DevOps架构下如何进行微服务性能测试?
一. 微服务架构下的性能测试挑战
微服务与DevOps
微服务是实现DevOps的重要架构
微服务3S原则
DevOps核心点
微服务架构下的业务特点
- 亿级用户的平台
- 单服务业务随时扩容
- 服务之间存在相互调用关系
- 版本更新快,上线周期短
微服务架构下的性能测试挑战
单服务流量激增时扩容
调用链条变长,调用关系更加复杂
微服务拆分导致故障点增多
▼ ▼ ▼
单服务变更性能影响如何评估?
性能瓶颈在各微服务间漂移,如何做好性能测试?
应对突发流量需求,扩容能否解决问题,如何扩容?
服务实例数量众多,如何收集信息,快速定位性能问题?
二. 微服务性能保障解决方案设计
性能测试平台服务化
性能测试服务架构
关键设计1:模块化管理,事务灵活组合与复用
关键设计2:应用与资源一体化编排
云性能测试服务:https://www.huaweicloud.com/product/cpts.html
三. 性能测试实施策略
分层开展微服务性能测试
- 单服务接口测试(契约)
验证单服务的各个接口能力基线以及组合接口的能力基线,服务间遵循契约化原则,大部分问题屏蔽在集成之前 - 全链路测试(SLA)
验证整个系统之上全链路场景以及多链路组合场景的性能,优化链路中性能不足的服务 - 伸缩能力验证(面向现网运维)
验证单服务的水平扩容能力,验证既定模型下的多链路组合场景的资源模型
系统从开发到上线需要做哪些测试
在微服务架构下,自动化仍然是提升效率,看护质量的重要手段,每个微服务独立快速迭代上线,更加要求微服务的性能不劣化
循序渐进的性能测试执行
常见微服务性能问题测试结果分析
- 存在部分响应超时:
a) 服务器繁忙,如某个服务节点CPU利用率高
b) 网络IO超过VM/EIP带宽
c) 等待后端微服务、数据库的超时时间设置过长 - TPS未随着并发数增长而上升:
a) 系统性能到达瓶颈,持续并发加压过程中响应时延增加(可观察响应区间统计)
b) 可通过进一步加压是否会出现非正常响应验证 - 运行一段时间后全部响应超时或者检查点校验不通过:
a) 大压力导致系统中某个微服务奔溃
b) 后端数据库无响应 - TP90响应时延较短,TP99时延高:
a) 系统性能接近瓶颈
b) 可通过进一步加压是否会出现非正常响应验证
常见的微服务性能优化手段
- 扩容:链路中的某一应用可能出现cpu使用率较高或者连接池资源不够用(rpc、jdbc、redis连接池等)但本身对于拿到连接的请求处理又很快,这一类需要横向扩展资源。
- 应用逻辑优化:比如存在慢sql、 逻辑的不合理如调用db或者redis次数过多、没有做读写分离造成写库压力过大。
- 超时时间的合理设置:对于应用之间的rpc调用或者应用与其他基础组件之间的调用,均需要设置合理的超时时间,否则过长的等待将造成整个链路的故障。
- 缓存的应用:请求尽可能从前端返回,而不是每一个都要让后端应用处理后再返回,减轻后端应用及数据库压力,提高系统吞吐能力。
- 限流:对于超出承载能力的QPS或并发,可以进行拦截并直接返回提示页面。
- 降级:对于非核心链路上的应用,允许故障关闭而不影响核心链路。
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