内存、磁盘io都进行系统层面的监控,同时也需要对各个业务节点的耗时进行监控,一方面从业务层面去监控压测事务性能,另一方面从系统层面监控,这样我们可以先从业务层面找到性能瓶颈,再单独分析各个系统的系统层面的瓶颈,最终找到优化方案。

    我们当时公司内部有个实时监控平台,这个平台是基于大众点评开源的cat实现的多平台监控系统,能够实时监控各个系统的实时交易运行情况,这样能够在第一时间发现遇到大流量的情况后,性能瓶颈在哪?然后进行针对性的优化。

    4. 全链路压测优化思路

    性能优化的核心在我看来其实就是一个充分利用系统资源并平衡IO的过程。这句话怎么理解,首先在保证代码没有问题的情况下,充分利用系统的cpu、内存、磁盘资源,一般来说在保证cpu、内存都消耗到80%以上基本上就达到了性能峰值了,但是我们在压测过程中常常遇到的问题是cpu、内存消耗都不高,而是卡在了IO上,IO包括了磁盘IO、数据库IO、网络IO,我们需要根据监控的数据从这3方面去找到瓶颈,并去解决IO的问题。一般来说造成这种情况一般都是因为IO聚集导致了阻塞,可以考虑采用缓存、异步的方式去解决,对于一些关键交易的事务的完整性可以考虑采用先缓存最后通过缓存同步数据库的方式来保证最终一致性。

    全链路压测一般可以从3个层面去进行优化:

    1)优化单个系统性能

    就算不进行全链路压测,单个系统的性能优化也是要考虑的问题,对单个系统的优化,其实方法有很多,但是万变不离其宗,就是在压测过程中监控系统各项指标,从中挑出慢交易,针对慢交易进行优化,对于联机系统大部分都是因为各种IO问题导致性能上不去。可以根据各种介质IO访问的性能来优化(内存缓存>文件>数据库>网络),基本上通过缓存和异步处理这两颗银弹就可以解决80%的性能问题。

    当链路上的单个系统性能提升了,整体的全链路性能自然就提升了。

    2)优化关联路径

    但是在优化的过程中,我们常常发现绝大部分系统性能都很高,但是总的TPS还是很低,这就需要去根据监控了解下目前整个链路上的性能瓶颈到底在哪?通过全链路监控可以发现整个业务流程在哪个节点耗时最长,那么这个耗时最长的节点就是我们需要优化的地方,只要这些关键路径的性能提升上来以后整体的性能就上来了。关键节点的优化方式和单系统优化思路一致。

    3)优化业务流程

    很多开发人员都会将优化思路集中在技术层面,但是很多时候从业务流程上进行优化效果可能更好,而且提升的效果会非常明显。业务层面的优化主要是从分散IO的角度去考虑,将实际业务场景中的用户请求进行分散,例如常见的大秒系统、验证码系统、游戏工具等都是为了进行业务层面的IO分散来保证。这类业务流程的优化首先要梳理清楚整个业务流程,包括所有的细节。然后针对每个环节在保证用户体验的情况下分散用户请求,这样可以最大限度的保证体验。

    总结

    整个压测优化过程就是一个不断优化不断改进的过程,通过长期的循序渐进的改进不断发现问题,优化系统,才能让系统的稳定性和性能都得到质的提升。整个压测优化的思路其实和高并发架构设计的思路是一致的,接下来也会写一些关于高并发架构的文章,本篇的全链路压测只是给大家做个入门介绍,其中涉及到的问题远远不止文中提到的这些,而且问题的解决办法也远远不是说的那么简单,造虚拟用户、虚拟商品并不是随便造的,数据隔离也不是简单加个前缀什么的就可以的,也是有很多讲究的,因为全链路压测涉及到的内容太多而且还涉及到各家公司的组织架构,所以这里就不展开了,只是给大家一个思路,按照这个思路结合自己公司的情况去实施,慢慢摸索总结出一套适合自己产品的全链路压测。

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    千次阅读 2019-02-15 11:07:02
    因此,在2018年春节前,我们把整个境内度假业务接入了全链路压测,来系统性地评估容量和发现隐患,最终确保了春节期间系统的稳定。 在整个过程中,我们意识到,全链路压测在整个系统稳定性建设中占有核心重要的位置...
  • 聊聊全链路压测

    2018-02-14 14:53:00
    之前有和认识的同行聊过他们全链路压测的一些技术实现方案,自己也看了很多相关的资料,这篇博客,说说自己对全链路压测的理解,以及整理的一些知识点。。。 PS:主要罗列的是问题点,以及对应的一些解决方案,仅供...
  • 全链路监控

    千次阅读 2019-03-27 14:13:51
    0 问题背景 随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同...全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了...
  • 微服务全链路跟踪:grpc集成zipkin 微服务全链路跟踪:grpc集成jaeger 微服务全链路跟踪:springcloud集成jaeger 微服务全链路跟踪:jaeger集成istio,并兼容uber-trace-id与b3 微服务全链路跟踪:jaeger集成hystrix...
  • 参与了我们业务全链路压测,虽然过程磕磕绊绊,压测的当天晚上还在写压测脚本,但是核心链路的压测还是做了起来,效果也不错,当前晚上就爆出了一个P1级的bug。这篇文章就总结下如何做核心链路全链路压测。 ...
  • 说个有意思的小事,和一位PM同行聊工作,问我电商做的如何,我说并不是一件易事。对方哈哈一笑,说电商不就那么回事吗,有啥难的,是个PM都能做,我嘿嘿一笑,不作辩解。光说中国电商,发展至今已有20多年...随着业务
  • 性能基础之全链路压测知识整理

    千次阅读 2018-12-13 13:25:38
    文章目录什么是全链路压测?全链路压测解决什么问题?什么时机下需要?如何展开全链路压测?梳理核心链路和边界数据模型构建流量平台搭建容量规划为什么需要容量规划容量规划四步走获取单台机器的服务能力生产环境进行单...
  • Go微服务全链路跟踪详解

    千次阅读 多人点赞 2019-09-06 20:21:18
    在微服务架构中,调用链是漫长而复杂的,要了解其中的每个环节及其性能,你需要全链路跟踪。 它的原理很简单,你可以在每个请求开始时生成一个唯一的ID,并将其传递到整个调用链。 该ID称为CorrelationID,你可以用...
  • 全链路压测是保障业务稳定性,用户体验的重要手段,从宏观角度,我觉得全链路压测的作用和意义可以抽象为3个: 发现问题,定位和止损问题,预见问题。 01 发现问题 如何有效识别线上问题? 现有的流程能够保证...
  • 全链路数据监控

    千次阅读 2017-08-24 18:26:33
    2.什么是全链路性能监控? 3.怎样做全链路性能监控架构?分布式系统调用链监控应用架构由集中式向分布式演进后,整个调用关系变得复杂。 分布式架构由复杂且较大规模集群构成,各个应用之间相当独立,可能由不同团队...

空空如也

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业务全链路