目录： 1.环境介绍 2.症状 3.诊断 4.结论 5.解决 6.对比java实现 废话就不多说了，本文分享下博主在5.28大促压测期间解决的一个性能问题，觉得这个还是比较有意思的，值得总结拿出来分享下...每次业务方进行大促期间平台都要进行一次常规压测，做到心里有底。 在压测的上半场，陆续的解决一些不是太奇怪的问题，定位到问题时间都在计划内。下单服务、查单服务、结算页都顺利压测通过。...但是到了支付回调服务压测的时候，有个奇怪的问题出现了。 1.环境介绍 我们每年基本两次大促，5.28、双12。两次大促期间相隔时间也就只有半年左右，所以每次大促压测都会心里有点低，基本就是摸底检查下。...性能指标其实在平时就关注了，而不是大促才来临时抱佛脚，那样其实为时已晚，只能拆东墙补西墙。...由于这篇文章不是讲怎么做性能压测的，所以其他跟本篇文章关系的不大的情况就不介绍了。包括压测网络隔离、压测机器的配置和节点数等。
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前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架也已经上线灰度一周了，小范围上线了2500台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概2-4亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定。...导致实际压测期间表现有点惨淡。 框架的架构如下： ? 大概0点多压测开始，初始量比较小，从10w/s开始压，当然都是压的APP的后台，我的框架只是被动的接收后台发来的热key探测请求而已。...从压测开始的一瞬间，那台4核8G的机器就cpu100%，16核的cpu在90%以上，4核的100%即便在压测暂停的间隙也没有恢复，一直都是100%，无论是10w/s，还是后期40多w/s（废话，10万都凉了...当然后来我自我感觉找到问题点了，又修改了一些，有待下次压测检验。 这一篇就是针对各个发现的问题进行总结，包括压测期间的和之前灰度期间发现的一些。...压测发现的问题列表 前面发现的多是代码逻辑和配置问题，压测期间主要是cpu100%的问题，也列一下。
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。...接下来详细说一下，链路梳理的目的步骤与需要拿到的关键信息 链路大图 首先需要梳理出链路调用大图，刚开始不需要太细，但需要对入口/出口/应用名/数据库/缓存/中间件/资金影响/邮件/短信等，类似这样的一些关键信息能梳理到...详细信息收集操作手册 根据上面梳理的梳路大图，进一步明确具体细节，需要收集如下信息： 应用基础信息与部署信息 [在这里插入图片描述] 链路模块-指的是这次需求所确定的压测链路 应用名-应用名称，在jvm...，运单，面单等多个业务共62个应用中进行了接入，成功支持了双11&618大促与淘宝&拼多多等大流量联合线上压测的场景，虽然初步能解决原来压测中存在的问题，但也引入了一些新的问题。
“ API 性能压测、简单/高效” ? 今天是周二（2020-04-14），分享一句谚语 “积累知识、胜过积蓄金银” 。分享给大家的是 「工具 模块」- siege API 性能测试。...它是用来对我们写的API 接口做性能测试的。 为什么嘛推荐siege ，因为它整体安装步骤简单 - 返回参数详细 - 上手快。...02 — 参数相关说明 第二部分就是会告诉大家参数的相关说明，在我们使用siege的时候，参数我们可以自行选择，包括压测后的一个参数介绍。 总结就是：传入参数 - 简单。返回参数 - 明了。...siege -c 100 -r 6 -l https://www.xxx.com 其他参数根据自己压测需求进行添加。.../postfile.json 的文件，简单来讲就是 一个后缀是 .json 的文件 siege -c 200 -t 10s -b 'http://172.81.208.169:8282/v1/api
前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架（点击可跳转到开源地址）也已经上线灰度一周了，小范围上线了几千台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概几亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定...导致实际压测期间表现有点惨淡。 框架的架构如下： 大概0点多压测开始，初始量比较小，从10w/s开始压，当然都是压的APP的后台，我的框架只是被动的接收后台发来的热key探测请求而已。...从压测开始的一瞬间，那台4核8G的机器就cpu100%，16核的cpu在90%以上，4核的100%即便在压测暂停的间隙也没有恢复，一直都是100%，无论是10w/s，还是后期到大几十万/s。...当然后来我自我感觉找到问题点了，又修改了一些，有待下次压测检验。 这一篇就是针对各个发现的问题进行总结，包括压测期间的和之前灰度期间发现的一些。...压测发现的问题列表 前面发现的多是代码逻辑和配置问题，压测期间主要是cpu100%的问题，也列一下。
Dubbo 泛化调用实现的 Gatling Dubbo 压测插件，使用泛化调用发起 Dubbo 压测请求，consumer 端不需要拿到 provider 端的 API 包，使用上很便利，但是众所周知...生产中除了网关等特殊应用外，一般很少使用泛化调用，如果以泛化调用的性能来表征生产中普通 API 调用的性能，其压测结论很难令人信服。做压测的时候，一般要求各种条件如环境等都尽可能保持一致。...所以，我们又开发了基于普通 API 调用的 Gatling Dubbo 压测插件，即 gatling-dubbo2.0。...DSL 插件的领域特定语言，提供简单易用的 API 方便编写 Dubbo 压测脚本。 ?...所以，gatling-dubbo 2.0 也支持非 dubbo 的其他 java 调用压测，因为 f 怎么写的控制权完全掌握在写压测脚本的人手里（本质上，远程调用和本地调用的客户端使用方式上并没有区别）
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在日常生活中、我们经常要对我们的网站API 进行测试，随着数据的增多。我们要时刻知道，我们网站API的抗压性是否还支撑，我们的API是否还是健壮的。...因此，我给大家推荐一个很实用的压测工具（siege）。推荐这个理由是因为它压测结果清晰明了，能合理可视化让我们知道我们API哪里比较慢。...platform”:”ios”} 请求时间 :10秒 无延迟 请求并发数量 : 200 siege -c 200 -t 10s -b 'http://172.81.208.169:8282/v1/api
下图是一个常见的电商双11大促时候的业务场景模型图，我以这个思维导图为例来做分析说明。...峰值流量模型 预估的流量模型要以峰值流量场景来预估，否则很可能由于错误的预估导致准备不足而致使大促期间线上出现问题。这不仅是一个技术和监控的问题，还要综合考虑本次大促期间业务目标以及业务转化率的因素。...预估大促时的支付转化率为60%，则可得：大促峰值订单支付QPS为（200/40%）*60%*（200W/50W）=1200QPS。...最终我们会得到类似如下的一个流量模型图： 压测数据模型 关于压测数据模型，实际上可以分为2个部分：压测模型和数据模型。...压测模型 以我个人经验，压测模型主要可以从如下几个维度去划分： 1.单机单接口基准（接口级别） 单机单接口的压测，可以通过梯度增加请求的方式，观察随着请求的增加，其性能表现&资源损耗的变化。
所以压测环境与生产环境必须高度一致这个条件是全链路压测最重要的特征。...全链路压测的隔离性，主要是指压测数据的隔离，这部分是全链路压测的技术挑战难点之一。 压测数据隔离：表现为在整个链路上任何一个节点都可以轻松的识别出当前处理的是压测流量还是正式流量。...全链路压测的稳定性，主要指压测实施过程中的要保障业务的可用性，不能因为接入压测导致生产的事故。...业界能提供全链路压测产品和方案的服务商有很多，但他们侧重点有所不同（有些侧重流量发起端，有些侧重流量追踪，也有纯提供解决方案的），以上归纳的三大特性给我们提供了一个新的评估方向，除了功能列表，还可以从更高维度来评估产品和方案的先进性...隆冬强听完小黑的全链路压测的CIR原则后，对于全链路压测的三大核心特性有了一个全新的认识，同时对于实施的难度也有了一个更深刻的理解。
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性能测试的优势 性能测试的类型 十大性能测试工具 什么是性能测试？ 性能测试是一种软件测试，可确保应用程序在工作负载下运行良好。性能测试的目标不是发现错误，而是消除性能瓶颈，同时度量系统关键指标。...峰值测试—— 测试软件对用户产生的负载突然大峰值的反应。 容量测试—— 将数据填充到数据库中，并监控整个软件系统的行为。目的是检查软件应用程序在不同数据库容量下的性能。...十大性能测试工具 市场上充斥着许多用于测试管理、性能测试、GUI 测试、功能测试等的工具。我建议您选择一种按需、易于根据您的技能学习、通用且有效的工具所需的测试类型。 1....无脚本负载测试创建 预配置的负载测试模板，如尖峰、基线、压力、冒烟 在云上的分发代理上拖放负载测试 报告的复杂分析和统计功能 功能测试的快速转换 支持协议： HTTP REST SOAP JSON API...LoadView LoadView 对网站、Web 应用程序和 API 使用基于浏览器的真实负载测试。它创建模拟用户与您的网站或应用程序交互的多步骤脚本。
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： 验证大促峰值流量下系统稳定性 容量规划 进行强弱依赖的划分 降级、报警、容灾、限流等演练 ......通过全链路压测这一手段，对线上系统进行最真实的大促演练，获取系统在大压力时的表现情况，进而准确评估线上整个系统集群的性能和容量水平，不辜负百万商家的信任。...6.1 压测计划制定 要想模拟大促时线上真实的流量情况，首先需要确认的就是压测场景、链路，压测的目录，以及压测的流量漏斗模型： ?...压测的场景：根据运营报备的商家大促活动的计划，制定大促的压测场景（比如秒杀、抽奖等），再结合近七天线上流量的场景情况，综合确定压测的场景； ?...压测就要知道压测的具体接口和接口参数，所以我们采用统一的 RESTful 风格规范，让各个业务方的人员提交压测接口的 API 文档，这样压测脚本编写人员就能根据这份 API 快速写出压测的脚本，以及接口的预期结果等
本地使用 wrk 压测 nginx 的一个 hello,world!接口。wrk 的 qps 是 20 多万，全部 200 状态吗，无异常。...本机 32 核 CPU,结果差异这么大，请问该相信哪个呢？ 下面是压测过程： wrk ....ab 压测-c 10000 报错，为了一致，使用 wrk 压测-c 1000,qps 的值为216547.69。
电商大促期间存在不同于日常流量场景的高流量冲击，为了应对大促流量场景，保证大促期间用户可以顺畅地进行购买的一系列流程，而不会出现某个环节（比如支付环节）上的系统宕机或者数据错乱（比如商品库存量读写错误）...等情况，必须要在大促前进行全链路压测，也就是进行大促前的军演，以便提前做好扩容及系统问题修复优化等。...既然全链路压测是电商大促前必不可少的一个环节，且传统的全链路压测方法又存在这么多的问题，那么，是否有更好的方法来进行全链路压测，以节省人力物力和时间成本，且能够得到线上的真实数据，对系统资源进行更优的配置从而降低扩容浪费等行为呢...各系统压测量会以往年双11峰值作为基础量，在此基础上动态增加并发压力，同时区分对待两大压测的场景：日常流量场景和大促流量场景。...京东也希望 ForceBot 未来可以实现“人工智能预言”，在全链路压测中引入 AI 技术，通过人工智能预言各个系统的流量值和资源分配建议，根据线上的系统军演数据预言未来大促的各系统场景。
所以对这两次大促尤其重视。经历过这么多年大促的考验，各个公司也形成了一套适合自己的大促备战的策略。今天来给大家分享一二。 笔者所在公司也是电商行业，规模中等，一年的GMV（交易流水）也在几百亿。...一 般都会才有"压测"的方式。 压测就是给系统不断加压，直到系统出现问题，可以找出系统的短板在哪里，这样就可以对系统的短板进行有针对性的优化了。 但是压测方式有很多，这里学问也不小。...2.线上压测的另外一个问题是，只能进行“读”的压测，没办法进行“写”的压测。因为进行压测的数据一般都是假数据，如果进行线上的写压测，那么会对线上的数据统计造成影响。...说了这么多，看起来在那个环境压测都有些问题，那么有没有理想的这么一个环境可以供于压测呢？...这样做是尽可能保证大促期间系统是稳定的，除非有紧急情况，否则尽量不动生产系统，大促期间发版一个是风险很大，另外是人在高压下也很容易出错，大家都是凡人。
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