作者 | 悟鹏

引子

性能测试在日常的开发工作中是常规需求，用来摸底服务的性能。

那么如何做性能测试？要么是通过编码的方式完成，写一堆脚本，用完即弃；要么是基于平台，在平台定义的流程中进行。对于后者，通常由于目标场景的复杂性，如部署特定的 workload、观测特定的性能项、网络访问问题等，往往导致性能测试平台要以高成本才能满足不断变化的开发场景的需求。

在云原生的背景下，是否可以更好解决这种问题？

先看两个 yaml 文件：

performance-test.yaml 描述了在 K8s 中的操作流程：
1. 创建测试用的 Namespace
2. 启动针对 Deployment 创建效率和创建成功率的监控
3. 下述动作重复 N 次：① 使用 workload 模板创建 Deployment；② 等待 Deployment 变为 Ready
4. 删除测试用的 Namespace
basic-1-pod-deployment.yaml 描述使用的 workload 模板

performance-test.yaml ：

apiVersion: aliyun.com/v1alpha1
kind: Beidou
metadata:name: performancenamespace: beidou
spec:steps:- name: "Create Namespace If Not Exits"operations:- name: "create namespace"type: Taskop: CreateNamespaceargs:- name: NSvalue: beidou- name: "Monitor Deployment Creation Efficiency"operations:- name: "Begin To Monitor Deployment Creation Efficiency"type: Taskop: DeploymentCreationEfficiencyargs:- name: NSvalue: beidou- name: "Repeat 1 Times"type: Taskop: RepeatNTimesargs:- name: TIMESvalue: "1"- name: ACTIONreference:id: deployment-operation- name: "Delete namespace"operations:- name: "delete namespace"type: Taskop: DeleteNamespaceargs:- name: NSvalue: beidou- name: FORCEvalue: "false"references:- id: deployment-operationsteps:- name: "Prepare Deployment"operations:- name: "Prepare Deployment"type: Taskop: PrepareBatchDeploymentsargs:- name: NSvalue: beidou- name: NODE_TYPEvalue: ebm- name: BATCH_NUMvalue: "1"- name: TEMPLATEvalue: "./templates/basic-1-pod-deployment.yaml"- name: DEPLOYMENT_REPLICASvalue: "1"- name: DEPLOYMENT_PREFIXvalue: "ebm"- name: "Wait For Deployments To Be Ready"type: Taskop: WaitForBatchDeploymentsReadyargs:- name: NSvalue: beidou- name: TIMEOUTvalue: "3m"- name: CHECK_INTERVALvalue: "2s"

basic-1-pod-deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: basic-1-pod
spec:selector:matchLabels:app: basic-1-podtemplate:metadata:labels:app: basic-1-podspec:containers:- name: nginximage: registry-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxx/nginx:1.17.9imagePullPolicy: Alwaysresources:limits:cpu: 2memory: 4Gi

然后通过一个命令行工具执行 performance-test.yaml：

$ beidou server -c ~/.kube/config services/performance-test.yaml

执行效果如下 (每个 Deployment 创建耗时，所有 Deployment 创建耗时的 TP95 值，每个 Deployment 是否创建成功)：

这些 metrics 是按照 Prometheus 标准输出，可以被 Prometheus server 收集走，再结合 Grafana 可以可视化展示性能测试数据。

通过在 yaml 中表达想法，编排对 K8s 资源的操作、监控，再也不用为性能测试的实现头疼了

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