7.2 全链路压测的挑战

1.全链路压测

     在特定的业务场景下，将相关的链路完整的串联起来同时施压，尽可能模拟出真实的用户行为，当系统整站流量都被打上来的时候，必定会暴露出性能瓶颈，才能够探测出系统整体的真实处理能力，以及有指导的在大促前进行容量规划和性能优化，这是线上实施全链路压测的真正目的。

2.全链路压测的挑战

• 压测相关的业务系统众多，并且牵涉到整条链路上所有的基础设施和中间件，如何确保压测流量能够畅通无阻，没有死角？压测的数据怎么构造（亿万级的商品和用户），数据模型如何与真实贴近？

• 全链路压测直接在线上的真实环境进行模拟，怎么保障对线上无影响？

• 大型促销活动所带来的的巨大流量怎么制作出来？       

3.数据构造

4.数据隔离

      逻辑隔离，直接她测试数据和正常数据写到一起，通过特殊的标识能够区分开。

• 可能污染线上环境，破坏线上数据安全。

     虚拟隔离，在所有写数据的地方做 mock，并不是真正的写进去。

• 不会对线上环境产生污染，但是 mock 对压测结果的准确性会产生干扰。

     物理隔离，所有写数据的地方对压测流量进行识别，判断一旦是压测流量的写，就写到隔离的位置，包括存储，缓存，搜索引擎等等。

5.流量构造

      天猫双十一全链路压测的流量平台，是一个典型的 Master+slave 结构，

     master 作为压测管控台管理者上千个 slave 节点；slave 所谓压测引擎，负责具体的请求发送。

     Master 作为整个压测平台的大脑，负责整个平台的运转控制，命令发送，数据收集，决策等。

     Slave 节点部署在全球各地的 cdn 节点上，从而模拟从全球各地过来的用户请求。

     整套全链路压测的流量平台在压测过程中平稳输出 1000+W/s 的用户请求，同时保持过亿的无线用户长连接。