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

2.DevOps 核心点

• 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

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

•关键设计 1：模块化管理，事务灵活组合与复用

关键设计 2：应用与资源一体化编排

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。

• 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

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：
  

• 调用链分析：
  

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