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13個QA帶你了解線上壓測的知識點

2022-10-30 06:59:03 後端開發

摘要:設計一個線上壓測系統能讓我們學習到多少東西?這13個問題看你能否搞定,

本文分享自華為云社區《設計一個線上壓測系統能讓我們學習到多少東西?13個問題看你能否搞定》,作者:breakDawn,

Q: 為什么需要線上壓測?

A:

  1. 需要在某些活動、大促前,評估機器擴容數量,驗證系統能否有效支撐流量峰值,
  2. 線下測驗環境的機器資源有限, 無法完全模擬現網, 同時很多配置可能配置不相同,如果沒對上導致機器數量估計錯誤,可能引發重大故事,所以必須要在線上做壓測,

Q: 全鏈路壓測和介面壓測的區別?

A:
在特定的業務場景下,將相關的鏈路完整地串聯起來同時施壓,盡可能模擬出真實的用戶行為,
介面A做介面壓測,可能是1w/s的QPS, 但是A和B同時壓測,可能因為資料庫連接等共享資源,導致實際QPS下降,

Q: 業務系統如何區分壓測流量?即判斷哪些是壓測的請求,哪些是正常的請求?

A:

  1. url上加上打標引數, 例如 http://xx?st=true
  2. hearder中打標

Q: 這個壓測打標的改造和適配要中間所有服務參與嗎? 改造成本會不會有點大?

A:
不需要全部參與,

如果設計過鏈路跟蹤系統, 則每個服務都有中間件團隊提供的攔截器, 因此直接通過公共攔截器來做壓測標記的識別,

Q: 識別到壓測標記后, 如何保證往下游發請求時,仍然是壓測標記的形式?

即發請求的時候已經不是同一段攔截器的代碼了, 但是也要保證盡可能不改動原有的業務邏輯代碼,

A:
如果處理請求和發下游請求是在一個執行緒中完成的, 那么可以使用threadLocal,
即攔截到請求時, 將壓測標記set進threadLocal中,
發送下游請求的代碼中,如果能從threadLocal中拿到壓測標記,則改造url,設定進往下發的請求中

Q: 如果我不在同一個執行緒中處理和發請求, 怎么辦?

即我的業務代碼中 做了new Thread或者ExectorPool.submit提交異步請求, 這時候業務邏輯里肯定不會涉及到threadLocal的代碼, 而此時壓測標記就會丟失了,

threadLocal可以用 InheriableThreadLocal, 這樣如果在執行緒中new新的執行緒,則標記可以被傳遞下來,
如果是執行緒池創建異步請求, 可以用阿里的TransmittableThreadLocal,

Q: 如果我的壓測鏈路中 包含了外部服務的介面怎么辦? 例如第三方支付、第三方短信等,

A:
鏈路跟蹤系統中發請求的filter中, 新增MockFilter, 如果判斷是壓測請求, 則直接回傳mock邏輯(不建議部署mock服務, 因為部署mock服務的話,服務器成本又得考慮,不如直接封裝到mockFilter代碼中)

Q: 會對資料庫產生影響的壓測請求怎么辦?

如果直接落庫,可能會影響正常用戶的請求訪問, 也可能污染線上資料,
A:
為每個生產庫 生成一個影子庫, 專門用來存盤壓測資料,

然后做過分庫分表的話, 肯定有資料庫的proxy,在proxy里都往壓測庫插入和讀寫,
如果沒有,就擴展Spring的AbstactRoutngDataSource類, 實作一個動態的資料源,讓里面可以根據壓測標記進行切換,

Q: redis、kafka等中間件對壓測有什么特殊處理?

A:
除了添加統一特點的壓測標記(中間件和業務不是強相關,所以可以進行特定改造)
還要注意快取的存活時間要設定短一點,

Q: 壓測結束時,如何避免對資料庫繼續產生影響?

A:
注意不要觸發 資料源的init-method方法, 當真正執行壓測的時候再建議會話連接,
各種超期時間也要注意設定, 盡快接觸壓測對組件的影響,

Q: 壓測資料怎么構造?一個個手動拼資料引數,然后讓測驗同學發送嗎?

A:
不行,如果業務有改動,引數很容易對不上,同時組裝程序耗時也會非常久,

建議從線上直接dump最近的請求資料,這樣可保證引數沒有變化,
同時做一些脫敏和修正處理,

Q: 怎么完整設計這個壓測系統的架構?包含哪些角色

A:
該問題參考《超大流量分布式系統架構解決方案》一書中給出的方案,也可以有其他方案,

  1. 壓測manager服務, 提供給壓測控制者查看和使用的,可以讀取mysql資料庫獲取壓測結果情況,或者進行調度指令的下發等,
  2. taskService服務,用于處理調度指令,執行定時調度、即時調度等行為,
  3. Agent 壓測請求發送客戶端,根據taskService的指令進行發送
  4. DataFactoy,給agent提供脫敏、修改后的壓測資料,
  5. MQ, 接收agent壓測請求的結果,堆積到佇列里提供給DataCollect消費,
  6. DataCollect, 壓測結果消費者, 將結果寫入到資料庫MYSQL,
  7. 注冊中心,用于管理和注冊上面這些服務,
  8. Detecotr, 流量檢測和干預器,可以根據情況即時調整agent的發送速率,

Q: 怎么模擬實際用戶的請求發送? 因為實際場景應該是多個不同ip的用戶訪問進來才對,

A:

  • apache HttpComponents的httpclient包
  • Java11的異步httpclient, 支持HTTP/2, 支持用reactive stream,

 

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