DevOps 中如何系统开展微服务性能测试?

阅读数:1 2020 年 3 月 27 日 22:04

DevOps中如何系统开展微服务性能测试?

基于 Devops 的微服务架构是云时代部署应用的一项热门技术,它把庞大的单个应用程序分解为数十个微服务,使业务更快速地响应市场变化。但是每个微服务有不同的客户需求并且随着微服务增多,无法做 1:1 验证,传统性能测试模式已不能满足 Devops 平台的要求。 DevOps 中如何系统开展微服务性能测试?

微服务架构下的性能测试挑战

微服务是实现 DevOps 的重要架构

1. 微服务 3S 原则

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2.DevOps 核心点

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  • 亿级用户的平台
  • 单服务业务随时扩容
  • 服务之间存在相互调用关系
  • 版本更新快,上线周期短

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单服务流量激增时扩容
调用链条变长,调用关系更加复杂
微服务拆分导致故障点增多

单服务变更性能影响如何评估?
性能瓶颈在各微服务间漂移,如何做好性能测试?
应对突发流量需求,扩容能否解决问题,如何扩容?
服务实例数量众多,如何收集信息,快速定位性能问题?

微服务性能保障解决方案设计

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•关键设计 1:模块化管理,事务灵活组合与复用

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关键设计 2:应用与资源一体化编排

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性能测试实施策略

  • 单服务接口测试(契约)
    验证单服务的各个接口能力基线以及组合接口的能力基线,服务间遵循契约化原则,大部分问题屏蔽在集成之前

  • 全链路测试(SLA)
    验证整个系统之上全链路场景以及多链路组合场景的性能,优化链路中性能不足的服务

  • 伸缩能力验证(面向现网运维)
    验证单服务的水平扩容能力,验证既定模型下的多链路组合场景的资源模型

在微服务架构下,自动化仍然是提升效率,看护质量的重要手段,每个微服务独立快速迭代上线,更加要求微服务的性能不劣化。

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  • 存在部分响应超时:
    a) 服务器繁忙, 如某个服务节点 CPU 利用率高
    b) 网络 IO 超过 VM/EIP 带宽
    c) 等待后端微服务、数据库的超时时间设置过长

  • TPS 未随着并发数增长而上升:
    a) 系统性能到达瓶颈,持续并发加压过程中响应时延增加(可观察响应区间统计)
    b) 可通过进一步加压是否会出现非正常响应验证

  • 运行一段时间后全部响应超时或者检查点校验不通过:
    a) 大压力导致系统中某个微服务奔溃
    b) 后端数据库无响应

  • TP90 响应时延较短,TP99 时延高:
    a) 系统性能接近瓶颈
    b) 可通过进一步加压是否会出现非正常响应验证

  1. 扩容:链路中的某一应用可能出现 cpu 使用率较高或者连接池资源不够用 (rpc、jdbc、redis 连接池等) 但本身对于拿到连接的请求处理又很快,这一类需要横向扩展资源。

  2. 应用逻辑优化:比如存在慢 sql、逻辑的不合理如调用 db 或者 redis 次数过多、没有做读写分离造成写库压力过大。

  3. 超时时间的合理设置:对于应用之间的 rpc 调用或者应用与其他基础组件之间的调用,均需要设置合理的超时时间,否则过长的等待将造成整个链路的故

  4. 缓存的应用:请求尽可能从前端返回,而不是每一个都要让后端应用处理后再返回,减轻后端应用及数据库压力,提高系统吞吐能力。

  5. 限流:对于超出承载能力的 QPS 或并发,可以进行拦截并直接返回提示页面。

  6. 降级:对于非核心链路上的应用,允许故障关闭而不影响核心链路。

典型互联网平台的全链路分段压测

一个典型的互联网平台:突发事件高流量突发,如瞬间由百级用户增长到万级

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对于网络架构复杂的应用,可以拆分压力的入口点,进行分段验证,屏蔽对应网元带来的性能影响,如分别从最外端的 CDN 入口(1)、中间的 ELB(2)、业务层(3)分别做测试,验证复杂网络架构情况下,各网元的瓶颈和影响,系统内部的性能瓶颈如何提升定位效率?

APM 调用链跟踪解决问题定位最后一公里

在上线和活动前期通过云性能测试服务进行压力测试,发现部分接口的响应时间比较长,会出现比对失败和响应超时,通过 APM 的调用链分析,发现有部分 SQL 语句比较耗时,针对这些 SQL 查询语句,建立了索引,快速定位问题并迅速解决。

最终经过两轮测试优化后,官网首页访问响应超时与正常返回比提升了 43.3%,预约试驾场景响应超时与正常返回比降低到 0,提升了 100%。

性能瓶颈定位时间,从官网未使用 APM 时需要 1 周,缩短到俱乐部使用 APM 后的 0.5 天,效率提升 90%。

  • 资源分析:
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  • 调用链分析:
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本文转载自华为云产品与解决方案公众号。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/WR5YePZeyvaMJu8-LVxCJQ

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