字节跳动全链路压测(Rhino)的实践

我会带着你远行 2023-01-03 04:20 553阅读 0赞

# **1. 背景** #

随着公司业务的不断扩张，用户流量在不断提升，研发体系的规模和复杂性也随之增加。线上服务的稳定性也越来越重要，服务性能问题，以及容量问题也越发明显。

因此有必要搭建一个有效压测系统，提供安全、高效、真实的线上全链路压测服务，为线上服务保驾护航。

关于全链路压测的建设，业界已经有了非常多文章，但是涉及到具体的技术实现方面，却很少介绍。本文想通过梳理全链路压测系统从设计到落地的整个实践过程，来详细介绍全链路压测系统具体是如何设计，以及如何落地的。希望能从技术落地实践的角度，给同行业的同学一些参考和启发。

# 2. 解决方案 #

### 2.1 业内实践 ###

全链路压测在业内已经有了广泛的实践，如阿里的 Amazon、PTS\[1\]\[2\]，美团的 Quake\[3\]\[4\]，京东的的 ForceBOT\[5\]，高德的 TestPG\[6\]等等，都为我们提供丰富的实践经验，和大量优秀的技术方案。我们广泛吸收了各大互联网公司的全链路压测建设经验，并基于字节跳动业务需求，设计开发了一个全链路压测系统 Rhino。

## 2.1 架构图 ##

Rhino 平台作为公司级的全链路压测平台，它的目标是对全公司所有业务，提供单服务、全链路，安全可靠、真实、高效的压测，来帮助业务高效便捷的完成性能测试任务，更精确评估线上服务性能&容量方面风险。

因此在 Rhino 平台设计之初，我们就定下以下目标：

*  安全：所有压测都是在线上完成的，所以理论上所有的压测对线上用户都是有损的。压测平台将从服务状态，以及压测数据两方面去保证压测的安全性。
 *  高效：较少压测脚本编写成本，数据构造和压测监控成本，尽量自动化完成压测过程的各个阶段。
 *  准确：精确的压力控制，准确的链路压测监控，精确的压测报告结果，以及性能&容量数据。

*  高覆盖：需要支撑公司内不同的业务线的压测需求，如搜索，广告，电商，教育，游戏等等。

Rhino 是一个分布式全链路压测系统，可以通过水平扩展，来实现模拟海量用户真实的业务操作场景，对线上各种业务进行全方位的性能测试。它主要分为控制中心(Rhino Master)模块，压测链路服务模块，监控系统模块，压测引擎模块，如图。（每一个模块都是由多个微服务来完成的。如下图每个实线图都代表一个微服务或多个微服务）。

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# 3. 核心功能介绍 #

搭建全链路压测平台，最核心主要有：数据构造、压测隔离、链路治理、任务调度、压测熔断、压测引擎、压测监控等。下面我们将从这些方面详细介绍下，在 Rhino 平台中是如何设计和实现的。

### 3.1 数据构造 ###

压测过程中数据构造是最重要，也是最为复杂的环节。压测数据的建模，直接影响了压测结果的准确性。

*  对于服务性能缺陷扫描，性能调优，以及新上线服务，推荐构造 Fake 数据，来压测指定路径。
 *  对于线上容量规划，性能能力验证，以及性能 Diff，推荐使用线上真实流量，使压测结果更贴近真实情况。
 *  对于涉及到用户账号，用户登录态保持的情况，推荐使用压测专属测试账号，避免影响线上真实用户。

### 基础数据构造 ###

为了高效的构造特定的 Fake 压测数据，Rhino 压测平台提供大量数据构造方式：

*  CSV 文件：按列分割数据，字段名取 CSV 文件第一行。数据读取方式是按行递增循环。如果一个压测任务会拆分成多个 Job，那么数据文件也会拆分，避免 Job 之间的数据重复。
 *  自增：变量类型均为数字类型。每次发压时+1，到最大值后从最小值循环使用。
 *  随机：变量类型均为数字类型。每次发压时随机生成。
 *  常量：Constant，可自定义为任意值。

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### 压测账号 ###

在压测过程中，有些压测请求需要进行登录，并保持会话；此外在很多压测请求中涉及到用户账号信息UserID，DeviceID等数据。用户账号的构造问题，一直是压测过程中非常棘手的问题。Rhino平台打通的用户中心，设置了压测专属的账号服务，完美地解决了压测过程中的登录态，以及测试账号等问题。具体流程和使用界面，如下图。

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## 3.2 压测隔离 ##

压测隔离中需要解决的压测流量隔离，以及压测数据的隔离。

压测流量隔离，主要是通过构建压测环境来解决，如线下压测环境，或泳道化/Set 化建设，将压测流量与线上流程完全隔离。优点是压测流量与线上流量完全隔离，不会影响到线上用户。缺点：机器资源及维护成本高，且压测结果需要经过一定的换算，才能得线上容量，结果准确性存在一定的问题。目前公司内压测都是在线上集群上完成的，线上泳道化正在建设中。

压测数据隔离，主要是通过对压测流量进行染色，让线上服务能识别哪些是压测流量，哪些是正常流量，然后对压测流量进行特殊处理，以达到数据隔离的目的。目前 Rhino 平台整体压测隔离框架如图。

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### 压测标记 ###

压测标记就是最常见的压测流量染色的方式。

*  对于 RPC 协议，会在请求的头部中增加一个 Key：Value 的字段作为压测标记。
 *  对于 HTTP 和其他协议，会在请求头，自动注入一个 Stress 标记(Key-Value) 。
 *  压测标记 Key:Value，其中 key 是固定的 Stress\_Tag 值，但是每个压测任务都有唯一的 Stress\_Value 值，主要用于解决压测数据冲突，以及性能问题定位。

### 压测标记透传 ###

目前公司内各个基础组件、存储组件，以及 RPC 框架都已经支持了压测标记的透传。其原理是将压测标记的 KV 值存入 Context 中，然后在所有下游请求中都带上该 Context，下游服务可以根据 Context 中压测标记完成对压测流量的处理。在实际业务中，代码改造也非常简单，只需要透传 Context 即可。

Golang 服务：将压测标记写入 Context 中。

Python 服务：利用 threading.local()存储线程 Context。

Java 服务：利用 ThreadLocal 存储线程 Context。

### 压测开关 ###

为了解决线上压测安全问题，我们还引入了压测开关组件。

*  每个服务每个集群，都有一个压测开关。只有打开压测开关时，压测流量才能流入到服务内，否则就会被底层微服务框架直接拒绝，业务层无感。
 *  在每个IDC区域，都会有一个全局的压测总开关。只有打开了这个全局压测开关，压测流量才被允许在这个IDC内流转。
 *  当线上出现压测问题，除了从源头关闭压测流量以外，关闭目标服务的压测开关，也能立即阻断压测流量。

### 压测数据隔离 ###

线上压测中，最复杂的问题就是压测链路中涉及到写操作，如何避免污染线上数据，并且能保证压测请求保持和线上相同的请求路径。业界有很多解决方案，常见的有影子表，影子库，以及数据偏移，如图\[7\]。

Rhino 平台针对不同存储，有不同的解决方案：

*  MySQL、MongoDB：影子表。SDK 判断是否是压测流量，若是则根据配置映射至新表名。配置策略有两种，一是读写影子表，二是读线上表、写影子表。
 *  Redis：Redis Key 加上 Stress 前缀。如 Stress\_Tag=Valuex，那么读写 Redis 的 Key=Valuex\_Key。这样可以解决多个压测任务数据冲突的问题。压测结束后，只需要对 Prefix=Valuex 做清除或过期操作即可。
 *  MQ：对于消息队列，Rhino 平台有两种策略。一是直接丢弃，然后针对消息队列的性能，单独进行压测；二是在 Header 中透传压测标记，Consumer 根据压测标记和业务需求，再做特殊处理。默认走丢弃策略，业务方可根据需求进行配置。
 *  其他存储，如 ES，ClickHouse 等，都有压测集群。压测时，会将压测请求打到指定的压测集群中。

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### 服务压测改造 ###

在压测之前，需要对服务进行压测验证。对于不满足压测要求(即压测数据隔离)的服务，需要进行压测改造。

1.  压测验证：对于存储服务，在不打开压测开关的前提下，通过压测请求，发送读写操作都是会被拒绝。如果没有拒绝，说明在操作存储服务时，没有带上压测 Context，需要进行改造。
2.  压测改造：压测改造是线上全链路压测推进中非常关键，而又非常困难的一个环节。对于已经上线的服务，压测改造还极有可能会引入新的 BUG，所以经常推动起来比较困难。因此为了解决这些问题，Rhino 平台有以下几个解决方案：
    
     
    
    1.  尽量减少代码改动，并给出完整的指导手册及代码示例，减少 RD 的工作量，降低代码错误的可能性。
    2.  提供简单便捷的线上线下 HTTP&RPC 的压测请求 Debug 工具，方便代码改动的验证。
    3.  对于新项目，项目开始初期，就将压测改造加入项目开发规范中，减少后期的代码改动。

## 3.3 链路治理 ##

### 链路梳理 ###

请求调用链，对于线上压测是非常重要的：

*  提供清晰压测流量地图，并提供完整的链路监控。
 *  完成服务依赖的梳理，检测压测所依赖的服务/中台是否具备压测的条件，是否需要压测改造。
 *  链接压测开关管理，压测上下游周知等。

Rhino 平台通过公司的流式日志系统来完成调用链检索的。一个服务在被请求或者请求下游时，都会透传一个 LogID。RPC 框架会打印调用链日志（包括 RPC 日志-调用者日志，Access 日志-被调用者日志），所有日志中都会包含这个 LogID。通过 LogID 将一个请求所经过的所有服务日志串起来，就完成调用链检索。

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Rhino 平台在公司流式日志系统提供的链路梳理功能基础上，进行了进一步优化，以满足压测需要：

*  自动梳理：由于公司采用微服务架构，每个请求背后的调用链路及其复杂，单纯靠人工维护是无法完成的。用户只需要提供请求中 LogID，Rhino 平台就能快速梳理出该请求经过的服务节点，如图。
 *  实时梳理：由于线上服务不断在变化，上线下线新增等，因此同一个请求的调用链也是不断变化的。Rhino 平台建议一般使用 1 个小时内的 LogID 进行梳理。
 *  多调链路合并：同一个接口，不同参数下的调用链是不尽相同的。Rhino平台会将多个LogID梳理的结果自动进行合并，来补全调用链，保证链路梳理结果的准确性和完整性。

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### 压测周知 ###

虽然 Rhino 平台对于压测有很多的安全保障措施，但是对于大型压测，保证信息的通畅流通也是非常重要的。因此在压测周知方面，Rhino 平台也提供了很多解决方案：

*  一键拉群：梳理完链路后，在压测前可以一键拉群，将链路中上下游服务的 Owner 拉到同一个群里，同步压测信息。
 *  压测周知：每个压测开始执行时，都会向压测周知群里推送消息，如压测 QPS，压测时长等信息。

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*  压测事件：在压测开始执行时，Rhino 平台还会向目标服务的事件队列中发送一个压测事件，方便快速评估/定位稳定性问题是否是压测导致，减少 RD 线上问题排查的干扰。

### 压测开关管理 ###

在压测之前，需要开启整体链路的压测开关的，否则压测流量就会被服务拒绝，导致压测失败。

*  一键开启：在压测执行之前，Rhino 平台可以一键开启链接上所有节点的压测开关。
 *  压测开关开启周知：压测开关开启时，Rhino 平台会自动给对应服务 Owner 推送相关信息，确保服务 Owner 了解相关压测信息，上游会有压测流量会经过其服务。
 *  静默关闭：压测开关到期后，Rhino 会自动静默关闭压测开关，以保证线上服务的安全。

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### 服务 Mock ###

对于调用链中不能压测的服务(敏感服务)，或者第三方服务，为了压测请求的完整性，就需要对这些服务进行 Mock。业界通用的 Mock 方案有：

1.  修改业务代码，修改服务调用为空转代码。优点：实现成本低。缺点：返回值固定，代码&业务入侵高，推动困难。如要 Mock 位置比较靠下游，超出部门覆盖业务范围，推动就非常麻烦。
2.  通用 Mock 服务。通用 MockServer，会根据不同用户配置不同 Mock 规则，执行对应的响应延时，并返回对应响应数据。优点：无代码入侵，业务方无感知。缺点：实现成本高。

由于字节整个公司都采用微服务架构，导致一次压测涉及链路都比较长，快速无业务入侵的 Mock。

方式成为了首选。Rhino 平台是通过公司 Service Mesh 和 ByteMock 系统来实现了高效的，对业务透明的服务 Mock。

压测执行前，Rhino 平台需要向 Service Mesh 注册染色转发规则，并向 Mock 服务注册 Mock 规则。然后在压测流量中注入 Mock 染色标记，才能完成服务 Mock：

*  基于 Service Mesh 的染色流量转发。首先需要在压测流量中注入转发染色标记，并在 Service Mesh 中注册对应的转发规则。Service Mesh 检测到染色流量后，就会将其转发到指定的 Mock Server 上，如图。
 *  基于 Mock Server 的请求规则匹配。首先在 Mock Server 上注册 Mock 规则，以及匹配的 Response 和响应时延。当 Mock Server 接收到请求后，会根据规则进行响应，如图。

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## 3.4 发压模式 ##

### 最小调度单元 ###

Rhino 平台中，压测 Agent 就是一个最小调度单元。一次压测任务，通常会拆分成多个子 Job，然后下发到多个 Agent 上来完成。

*  最小化容器部署，减少资源浪费。压测对机器资源消耗是非常高的，通常 CPU &Memory 的使用率都在 80%以上。但是没有压测执行时间内，机器资源使用率<5%。如果长期占用大量的资源，将会对机器资源造成极大的浪费。压测 Agent 都采用容器化部署，并且每个容器的资源规格也尽可能小，这样既能满足日常压测需求，也不会占用太多的机器资源。
 *  独占 Agent，增加压测执行稳定性：单个容器内只启动一个 Agent 进程，单个 Agent 同时只能被一个压测任务占用，避免多任务多进程的干扰和资源竞争，增加压测的稳定性。
 *  动态扩容，支撑海量 QPS 发压：压测高峰期，Rhino 平台会临时申请机器资源，快速扩容，完成海量 QPS 的支撑。压测完成后，会立即释放机器资源，减少资源浪费。

2020 年春节抢红包压测中，Rhino 临时扩容在 4000+个实例，支撑了单次 3kw+QPS 的压测，但日常 Rhino 平台只部署了 100+个实例，就能满足日常压测需求。

### 智能压力调节 ###

*  动态分配压测 Agent：在压测过程，经常出现压测 Agent 的 CPU/Memory 使用率过高(>90%)，导致压力上不去，达不到目标 QPS；或者压测延时过高，压测结果不准确的问题。Rhino 平台在发压的过程中，会实时监控每个压测 Agent 的 CPU/Memory 使用率，当超过阈值时(>90%)，会动态分配额外的 Agent，以降低每个 Agent 的负载，保证压测的稳定性。
 *  智能调节压力：在压测过程，通常需要不断的调节 QPS 大小，以达到性能压测目标。这过程非常耗费精力和时间。Rhino 平台，可以根据压测任务设定的性能指标，智能调节 QPS 大小，当达到压测目标后，会自动熔断，停止压测。

### 压测链路模拟 ###

Rhino 平台默认将全链路压测分为公网压测和内网压测。公网压测主要 IDC 网络带宽，延时，IDC 网关新建连接、转发等能力；内网压测，主要是压测目标服务，目标集群的性能，容量等。

*  对于内网压测，默认都要求同 IDC 内发压，减少网络延时的干扰。
 *  对于公网压测，Rhino 平台在公司 CDN 节点上都有部署 Agent 节点，利用了 CDN 节点剩余计算能力，完成了公网压测能力的建设。

### 同城多机房，异地多机房 ###

Rhino 平台在各个 IDC 都有部署 Agent 集群。各个 IDC 内服务的压测，默认会就近选择压测 Agent，来减少网络延时对压测结果的干扰，使得压测结果更精准，压测问题定位更简单。

### 边缘计算节点 Agent ###

除了多机房部署之外，Rhino 平台还在边缘计算节点上也部署了压测 Agent，来模拟各种不同地域不同运营商的流量请求，确保流量来源，流量分布更贴近真实情况。在 Rhino 平台上可以选择不同地域不同运营商，从全国各个地区发起压测流量。

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## 3.5 压测熔断 ##

为了应对线上压测风险，Rhino 平台提供两种熔断方式，来应对压测过程中的突发事件，来降低对线上服务造成的影响。

### 基于告警监控的熔断 ###

每个压测任务，都可以关联调用链中任意服务的告警规则。在压测任务执行过程，Rhino 平台会主动监听告警服务。当调用链中有服务出现了告警，会立即停止压测。对于没有关联的告警，Rhino 平台也会记录下来，便于压测问题定位。

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### 基于 Metric 的熔断 ###

自定义监控指标及阈值，到达阈值后，也会自动停止压测。目前支持 CPU、Memory、 上游稳定性、错误日志，以及其他自定义指标。

此外，除了 Rhino 平台自身提供的熔断机制以外，公司服务治理架构也提供了很多额外的熔断机制，如压测开关，一键切断压测流量；过载保护，服务过载时自动丢弃压测流量。

## 3.6 任务模型 ##

### HTTP 任务 ###

对于 HTTP 协议，参考了 Postman，全部可视化操作，保证所有人都能上手操作，极大降低了压测的使用门槛和成本。

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### RPC 任务 ###

对于 RPC 任务，Rhino 也自动完成了对 IDL 的解析，然后转换成 JSON 格式，便于用户参数化处理。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x1b3Fpbmdsb25nODUwMTAy_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

### 自定义-Go Plugin ###

对于非 HTTP/RPC 的协议，以及有复杂逻辑的压测任务，Rhino 平台也提供了完善的解决方案——Go Plugin。

Go Plugin 提供了一种方式，通过在主程序和共享库直接定义一系列的约定或者接口，就可以动态加载其他人编译的 Go 语言共享对象，使得主程序可以在编译后动态加载共享库，实现热插拔的插件系统。此外主程序和共享库的开发者不需要共享代码，只要双方的约定不变，修改共享库后也不再需要重新编译主程序。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x1b3Fpbmdsb25nODUwMTAy_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

用户只要根据规范要求，实现一段发压业务逻辑代码即可。Rhino 平台可以自动拉取代码，触发编译。并将编译后的插件 SO 文件分发到多个压测 Agent。Agent 动态加载 SO 文件，并发运行起来，就可以达到压测的目的。此外，Rhino 还针对常见 Go Plugin 压测场景，建立了压测代码示例代码库。对于压测新手，简单修改下业务逻辑代码，就可以完成压测了。这样就解决了非常见协议，以及复杂压测场景等的压测问题。

## 3.7 压测引擎 ##

### 单 Agent 多引擎 ###

压测调度的最小单元是压测 Agent，但是实际每个 Agent 中有挂载多种压测引擎的，来支撑不同的压测场景。Rhino 平台在压测数据和压测引擎之间增加了一个压测引擎适配层，实现了压测数据与压测引擎的解耦。压测引擎适配层，会根据选择不同的压测引擎，生成不同 Schema 的压测数据，启用不同的引擎来完成压测，而这些对用户是透明的。

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### 压测引擎 ###

在压测引擎上，我们有开源的压测引擎，也有自研的压测引擎。

开源压测引擎的优点是维护人多，功能比较丰富，稳定且性能好，缺点就是输入格式固定，定制难度大。此外 Agent 与开源压测引擎之间通常是不同进程，进程通信也存在比较大的问题，不容易控制。

自研压测引擎，优点是和 Agent 通常运行在单进程内，比较容易控制；缺点可能就是性能稍微差一些。但是 Golang 天然支持高并发，因此自研和开源之间的性能差距并不明显。

*  HTTP 协议：默认 Gatling ，单机发压性能非常好，远超于 Jmeter。对于智能压测，或动态调节的情况，会切换到自研压测引擎上。
 *  RPC 协议：自研引擎，主要利用 Golang 协程+ RPC 连接池，来完成高并发压测。
 *  GoPlugin 协议：自研引擎，利用 Golang Plugin 可动态装载的特性，自动装载自定义压测插件，来完成压测。

## 3.8 压测监控 ##

### 客户端监控 ###

由于公司监控系统，最小时间粒度是 30s，30s 内的数据会聚合成一个点。这个时间粒度对于压测来说是比较难以接受的。因此，Rhino 平台自己搭建了一套客户端监控系统。

*  每个 Request 都会以请求开始时间为基准打一个点。
 *  单个 Agent 内，会将相同任务相同接口，1s 内的打点数据在本地做一次汇总，上报到 Kafka 中。
 *  监控服务会消费 Kafka 中的打点数据，将多个 Agent 上报的数据进行再次汇总，然后写入数据库中。
 *  前端监控报表会实时拉取数据库中监控汇总数据，绘制实时监控曲线。
 *  在监控数据汇总流程中，对于请求响应时间的 PCT99 计算，是比较难处理的：
    
     
    
     *  目前 Rhino 平台采用的 T-Digest 算法来计算 1 秒内的 PCT99。
     *  整个时间段内的 PCT99 的计算，则是以 PCT & AGV 的方式聚合。即单位时间内通过 T-Digest 计算 PCT99；整个时间段内的 PCT99，则是对所有点的 PCT99 取平均值。
     *  整体计算方案已与公司服务端监控算法对齐，目的是减少客户端监控与服务端监控之间的 Gap，减少压测结果分析的干扰因素。

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### 服务端监控 ###

服务端监控，直接接入了公司Metric系统。

*  在压测过程中，Rhino平台会提供整条链路上所有节点核心指标的监控大盘，并高亮显示可能存在风险的节点，来提供实时预警。
 *  对于每个节点也都提供了实时的，详细的监控曲线图。
 *  对于每个节点默认提供CPU、Memory、QPS和Error\_Rate等核心监控指标，用户可以在Rhino平台上修改监控配置，增加其他自定义监控指标。

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### 性能 Profile ###

在压测过程中，Rhino 平台还可以实时采集目标服务进程的性能 Profile，并通过火焰图的方式展示出来，方便用户进行性能问题分析和优化，如图。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x1b3Fpbmdsb25nODUwMTAy_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

# 4. 压测实践 #

Rhino 压测平台是一个面向全字节跳动公司的，为了所有研发同学提供的一站式全链路压测的平台。Rhino 平台的研发团队，不仅负责 Rhino 平台的研发任务，还会配合 QA&RD 来完成公司大型项目，重点业务的性能压测工作。

### 4.1 重大项目支撑 ###

公司内重大项目的压测，Rhino 平台都会积极参与，全力支撑的。其中，比较典型的项目有抖音春晚，西瓜百万英雄，春节红包雨等活动。

其中字节春节红包雨活动，完成是由 Rhino 团队来负责和完成的。字节春节红包雨活动是在春节期间，所有字节客户端发起的，诸如抽卡分现金，红包锦鲤，红包雨等一系列的超大规模的红包引流活动。其流量规模巨大，流量突发性强，业务逻辑和网络架构复杂度高等等，都对 Rhino 平台提出不小的挑战。

在春节红包雨活动中，所有用户流量都经过运营商专线接入到网络边缘的汇聚机房，然后经过过滤和验证后，再转发到核心机房。其中各个 IDC 互为备份，其具体流量路线如图。在这里，不仅要验证后端各服务是否能承载预期流程，还要验证各个专线带宽，各个网关带宽及转发能力，各 IDC 承载能力以及之间带宽等等。

为此，我们将整个压测拆分成多个阶段，来简化压测复杂性，也降低压测问题定位的难度：

*  通过拨测/CDN 压测来分别验证各个汇聚机房的承载能力，带宽，以及网关性能。
 *  在各个汇聚机房部署压测 Agent，来模拟用户流量分布，来压测部署在核心机房的后端服务性能。
 *  单接口单实例压测，单接口单机房压测，场景化全链路单机房压测，场景化全链路全资源压测，分阶段来验证后端服务性能。
 *  最后会通过全网拨测，来模拟真实春节红包雨高峰期流量，整体验证全系统性能。

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在这些大型项目的支撑中，Rhino 团队不仅学到了大量的业务和架构设计知识，还了解到业务研发同学如何看待压测，如何使用平台，帮助我们发现更多平台的问题，促进平台不断迭代优化。

### 4.2 日常压测任务支撑 ###

日常压测支撑，也是 Rhino 平台非常重要的一项任务。对于日常压测中遇到的各种问题，我们采用了各种方案来解决：

*  专人 Oncall 值周，一对一指导。
 *  详细完善的压测知识库，不仅介绍了平台如何使用，还包括压测如何改造，压测方案如何制定，压测问题如何定位。
 *  完善的性能培训体系：定期开展性能测试相关分享，并对于 QA&RD 团队，也会开展专业的压测培训。

### 4.3 线上流量调度 ###

Rhino 平台还实现了线上流量的定期调度，以达到线上实例自动压测的目的\[8\]：

*   *  将线上流量逐步调度到目标实例上，来测试服务实例性能极限，并给出实例性能 Profile，分析出实例性能瓶颈。
     *  通过长期的流量调度，来观察服务实例性能变化，以监控服务性能的变化趋势。
     *  通过不同资源水位下的实例性能，来预估出整个集群容量。完成对服务容量预估，以及线上风险评估。
     *  基于泳道化的流量调度，可以精确的预估服务集群容量。

其具体实现方案如下：

*   *  修改负载均衡中目标实例的权重 Weight 值，逐步调大该 Weight 值，将更多流量集中打到目标实例，直到达到设置的停止阈值。

目前已经有 500+微服务接入，每天定时执行流量调度，来监控线上服务性能变化趋势，如下图。

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### 4.4 常态化压测 ###

Rhino 平台目前还在公司内推行常态化压测，通过周期定时化的自动化全链路压测，来实现以下目标：

*  实时监控线上服务集群容量，防止服务性能劣化。
 *  实时监控线上链路容量，防止链路性能劣化。

目前 Rhino 平台上的常态化压测，会周期定时，以无人值守的方式，自动执行压测任务，并推送压测结果。在压测执行过程中，会根据调用链自动完成压测开关开启，发起压测流量。实时监控服务性能指标，并根据 Metric 及告警监控，自动完成压测熔断，以保证压测安全。

目前已经有多个业务方接入常态化压测，以此保证线上服务的稳定性。

### 4.5 DevOps 流水线中的压测 ###

服务在上线时，都会经过预发布，线上小流量灰度，线上全量发布。在这个过程中，我们可以通过线上测试 Case 以及灰度发布，来拦截服务线上功能缺陷。但是对于性能缺陷的拦截，却不够有效。

从线上故障跟踪系统里就可以发现，由于上线前没有做好性能压测，很多性能缺陷都逃逸到了线上。

为了拦截各种性能缺陷，Rhino 平台完成了 DevOps 平台的打通。将压测服务在 DevOps 平台上注册成一个原子服务 ，研发人员可以将压测节点编排在任意流水线的任意位置，实现上线前的例行压测。DevOps 流水线中的压测，不仅可以帮助 RD 发现代码中的性能问题，还能与性能基线进行 Diff，来发现代码性能变坏的味道。

# 5. 总结与展望 #

## 5.1 总结 ##

Rhino 压测平台从立项到现在，不到两年的时间内，其发展已经初具规模，如图（每月压测执行统计）。这个期间，非常非常感谢公司内所有合作团队，尤其是架构团队，中台团队对压测平台的支撑，没有他们的支撑，全链路压测建设是难以完成的。

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## 5.2 未来发展 ##

### 业务深层次定制化 ###

通用压测平台已经初步搭建完成，基本上能满足业务线日常压测需求。但在日常压测支撑过程中，发现不同业务线在压测时，但是仍然有大量的前置和后继工作需要人工来完成。

如何更进一步降低业务方压测改造的成本，如何减少压测环境数据预置成本，如何快速完成压测数据清理，如何快速定位出性能问题等等，Rhino 压测平台后续将更进一步深入业务，与各大业务方开展更深入的合作，提供更深度的业务定制，为研发提效，助力业务线发展。

### 压测与容量规划 ###

业务目前资源是否充足，其具体容量是多少；按照目前业务增长，其机器资源还能支撑多久？

目前服务资源利用如何，是否可以优化，如何更进一步提升资源利用率，降低机器资源成本？

某大型活动，需要申请多少资源？是否不需要压测，或者自动化利用线上流量数据，或者利用日常压测数据，就可以给出上述问题的结论？

### 压测与 SRE ###

如何保证服务稳定性，如何监控服务性能劣化并及时预警，限流、超时、重试以及熔断等服务治理措施配置是否合理？以及如何配合混沌测试进行容灾演练，保证服务稳定性等等，这些 Rhino 平台都会做更进一步探索。

## 参考文献 ##

\[1\] http://jm.taobao.org/2017/03/30/20170330/

\[2\] https://testerhome.com/topics/19493

\[3\] https://tech.meituan.com/2018/09/27/quake-introduction.html

\[4\] https://tech.meituan.com/2019/02/14/full-link-pressure-test-automation.html

\[5\] https://www.open-open.com/lib/view/open1484317425690.html

\[6\] https://www.infoq.cn/article/NvfJekpvU154pwlsCTLW

\[7\] https://tech.bytedance.net/articles/3199

\[8\] https://www.usenix.org/conference/osdi16/technical-sessions/presentation/veeraraghavan

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