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如何做“健康码”的性能压测

  • 2022 年 2 月 16 日
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如何做“健康码”的性能压测

作者:拂衣、风云

为什么要做压测

随着无线设备的普及和 5G 的大力建设,越来越多的线上系统、小程序成为了人们生活中必不可少的工具。对于这些工具,都会面对一个问题:系统能承受多少用户同时访问,面对突发的流量洪峰,能否保证系统无故障稳定运行?


为了回答这个问题,就需要在系统上线前做多轮压力测试,提前模拟出复杂的, 高仿真的线上流量来验证整体系统的高可用性, 这也是实施系统高可用方案的关键环节。另外,通过不同阶段的压测,也完成对系统的容量规划、瓶颈探测,对系统整体能力进行验收,确保在突发的流量洪峰来临前,系统确实能够承受即将来临的真实线上压力。


从某种意义上来说,压测是系统稳定性的验证者。

如何实施一次准确的性能压测

准备压测环境

压测的执行环境是一个老生常谈的话题,如果直接在生产环境执行压测,会有 2 个问题:


1、会影响线上业务,对正常访问系统的用户造成影响


2、会污染线上数据,将压测数据写入线上数据库


为了解决这 2 个问题,一般业内采用如下几种方案:



以上方案各有优缺点,适用场景也不尽相同,可以根据自己项目所处的阶段灵活选择方案。

构建压测脚本

业内常用的压测工具包括 JMeter、Gatling、Locust、k6、Tsung、阿里云 PTS 等。这些工具无一例外,都需要将压测业务的 API,编排为一个压测脚本。


这一步工作的重点在确认压测的 API,不要有遗漏,且 API 编排的顺序要符合用户的操作逻辑。对于健康码业务的压测来说,如果脚本中遗漏了登录鉴权 API,那后面的刷新健康码、查看核酸报告等 API 都会在权限校验这步就报错,不会执行正常的业务逻辑,也就无法模拟真实的业务场景。


以上压测工具编排脚本都有 2 个方式:


1、手动输入脚本,这需要脚本的编写人员对业务非常熟悉,保证不会遗漏 API。


2、自动录制脚本,上述开源压测工具都提供了录制请求的代理功能,开启并配置代理后,只要在页面上模拟用户的操作和点击行为,即可自动录制请求,并生成压测脚本。同时 PTS 还提供了 Chrome 录制插件[1],免代理配置,可以一键生成 JMeter 和 PTS 压测脚本。提升了脚本编写的效率,也能保证不遗漏 API。


为了避免复杂脚本中遗漏 API 的风险,推荐使用录制功能生成脚本。

确认压力模型

这一步是在配置压测中模拟的压力峰值、不同 API 的压力分布比例以及压力值递增模型。压力值指的是模拟并发用户数,或每秒发送的请求数。

施压模式

在设置之前,需要确认施压模式,业内主要有 2 种施压模式:


1、虚拟用户(VU)模式,可以理解为一个线程模拟一个真实用户,压测时线程一直循环执行,模拟用户不停地发送请求。


2、吞吐量模式,即每秒请求数(QPS),可以直接衡量服务端的吞吐量。


在项目验收阶段,很重要的一个指标就是系统的吞吐量,即可支持的 QPS。对于这种压测场景,更推荐使用吞吐量模式,可以直观的看到施压机每秒发出的请求数,并和服务端的吞吐量直接对应起来。

各 API 压力分布比例

确认了施压模式后,需要配置不同 API 的压力分布比例。比如健康码业务,100% 的用户会调用登录 AP 和获取健康码 API,但后面并不是所有用户都会调用查询核酸报告 API、查看推送信息等 API。所以每个 API 的准确压力分布比例,也是一次成功压测中不可获取的因素。

压力值递增模型

常见有脉冲模型,阶梯递增,均匀递增。


脉冲模型会模拟流量在瞬间突然增大,常用于秒杀、抢购的业务场景。


递增模型可以模拟在一定时间段内,用户量不断增大,常用于模拟有预热的业务场景。


除了常规的递增模型,最好在压测中可以实现手动调速功能,一是可以模拟一些非常规的流量递增情况,二是可以反复调整压力值,来复现和排查问题。

施压流量地域分布

确定了压力值和递增模型后,还需要确定施压流量的地域分布,应尽量拟合真实的用户分布,才能保证测试结果真实可信。


对于区域性的在线业务,施压机分布在当地的同一机房,是可以理解的。如果是全国性的在线业务,施压机也应该按照用户分布,在全国各地域部署。

执行压测,观察压测指标

压测中核心指标:请求成功率,请求响应时间(RT),系统吞吐量(QPS)


请求成功率不止要看全局的请求成功率,还要关注一些核心 API 的成功率,避免整体成功率达标,核心 API 成功率不足的情况。


请求响应时间,需要关注 99、95、90、80... 等一些关键分位的指标是否符合预期,而平均响应时间没有太大的参考意义,因为压测需要保证绝大部分用户的体验,在不清楚离散程度的情况下,平均值容易造成误判。


系统吞吐量是衡量系统能承受多大访问量的指标,是压测不可缺少的标准。


上面三个指标遇到拐点时,就可以认为系统已经出现性能瓶颈,可以停止压测或调小压力值,准备分析、定位性能问题了。


除了这三个业务指标,同时还应该同时观测系统的应用监控、中间件监控和硬件监控的一些指标,包括但不限于:


服务器:


  • 网络吞吐量

  • CPU 使用率

  • 内存使用率

  • 磁盘吞吐量

  • ......


数据库:


  • 连接数

  • SQL 吞吐量

  • 慢 SQL 数

  • 索引命中率

  • 锁等待时间

  • 锁等待次数

  • .....


中间件:


  • JVM GC 次数

  • JVM GC 耗时

  • 堆内、堆外内存使用量

  • Tomcat 线程池活跃线程数

  • ......


更多压测时需要关注的指标,见压测指标[2]


如果系统已经达到预期,往往还可以可以按照 10-20% 的比例,不断加大压力值,为系统做一次峰值“摸高”,观察系统的极限值是多少,做到心里有底。

复盘,性能优化

压测结束,如果未达到预期,可以配合监控排定位,分析性能问题,性能优化完成后,在下一轮压测中继续验证。


测试中问题分析和调优的方法这里不展开描述,可以参考这篇测试问题分析及调优[3]。


如果系统表现已经符合预期,可以用压测得到的系统吞吐量指标,配置流控、降级、系统或隔离规则,保障系统稳定性。

阿里云 PTS - 压测大礼包,助您系统无忧

性能测试 PTS(Performance Testing Service)是一款阿里云 SaaS 化的性能测试工具,从最早为了精准模拟双十一流量洪峰诞生,到现在已经走过了 10 个年头。每年支持包括双十一在内的全集团范围的几万次压测任务,是阿里内部双十一技术架构的"提前验证者"。

技术让利 1 — 自研 PTS 压测引擎,压力模型准,性能优

PTS 完全自研的压测引擎,在并发模型的实现上相较传统线程模型性能更优。并且支持 API 维度的吞吐量配置,比开源工具更精细,可以准确模拟流量漏斗模型。


比如真实的流量模型是 100% 用户会调用登录 API,80% 用户会调用刷新健康码 API,20% 用户会调用查看核酸 API,这就需要在每个 API 上配置吞吐量(QPS),如果使用并发模型,就无法模拟此场景。


漏斗模型示例:



PTS 压测还支持多种客户端的流量录制功能,可以快速构建压测脚本,并支持完全白屏化的操作,让压测脚本构建的门槛大大降低。

技术让利 2 — 全面兼容 JMeter,上线 JMeter 插件

PTS 在全面兼容 JMeter 的同时,针对 JMeter 分布式压测做了很多优化:


优化点 1:全球分布施压机,即压即用,可支持百万并发,千万 QPS 压测;


优化点 2:支持吞吐量模式,可以设置全局目标 QPS,更直观衡量服务端性能;


优化点 3:支持压测中调速,可以灵活调整并发或 QPS,不断逼近性能极限点;


优化点 4:支持浏览器插件录制,一键导出 JMeter 脚本,无需配置代理,大大降低构建脚本的工作量;


优化点 5:针对分布式压测,支持自动切分文件,支持全局生效 Timer、Controller 组件,零门槛开启分布式压测;


优化点 6:发布 JMeter PTS 插件,使用 JMeter GUI 客户端即可发起云端分布式压测,无缝衔接脚本调试和执行阶段(详见 JMeter 插件使用指导[4])。

技术让利 3 — VPC 内网压测

在全面正式压测前,重点微服务应用需要在日常态做单应用的压测,摸清楚局部的性能极限。


对于部署在阿里云上的服务,单个微服务应用不会暴露公网入口,这时就需要压测工具有打通 VPC 内网的能力。


PTS 支持 VPC 内网压测,可以在压测时快速打通施压机与用户 VPC 网络,保证内网压测的网络畅通。在压测结束后,也会即时关闭网路通道,保证网络安全。


用户只需要在压测配置中,选择微服务应用所在的 VPC 内网、安全组、交换机,即可开启 VPC 内网压测。让您的服务无需暴露公网入口,也可以探测出性能指标。


操作示例如下:


技术让利 4 — 流量地域定制

大部分业务的用户并不是按地域均分的,相反,往往很不均匀。要模拟真实流量分布,施压机需要在各地分散部署,并且支持按地域按量分配,在压测时,还要支持实时的统一调度。如果施压机都分布在一个 Region,甚至是一个可用区内,那是无法模拟出来自全球用户请求的。


使用阿里云性能测试服务(PTS)压测时,开启流量地域定制功能,只需简单勾选地域,即可指定施压机的地域分布,目前支持全球 22 个地域定制。

技术让利 5 — 问题诊断工具

压测的目的是发现性能问题,在压测报告中,PTS 有异常请求状态码的统计,并提供了请求采样日志,可以直观的看到请求、响应的全部信息,对于响应时间较长的请求,也会直观的展示请求在各个阶段的耗时。



对于 Java 应用,PTS 提供了基于 Java Agent 的问题诊断工具,只需在 Java 应用上挂载探针,即可自动获取应用、API、机器维度的秒级监控。对于报错的请求,可以直接定位到调用链上报错的方法堆栈,省去了大量排查问题的时间,是定位问题的“利器”。


定位报错方法堆栈示例如下:


成本让利 1 — 上线 JMeter 资源包

PTS 上线了 JMeter 专属资源包,价格相比 PTS 压测资源包更加优惠。


成本让利 2 — VPC 内网压测价格更优

PTS 上线了 VPC 内网压测资源包,1 万并发压测 20 分钟,仅需 29 元起,让日常态内网压测成本更低。

成本让利 3 — 包年包月包,限时优惠 75 折

包年包月资源包,限时优惠 75 折,且在包月时间段内,不计 VUM,适合高频压测的用户。

成本让利 4 — 定制资源池

对于高并发,需要压测时间较长的情况,推荐使用定制资源池。20 台施压机以上,连续压测 1 小时的情况下,计费相当于正常压测的 4 折,让长时间、高并发压测的用户支付成本更低。


点击阅读原文,即可前往 PTS 资源包购买页[5] ,欢迎大家按需选购。

相关链接

[1] Chrome 录制插件使用指导:https://help.aliyun.com/document_detail/187749.html


[2] 压测指标:https://help.aliyun.com/document_detail/29338.html


[3] 测试问题分析及调优:https://help.aliyun.com/document_detail/29342.html


[4] JMeter 插件使用指导:https://help.aliyun.com/document_detail/379921.html


[5] PTS 产品购买页:https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=ptsbag

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阿里巴巴云原生 2019.05.21 加入

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