隨著信息化系統(tǒng)的建設(shè)完整和市場的推廣競爭，性能慢慢變成衡量應(yīng)用是否可用、好用的關(guān)鍵衡量指標(biāo)之一。性能測試不同于功能測試、接口測試，性能更多關(guān)注于業(yè)務(wù)的響應(yīng)速度和應(yīng)用系統(tǒng)的整體處理能力上，當(dāng)性能指標(biāo)不符合與預(yù)期期望時，用戶往往會直觀地反饋不好用。
這里用戶的“不好用”就是性能測試的核心重點。通過各種監(jiān)控手段采集相關(guān)性能數(shù)據(jù)后，基于業(yè)務(wù)分析在各鏈路上的耗時、判斷系統(tǒng)瓶頸是做性能測試、性能優(yōu)化分析必不可少的環(huán)節(jié)。但是在當(dāng)下這種靠個人能力或傳統(tǒng)安插Agent、日志等應(yīng)用性能監(jiān)控技術(shù)逐漸失效，已經(jīng)無法滿足用戶的性能需求以及越來越快的系統(tǒng)迭代速度。
尤以當(dāng)下企業(yè)全面轉(zhuǎn)向云計算，以容器、微服務(wù)架構(gòu)、DevOps為核心的云原生架構(gòu)成為降本提質(zhì)增效的最優(yōu)路徑背景下，大規(guī)模容器集群產(chǎn)生更大的業(yè)務(wù)負載能力、更高的流量突發(fā)能力。容器架構(gòu)的動態(tài)變化，對性能監(jiān)控、分析的范圍影響也越來越大與不可預(yù)估。因此，如何在云原生時代下更好開展質(zhì)量領(lǐng)域性能測試，是我們?yōu)槠髽I(yè)在市場上提供競爭力的彈藥之一。
性能測試
說到性能測試，大家的第一印象基本上都是這三個階段：
1）模擬用戶業(yè)務(wù)流程操作，通過錄制手段或腳本編輯生成性能測試腳本，對腳本進行參數(shù)化、管理、思考時間、集合點設(shè)置完成整體性能腳本
2）模擬用戶負載行為，通過場景化進行壓測的模型設(shè)置，選擇監(jiān)控指標(biāo)
3）分析測試數(shù)據(jù)，通過工具自帶的整合分析功能或結(jié)合其他性能數(shù)據(jù)
那么我們做性能測試的目的在于什么呢？大多數(shù)同學(xué)剛開始做性能測試的時候，都是做完性能腳本調(diào)試、設(shè)置完壓測模型、執(zhí)行完腳本，看下系統(tǒng)的CPU、內(nèi)存、吞吐量、事務(wù)TPS，在輸出一份測試報告就結(jié)束了。
這種流程和測試報告在過去10年前或許是可以接受的，這受限于當(dāng)初的技術(shù)架構(gòu)（單體、前后端）和監(jiān)控分析手段，但在當(dāng)下技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)場景、用戶需求、研發(fā)模式、敏捷轉(zhuǎn)型、研發(fā)效能等諸多內(nèi)、外環(huán)境的變化，企業(yè)對性能測試的目的越來越多樣化、針對性。
常見性能測試目的一般包括：
1、確定系統(tǒng)的響應(yīng)時間：比如系統(tǒng)平均響應(yīng)時間≤3秒
2、確定系統(tǒng)的最大用戶數(shù)：比如系統(tǒng)在100000個用戶下平均響應(yīng)時間≤4秒
3、確定系統(tǒng)的最佳配置：比如在Centos7、8C16G、500G配置下，某業(yè)務(wù)支持50000個用戶同時訪問，平均響應(yīng)時間≤1秒
傳統(tǒng)性能監(jiān)控的窘境
性能測試目的確定后，往往都是基于此目的去做性能壓測實施和監(jiān)控數(shù)據(jù)分析，這里如何開展壓測實施流程先不展開介紹，我們主要就監(jiān)控數(shù)據(jù)分析這部分大家比較少談的話題展開。
1、傳統(tǒng)環(huán)境下性能監(jiān)控顆粒度較粗
傳統(tǒng)環(huán)境下系統(tǒng)的應(yīng)用都是需要通過物理層網(wǎng)絡(luò)設(shè)施進行流量轉(zhuǎn)發(fā)，因此傳統(tǒng)環(huán)境下，業(yè)務(wù)應(yīng)用流量都是通過利用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備支持旁路流量鏡像的方式實現(xiàn)采集，比如在交換機設(shè)置端口鏡像或TAP轉(zhuǎn)發(fā)采集。
但采集到的流量數(shù)據(jù)無法和業(yè)務(wù)對應(yīng)起來，基本都是系統(tǒng)資源上如CPU、內(nèi)存、吞吐量或者本身服務(wù)器（如Tomcat）自帶的指標(biāo)等數(shù)據(jù)，無法分解到具體某個URL和業(yè)務(wù)上。
這些都導(dǎo)致傳統(tǒng)性能監(jiān)控更多是以監(jiān)控系統(tǒng)可用性為核心，不涉及具體業(yè)務(wù)。
2、技術(shù)架構(gòu)升級的性能監(jiān)控難點
過去在單體架構(gòu)、前后端分離、SOA架構(gòu)上都可以進行物理層網(wǎng)絡(luò)設(shè)施流量采集，隨之信息化建設(shè)的發(fā)展，企業(yè)全面轉(zhuǎn)向云計算，微服務(wù)架構(gòu)、容器、DevOps大行其道。
開發(fā)團隊為了滿足業(yè)務(wù)調(diào)整更加迅速，在技術(shù)上大量使用微服務(wù)架構(gòu)，將業(yè)務(wù)解耦，把過去大單體拆解到小的服務(wù)，使其可以更加快速的發(fā)布投產(chǎn)。
運維團隊使用容器、DevOps技術(shù)，讓代碼更快發(fā)布，對業(yè)務(wù)流量進行實時監(jiān)控、業(yè)務(wù)資源動態(tài)伸縮，更好的滿足業(yè)務(wù)運營需求。
而這些都導(dǎo)致業(yè)務(wù)解析顆粒度越來越細，服務(wù)解耦越來越清晰，問題定位需要越來越精準(zhǔn)，尤其是在當(dāng)下技術(shù)上已經(jīng)不會出現(xiàn)較大功能問題，更多在于不同技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)依賴、基礎(chǔ)設(shè)施（網(wǎng)絡(luò)、云平臺、服務(wù)器）、服務(wù)配置、虛擬化技術(shù)的應(yīng)用編排，而這些都需要精準(zhǔn)的監(jiān)控來進行分析。
3、業(yè)務(wù)性能需求常態(tài)化
得益于互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各種技術(shù)的迭代使其能夠滿足越來越多的業(yè)務(wù)形態(tài)，比如當(dāng)下最流行的直播、賽事轉(zhuǎn)播等，這些業(yè)務(wù)能夠讓我們身邊每個人都能隨時隨地的參與和訪問，都離不開性能保障。
性能需求在14年還只是在大型電商活動做秒殺、各種活動的時候，12306剛開始發(fā)售時，也曾出現(xiàn)無數(shù)次出票服務(wù)不可用、系統(tǒng)響應(yīng)緩慢的問題，當(dāng)時的性能需求還是被動的或針對性的開展的。而現(xiàn)在日常的生活娛樂、出行交通、工作協(xié)同已經(jīng)是無時無刻不在開展性能需求。
云原生時代性能監(jiān)控探針
面對傳統(tǒng)性能監(jiān)控的窘境，以及現(xiàn)階段技術(shù)上的框架推動、敏捷開發(fā)和自動化監(jiān)控部署也對性能監(jiān)控發(fā)起了挑戰(zhàn)。
為了解決種種流量監(jiān)控的難點，掌動智能云網(wǎng)一體化性能保障平臺（XRunner）流量診斷探針，在面對復(fù)雜云環(huán)境下真正解決云流量采集、治理、回溯、輸出的實用性價值，真正幫助企業(yè)對云環(huán)境進行無盲點、細粒度的監(jiān)控，保障性能監(jiān)控更加精準(zhǔn)和性能定位到業(yè)務(wù)級別。
1、異構(gòu)環(huán)境下流量采集部署
目前主流的開源項目底座、國內(nèi)主流云廠商底環(huán)境、信創(chuàng)環(huán)境都支持云環(huán)境、宿主機、IDC機房部署、流量采集。
1）云環(huán)境支持
● 部署支持私有云、公有云、混合云環(huán)境
● 部署支持虛擬機部署，或預(yù)置在Docker
2）宿主機系統(tǒng)支持
● 對主流Centos7/8，Ubuntu20.0等相關(guān)發(fā)行版，都只需要一個版本、一個程序即可實現(xiàn)完美兼容
● 對主流虛擬化、容器化、云廠商（VMware、Kubernetes、Docker、OpenStack、阿里云、騰訊云、華為云等）支持
2、網(wǎng)絡(luò)接口、數(shù)據(jù)包捕獲
通過部署在私有云宿主機，或公有云工作負載的操作系統(tǒng)層，可以實現(xiàn)對：
● 全部網(wǎng)卡，特定網(wǎng)卡，IO捕獲
● 特定IP / IP:Port / Port / IP~IP / Subnet的數(shù)據(jù)包捕獲
● 并可以執(zhí)行BPF條件的Byte-Code數(shù)據(jù)包過濾捕獲
3、宿主機統(tǒng)信數(shù)據(jù)治理與輸出
對符合特征的流量進行實時解析，可以實時輸出如下四種數(shù)據(jù)類型：
1、豐富的TCP/UDP的會話指標(biāo)
判斷網(wǎng)絡(luò)時延行為的主要依據(jù)；可以實時的分析全部或特定網(wǎng)卡的TCP/UDP會話，并可以將分析結(jié)果，以UDP封裝JSON格式的數(shù)據(jù)，實時轉(zhuǎn)發(fā)到外部的數(shù)據(jù)接收端；主要的通信指標(biāo)包括，聚合后的四元組信息，MAC，VXLAN/GRE編號，以及全部標(biāo)志位信息等。
2、HTTP/URL的指標(biāo)和內(nèi)容，負載段的內(nèi)容
判斷各類應(yīng)用層風(fēng)險的主要依據(jù)，UniProbe可以實時分析HTTP/URL/XML等會話和負載內(nèi)容，并可以將其內(nèi)容和主要指標(biāo)，以UDP封裝的JSON數(shù)據(jù)，實時轉(zhuǎn)發(fā)到外部的數(shù)據(jù)接收端。
3、DB/SQL的指標(biāo)和內(nèi)容
判斷各類數(shù)據(jù)庫風(fēng)險的主要依據(jù)，UniProbe可以實時分析SQL會話內(nèi)容，并可以將其內(nèi)容和主要指標(biāo)，以UDP封裝的JSON數(shù)據(jù)，實時轉(zhuǎn)發(fā)到外部的數(shù)據(jù)接收端；支持的DB包括但不限于Oracle，MySQL，SQLserver等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。
4、進程信息
如上三類數(shù)據(jù)監(jiān)控功能，都可以與宿主機的進程相關(guān)聯(lián)，通過分析進程的活躍程度（CPU/MEM用量），進一步定位、分解性能風(fēng)險。
收益與價值
通過云網(wǎng)一體化性能保障平臺（XRunner）的性能診斷探針的實施，能帶給企業(yè)如下價值體現(xiàn)：
1、對復(fù)雜云環(huán)境下應(yīng)用的云流量進行分析，做到云流量可視化，云網(wǎng)性能監(jiān)控，異常流量發(fā)現(xiàn)和分析
2、在多層虛擬化環(huán)境下從物理設(shè)備層、私有云、K8S容器云、lstio、業(yè)務(wù)層POD等多維度性能追蹤，識別分層次下綜合性能瓶頸，從而進行性能定位和調(diào)優(yōu)
3、幫助客戶從用戶和業(yè)務(wù)視角分析和評估業(yè)務(wù)交易健康、后端應(yīng)用性能、混合基礎(chǔ)架構(gòu)支撐能力
4、幫助用戶基于統(tǒng)一平臺，快速實現(xiàn)端到端業(yè)務(wù)交易追蹤、代碼級業(yè)務(wù)處理性能分析、業(yè)務(wù)故障、性能、多層虛擬化架構(gòu)和SDN云網(wǎng)性能的全棧問題跟蹤與診斷等等。
免責(zé)聲明：市場有風(fēng)險，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。
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