原創(chuàng)來源于軟件測試架構(gòu)師俱樂部，作者cctester

最近網(wǎng)傳，微信支付崩了，哈羅出了問題，部分公司性能測試架構(gòu)師招聘又開始火熱起來，現(xiàn)在都叫做全鏈路壓測，那什么是全鏈路壓測呢，跟傳統(tǒng)壓測區(qū)別是啥呢？全鏈路最早是阿里提出來的，在2012年的雙11，零點的時候，系統(tǒng)交易成功率不足50%，下單報錯，購物車報錯，并伴隨著大量超賣，后來提出了全鏈路壓測，這篇文章就來聊聊全鏈路壓測的關(guān)鍵點。

面試過很多公司，性能測試有很多形態(tài)，一般的公司還在工具使用階段，做下簡單的監(jiān)控，然后出報告，結(jié)束，這樣的做法基本就是走個形式，也有的開發(fā)團隊相對負責，會在壓測的過程中協(xié)助診斷，看看有沒有優(yōu)化點，一般來說多少會發(fā)現(xiàn)一些問題，會有些效果，但是往往大促，又會出現(xiàn)其他問題，leader問不是做過壓測了嗎？你覺得做過，但好像又做得不夠.....

1.什么是線上全鏈路性能測試：

基于真實的用戶場景，實際線上環(huán)境，按照既定流量，對各個業(yè)務(wù)鏈路進行壓力測試的過程。

2.為什么要做全鏈路性能測試：

很多公司有線下性能測試，為啥還要做全鏈路呢，能解決一般性能測試的什么問題呢？我認為在每個環(huán)境做性能測試是相互補充的過程，在線下的性能測試，由于機器監(jiān)控，部署迅速以及相應(yīng)的權(quán)限充足，我們可以迅速定位到一些性能bug，如內(nèi)存泄漏，死鎖，超賣等問題，但是線下的機器達到的指標不能準確的反饋到線上的實際情況，我們并不能簡單通過一些充滿大量經(jīng)驗值的公式去推算，這樣的結(jié)果和拍腦袋也沒啥太大差異，再加上線下環(huán)境大多以分鏈路，模塊壓測為主，所以全鏈路壓測在這樣的背景下就誕生了，我們的前提是在線下已經(jīng)模塊壓測完成，無明顯瓶頸的情況下開展，在線上進行鏈路的充分模擬壓測。

3.全鏈路壓測的核心是什么？

無論何種測試，核心的東西一定是需求分析，那全鏈路性能需求分析的要點是啥呢，和傳統(tǒng)線下性能測試有啥區(qū)別呢？

請求數(shù)據(jù)源：

在傳統(tǒng)線下性能測試，一般我們拿到接口參數(shù)便開始調(diào)試，寫腳本，按照場景進行測試，而線上我們需要根據(jù)實際數(shù)據(jù)源統(tǒng)計，包含web端，app端，小程序端等，這個是我們的客戶端數(shù)據(jù)來源，還有我們的運營商帶寬占用情況，cdn節(jié)點的分布，這樣就涉及到外網(wǎng)的壓測，外網(wǎng)的壓測策略和內(nèi)網(wǎng)細節(jié)上的差別還是比較大的，本文不作具體討論。

架構(gòu)拓撲分析：

線上的部署結(jié)構(gòu)往往比我們測試環(huán)境要復雜很多，測試環(huán)境往往是線上很小的一個分支，線上各種微服務(wù)的依賴集群，中間件，db需要調(diào)研的非常清楚，多少服務(wù)器，服務(wù)器上部署實例的情況，每個細節(jié)都會影響到壓測的結(jié)果，以及分析的準確性。

數(shù)據(jù)分析：

數(shù)據(jù)分析可以分很多層次，在一般的性能壓測中，我們一般會關(guān)注參數(shù)化數(shù)據(jù)和db數(shù)據(jù)，全鏈路壓測中，還需要關(guān)注，redis數(shù)據(jù)，mq堆積，以及key的大小對實際帶寬的影響，這些都跟中間件相關(guān)，一旦出現(xiàn)問題，對網(wǎng)站的影響往往是毀滅性的，帶寬這塊往往也是線下局域網(wǎng)測試不能覆蓋的，線上會跨機房調(diào)用，所以尤其需要關(guān)注這塊。

監(jiān)控分析：

大多是情況下，我們會做硬件層的監(jiān)控包括cpu，帶寬，內(nèi)存，磁盤等，然后客戶端進行數(shù)據(jù)采集，指標一般也通過壓測數(shù)據(jù)采集，但這些在全鏈路壓測中還是顯得還有基礎(chǔ)，我們需要去通過更多服務(wù)器維度監(jiān)控，包含各服務(wù)集群的業(yè)務(wù)指標數(shù)據(jù)，db層的實時下單數(shù)據(jù)，容器級別資源監(jiān)控數(shù)據(jù)等內(nèi)容，以及結(jié)合健康度指標等，在線上壓測需要設(shè)置閾值，盡可能規(guī)避線上風險，防止造成用戶流失。

壓測目標的設(shè)定：

我們很多公司在線下壓測的時候因無參考數(shù)據(jù)，可能壓到拐點作為首選目標，而成熟的互聯(lián)網(wǎng)公司一定會做線上的容量評估，一般會根據(jù)以往業(yè)績以及流量相結(jié)合，會有一定比例增長的預估，還有通過推送轉(zhuǎn)化率去評估，個人覺得可以長期做模型去進行數(shù)據(jù)積累，達到經(jīng)驗值的參考。

流量回放：

首先來說，能做到流量回放的公司很少，這個涉及到系統(tǒng)的改造，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)加工這塊，能達到流量回放，測試的很多前期準備工作會少很多，但同時前期的開發(fā)改造任務(wù)也非常繁重，在阿里也一個開發(fā)團隊封閉改造三個月才有一個雛形版本，任何一家公司都可以引用一種技術(shù)類型，但是做的深淺會很不一樣。