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有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者,因为被信任,所有我们更需要为商家保驾护航,保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测,模拟大促真实流量,串联线上全部系统,让核心系统同时达到流量峰值:
全链路压测系列文章,写到这里算告一段落,最初萌生写系列文章,还是在21年9月份。兜兜转转写了很久,草稿改过很多次,随着这一年更多的实践和思考,终于算是完结。
中通快递作为国内知名综合物流服务企业,已连续5年稳坐行业市场份额榜首。受双11、618等大促活动影响,井喷式的业务流量对中通的系统稳定性提出了更高的要求,过去的压测方案已经无法满足业务发展的需求。测试环境等比缩放导致压测失真、庞大且复杂的系统链路梳理等都是棘手的问题,让我们一起看看中通是如何利用大促系统稳定性保障利器Takin来完成这项艰巨的任务的。
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴、京东、滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境。
Coding平台是大家比较常用以及熟悉的压测方式,本文的目的是将coding平台与TCPS平台在操作成本和压测结果等方面上进行对比,让大家对TCPS平台有更直观的印象。
【导语】toB,toG 项目交付过程中,压力测试是重要的一环。 往往服务商与项目组更多的精力会先放在功能逻辑的实现,却忽视了在前期从架构层面暴露与解决后台可靠性的问题。我们经历了众多项目的压测与后台可靠性的保障工作,梳理出压测支撑保障方案与 ISV 压测质量管理规范
记得刚开始学习性能测试相关知识的时候,我一直有个疑问:性能测试能对测试工程师本人和企业带来什么价值?随着不断的学习成长和工作中的应用实践以及和很多业内同行沟通交流,我总结了如下几点性能测试的优点和价值:
压测之前要有压测方案(如压测接口、并发量、压测策略(突发、逐步加压、并发量)、压测指标(机器负载、QPS/TPS、响应时间)),之后要产出压测报告(压测方案、机器负载、QPS/TPS、响应时间(平均、最小、最大)、成功率、相关参数 等),最后根据压测报告分析的结果进行系统优化和容灾。
根据压测的场景不同,或者压测的目的不同,我们会选择不一样的压测方式来进行压测,我梳理了下大概的压测的方式,主要有以下三个。
王诚强,荔枝微课基础架构负责人。热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者。 本文根据2021年4月10日深圳站举办的【腾讯云原生技术开放日】 线下活动中,荔枝微课基础架构负责人王诚强关于“基于 kubernetes 搭建分布式压测系统”的演讲整理而成。 腾讯云原生公众号后台回复【lzwk】,可获得该演讲PPT。 大家好,今天想和大家分享的主题是基于 kubernetes 搭建分布式压测系统。从背景、原理、实现、效果和未来方向5个方
测试前,压测中,当然还离开不了压测后。压测后,是一项对压测工作进行复盘,总结,压测数据进行汇总的一个环境,这个环境呢,也是需要有的,而且,我们还需要做下去,为了后续的压测做准备,不能让一次压测的经验教训在后续的重蹈覆辙,我们压测后,对压测工作的复盘,是很重要的,因为压测工作,可以看到团队的不足,以及大家需要如何对出现的问题,在后续中,进行规避。
https://cloud.tencent.com/document/product/239/17952
作者 | 李德怀 前言:通用场景下的线上服务相比头部互联网服务,往往单个服务访问量较小,最大 DAU 几万甚至几千;需要提供服务的后端服务器少,往往只需十几台甚至几台就足够支持服务压力;服务种类多不规范,有几百甚至上千个服务;开发语言不统一,每个团队根据自己的喜好选择语言种类或者技术栈,而且存在很多无人维护的服务。这就导致通用场景下的互联网服务的资源利用率低,比如 CPU 利用率普遍不足 10%,而且服务治理困难,稳定性差,很少能达到 3 个 9。 在当前疫情反复、经济下行的宏观大背景下,通用场景下的
调试好脚本,准备好环境,我们就可以开始压测了。那么在压测中,有什么常见的问题以及,我们需要做些什么呢。
(1)确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无,请参考下述步骤进行配置。
提到压力测试,我们想到的是服务端压力测试,其实这是片面的,完整的压力测试包含服务端压力测试和前端压力测试。
本文介绍压测是什么,解释压测的专属名词,教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测),对比这些压测工具,教大家如何选择一款适合自己的压测工具,本文还有两个压测实战项目:
首先要清楚的一点就是,什么时候开始做全链路压测?我们有另外一个业务线,现在就没有打算做,那个业务线的日均单不到十万,而要压测的业务线的日均单到了200万,但这并不意味着200万是一个标准,我觉得可以从下面几点考虑:
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”。
在软件性能测试领域,有一项测试活动以其实施难度之大、技术综合性之强、涉及范围之广,被称为性能测试的“珠穆朗玛峰”,这就是实现容量保障技术的全链路压测。
上文写到隆冬强在去S公司调研之前,向小黑咨询关于「容量规划」的问题,得出了一个结论:即使全链路压测有很多技术难点需要结合业务需求等实现,但确实是解决目前容量规划的效果最好、可行性最高的方案。
分布式Jmeter作为云原生的压测方案,虽然有着功能强大,压测上限高的特点,但是也有部署较为繁琐,结果展示不够形象的问题。为了解决Jmeter的问题,通过结合Jmeter+Grafana+influx+helm打造了一套一键部署且较为易用的云原生压测解决方案。
Tech 导读 在企业的业务经营中,实时数据是营销、运维、决策的重要支撑,实时数据链路基本是所有大公司所拥有的,无论是否采用了中台模式,本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准,以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
之前自己也写过好几篇关于全链路压测的文章或者博客,最近看了infoQ上infoQ-数列科技杨德华的专栏,复盘了下自己以往在全链路压测实施方面的工作,发觉还有很多可以做的更好的地方。就以这篇文章来做个总结,顺带说说我自己实施全链路压测工作方面的一些收获和经验。
前面两篇笔记介绍了如何快速上手压测项目以及压测前准备测试环境和测试数据的一些方法。
压测是目前科技企业及传统企业进行系统容量评估、容量规划的最佳实践方式,本文将基于京东ForceBot平台在大促(京东618、京东双11)备战中的实践历程,给大家分享平台在压测方面的技术变革。ForceBot平台是一款分布式性能测试平台,能够为全链路压测构造千万量级的压测流量,并结合全域流量录制回放、瞬时发压、智能寻点等能力,为整站容量评估与规划提供一站式的解决方案。
之前断断续续写过一些全链路压测相关的技术文章,很多同学评价还不错。朋友建议我写个系列,基于自己的落地实践经验,对全链路压测做个系统性的梳理总结。今年跳槽后我的工作重心也偏向了全链路压测和稳定性保障方面的研究,这个时间点写这个系列,也算是对自己过去工作的最好总结。
美团内部的RPC服务大多构建在Thrift之上,在日常开发服务的过程中,需要针对这些服务进行压力测试(以下简称压测)来发现潜在问题。常用的方法有: 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 使用开源工具进行压测 然而,无论采取哪种方法,压测都是一个十分耗时而又繁琐的过程,主要痛点有: 需要写很多代码解析日志,还原请求,对于比较复杂的请求,解析很容易出错 需要搭建脚本或者工具的运行环境,通常这一过程比较耗时 由于打压方法没有统一,导致打压的结果指标比较混
康猛,携程网站运营中心资深技术支持工程师,在互联网基础架构系统设计,后端开发,性能测试领域有多年实践经验。喜欢钻研新技术,转化研究成果,提升工作效率。
在TCPS平台创建团队,并从管理员处拿到团队TCPS_ID和TCPS_SECRET
在压测项目生产环境中,发现首页的QPS一直在8k,未达到压测目标,但压测其他接口QPS能达到5w,需要排查出问题进行优化。
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
我们在服务后台的一些APP上线之前,通常会做一些性能的评估,然后会评测一下。例如开发的项目大概可以服务多少用户,以及能够承担多大的并发量?
6月25日,国内知名的系统高可用专家数列科技宣布开源旗下核心产品能力,对外开放生产全链路压测平台产品的源代码,并正式命名为Takin。
一年以前,有赞准备在双十一到来之前对系统进行一次性能摸底,以便提前发现并解决系统潜在性能问题,好让系统在双十一期间可以从容应对剧增的流量。工欲善其事,必先利其器,我们拿什么工具来压测呢?我们做了很多前期调研和论证,最终决定基于 Gatling 开发有赞自己的分布式全链路压测引擎 —— MAXIM。一年多来,我们使用 Maxim 对系统做了很多次的性能压测,在提升系统性能、稳定性的同时,也得益于历次压测的实践经验逐步改进 Maxim。
业务的知名度越高,其背后技术团队承受的压力就越大。一旦出现技术问题,就有可能被放大,尤其是当服务的是对知识获取体验要求颇高的用户群体。
在美团的价值观中,“以客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍。特别是公司业务正处在高速增长的阶段,每一次故障对公司来说都是一笔不小的损失。而整个IT基础设施非常复杂,包括网络、服务器、操作系统以及应用层面都可能出现问题。在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验。真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好:
文章架构如下:(待补充)1. 压测理论关于压力测试不得不说的二三事并发线程数、QPS与平均耗时的关系2. 压测服务部署2.1 Coding平台Jmeter-Suite压测工具部署文档Coding平台项目构建指南2.2 TCPS压测平台TCPS压测平台接入私有集群教程2.3 Jmeter分布式部署Jmeter分布式压测环境搭建(windows & linux)3. 压测脚本编写3.1 安装篇(待补充)3.2 使用篇3.2.1 基础入门篇Jmeter压测工具入门篇Mac OS下Jmeter的入门操作3.2.2
【新手必看系列】 关于压力测试不得不说的二三事 并发线程数、QPS与平均耗时的关系 【操作指南系列】 手把手教你在腾讯云上部署压测引擎 在jmeter脚本中如何配置grafana Coding平台的压测指导 FAQ 【Jmeter快速上手】 使用Jmeter快速读写指定文件中的数据 Mac OS下Jmeter的入门操作 【抓包系列】 windows下PC端小程序抓包 深 i 您-小程序Charles抓包过程 【进阶知识系列】 如何去做接口容量预估 保障服务性能,除了压测我们还能做些什么 【实战系列
概述 一个产品的编码完成,并不能代表产品能够给用户体验,其中还必须包含测试、压测分析等,而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢? 本文章主要通过实践经验来学习了解压测过程,并且提出一些在PHP端可以进行优化的功能点,从而帮助后续开发过程中应用最优方式去编码。 工具 有道是磨刀不误砍柴工,要有好的工具才能做事更有效率,要学会工具的应用才能更进一步的优化系统项目。 关于PHP的工具性能检测工具的话,可以应用xhprof工具或者CI的原生时间打印工具。Xhprof工具的
作者简介: 柯开,腾讯云高级工程师,腾讯压测领域 OTeam PMC,负责腾讯云可观测-云压测产品设计研发。 前言 在当今数字化的时代,越来越多的应用程序和服务都被迁移到云上运行。性能测试,正是变更前验证的关键一环,是对系统进行全方位的性能“体检”。它一般通过模拟用户操作,使系统处在高强度压力之下,检验系统是否稳定、哪里会出问题。 随着分布式、微服务、云原生等架构的发展,性能测试面临了新的挑战。 分布式系统的复杂性和较高的网络通信延迟,使得性能测试难以规避设计上的死锁、竞争条件、资源泄露等问题。 微服务架构
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
在金融、零售快消、物流、新能源等传统行业,通常都会有一个相对独立的测试团队,其中包括了性能测试。
前言 大半夜熬夜写方案,顺带整理了在上家公司做性能基线和常态化压测的方案,仅供参考。 前置条件 全链路压测已在生产环境落地! 流程机制 📷 准备阶段 测试环境 确认被测链路变更范围 每次版本发布或线上进行变更,都需要压测,第一步首先确认本次被测链路的变更范围,主要有如下几点: 被测链路变更范围涉及的业务场景; 被测链路对应的接口以及本次变更涉及的字段——评估需要重新准备的压测数据; 表结构同步&服务发布 测试环境功能验证通过后,表结构变更到压测环境/预发环境/压测环境; 如果有多套环境,建议选择某个环境为
最近几年,云数据库市场日趋繁荣,进入百花齐放、百家争鸣的时代,头部云计算厂商相继推出了自己的数据库产品,特别是亚马逊的Aurora、阿里云的PolarDB、华为云的GaussDB等等。
TarsBenchmark(简称tb)旨在帮助开发和测试同学快速debug线上TARS服务,复现逻辑接口bug,支持灵活修改测试用例,同时也可以很轻松完成服务接口的压力测试,帮助开发同学清楚掌握TARS服务性能数据基准。具备如下特性:
更换某个数据库进行各种前期的测试和比对是非常正常的事情,但是再正常的事情中,可以包含无数的你意料以外的事情,今天就所说最近遇到了一次有意思的数据库测试POC中的问题。
本周六晚受邀,参加了由数列科技主办的线下直播技术沙龙——高可用&性能技术沙龙。分享过程中,参与沙龙的同学们提了很多问题,碍于很多问题口头描述解释不清,因此写了这篇文章,对这些同学提出的问题做一个解答。当然,回答仅限于我个人的角度,仅供参考。
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