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蚂蚁金服高级技术专家云逐:聊聊我理解的并发测试

2020-01-14 00:42 141 查看

聊到并发测试,在百度上搜搜,大部分返回的是JMeter、LoadRunner等关键字,大概大部分的新手入门都是从用这些工具开始的,那么我们先从工具讲起吧。

常见的模拟并发的工具,可以按照支持的协议类型简单分下类:

1)应用层协议:

这是目前场景最多的,互联网的朋友们几乎都是用这块,如jmeter、LoadRunner、postman、soupui…

LoadRunner是一款商业软件,本身的功能比较全,支持比较好的图形化交互,场景设计,各种并发控制,常见的协议如http、https等都支持的很好,实用的功能也很多,如ip欺骗、流量录制就是很优秀的功能,扩展性上也很好,支持自定义dll扩展;

JMeter是一款开源软件,特点是轻量级、开源(自己可以针对业务做一些定制化开发)。

2)网络层协议:

在通信大厂干过的同学应该有感受,对城域网入口级别的路由器、交换机、防火墙等设备,需要模拟的并发、压力流量是非常大的,这时如果要用JMeter、LoadRunner就需要较多的二次开发,而且需要有分布式压力机设计,这时就可以用专业的测试仪,如ixia,可以模拟大规模流量并发。

那么怎么选择工具呢,先给个答案:最适合自己业务的工具,才是最好的工具?

有个朋友,平时只选贵的,不选对的,平时吃个快餐都要强行加个鸡腿。而我们在选择工具时,不是一定贵的商业工具就是最好,而是要适合自己的业务,如果多看看几家公司,你会发现小创业团队一般会用LoadRunner,因为上手快,功能全,而且能用盗版,而大型公司用商业软件一定是有不得不用的理由,如上面说的城域级别的通信设备测试;在阿里大部分团队会选择基于JMeter做二次开发,因为业务会有一些特性,支持的协议的多种多样,不只是简单的http、https就够了,这时JMeter这种工具就很好用了,有并发的框架,工具团队再针对业务的特点去开发对应的支持协议、丰富支持的编程语言、扩展点等等,再换个名字就变成了内部一个很好用的工具。

 

如果对比测试过程和开发过程,开发要经历需求-系统分析-开发-上线的过程,做并发测试也要经过1)测试需求 – 2)测试分析 – 3)并发脚本开发 – 4)执行并发测试分析结果 的过程。那么选对了工具其实解决的是步骤3、4的问题,而最关键的其实测试分析,或者说是如何设计场景的问题。以下简单的讲一下完整的过程:

1)拿到业务的容量模型:

拿一个具体场景展开下吧,比如某月某日需要做一次大规模线上营销活动,我们需要提前验证我们的系统容量,并让上下游所有系统都整体做好机器准备和预案:首先会有大的业务目标,如今年会有多少营销活动、多少商家、用户参与,根据这个数据大致评估出技术侧的目标,如达到交易量10w/s、支付量5w/s;再把这个大的技术指标分拆到各个系统级别的指标,这里就需要一些具体的业务分析,如a接口、b接口、c接口分别占比多少,不同的接口之间的调用顺序,前后依赖,再分解到底层中间件和资源,如应用服务器的容量多少,DB的容量多少,分布式缓存的容量多少等等。

2)设计业务场景

基于上面得到的业务模型,再来设计具体测试场景,这里的场景需要考虑到如何混合流量、发起流量的前后顺序、控制并发时间、分析的时间点、结果曲线等等,如常见的测试方案可以简单分类下:a)性能测试:在日常需求下采集性能基线;b)负载测试:压力变化下的系统性能变化;c)极限测试:找系统的性能拐点;d)稳定性测试:长时间运行下的性能是否稳定;e)容量测试:为达到指定容量需要多少机器。

还是以上面的例子继续做,这里就需要设计各种混合流量场景,描述清楚哪些场景需要长时间运行,重点的关注点,分析点在哪,重点关注的指标是哪些。

3)性能调优

如果只是简单的拿到并发压测后的性能结果,这一步就没了,但其实这一步才是最能体现深度的,当我们按照上一步的场景做了测试后,可能会发现系统的表现远远未达到,CPU占用超高、内存经常爆掉、DB超时…那么这个时候需要去看是什么问题引入的,Dump下出问题时候的内存,对应的看看代码。是否系统本身问题,如并发设计不够好、代码缺陷,或者是应用、容器、JVM的参数可以调整下,如数据库连接数、JVM堆栈设置等等,或者就是资源不够,需要定位到具体的性能瓶颈是什么,是该加机器还是加DB还是加什么。调整后再发起并发流量,再次去看是否达到了预期调优的效果。

 

并发测试的本质是什么:通过扩大/调整业务量来找到系统的稳定性问题?并发只是找到稳定性问题的一个方法,但不是唯一的方法,如果从目标出发,我们就是要找到稳定性问题,那么可以做的不仅仅是上面并发测试的需求-分析-工具执行-分析的这些事情。

首先,所有的软件问题都是架构问题。一个业务量只有1tps的系统和业务,和一个业务量1000tps,和业务量10w的系统,架构是不一样的,所面对的稳定性问题也是不一样的,1tps的系统大概搞个开源的spring-boot,搭建一个mvc框架,简单搞搞就能上了,而上w tos的系统,各种异步化、水平/垂直拆分、CAP的设计和取舍、单元化部署、异地容灾… 那么对应的稳定性问题会有哪些,基本可以提前分析出来一大部分。

明白了这些地方,这件事情可以流程、与业务形态结合来看。如基于日常流量录制,分单机、集群、同城做容量模型的自动构建,定期自动化的基于变更去做容量回归;对一些大型活动做容量预测;基于影子数据隔离的全链路线上压测;定期自动化的容灾演练;高度模拟生产环境的仿真环境…

由于业务敏感性,以上内容无法讲的太细,有兴趣的同学欢迎投简历。

 

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