有赞11·11：全链路压测方案设计与实施详解

2017年双十一即将来临，对于买家来说是一年一度的购物狂欢，可是对于电商公司的技术人员来说，却是一年一次的大考。如何用更少的预算完成指定当前业务规模的流量高峰，是技术的永恒主题。

由InfoQ举办的ArchSummit全球架构师峰会即将于12月8-11日北京举行，大会与阿里巴巴合作策划了双11架构专场，并邀请了顶级技术专家担任出品人，设置了“新一代DevOps”、“人工智能与业务应用”、“架构升级与优化”等17个热门话题，目前大会日程已出，欢迎前来讨论交流。

有赞在双十一之前完成了全链路压测方案，并把它用于大促的扩容和容量验证，取得了不错的成果。

在电商公司待过的技术同学都知道，在大促来临时，整个集群的最高峰压力将是正常时间的几十倍，最高峰持续的时间会特别短，然后回落到正常水平的几倍。所以，我们可能会自然而然地想到，把整个集群扩容几十倍的机器，在双十一当天应对几十倍的流量，然后第二天减至正常量，就可以完成大促的考验。事实情况是否真的这么简单？

大促保障的困难

用户购买商品的链路是一条很长很复杂的系统集群，中间会涉及到店铺、商品、会员、营销、交易、支付等6大核心模块，每个模块又会涉及到多个不同的服务化系统单元，我们把这一条骨干的链路就叫做核心链路。

大家都知道，双十一当天，真正爆增的其实是买家的购买量，像开店/商品上架等功能，其实并发量没什么变化。也就是说，真正的压力其实是在核心链路上面，如果把所有的系统都扩容几十倍，本身就是一个很大的浪费。正常来说，一个稍有规模的电商公司，日常有几千台机器维持正常的运转，本身就是一个较大的开销，如果突增几十倍的系统开销，对于公司的财务也是很大的压力。所以，一个较理想的方法，是只把核心链路的系统扩大几十倍的系统吞吐量，就可以达到目标。

困难一

大型的分布式系统其实错综复杂，公司需要维持成百上千的服务化系统。理论上来说，只有少部分系统是核心链路的系统。但是在实际情况下，因为公司人员的关系，可能会把某些非核心系统，不知不觉加入到了核心链路中。所以，第一件要做的事情，就是把非核心系统从核心链路上剔除。

困难二

一般公司都会在线下搭建性能测试环境，在该环境下，我们的测试同学可以借助一些测试工具，去压单机单接口的性能。假如，店铺的首页面，我们在性能测试环境下，得出单机单接口的QPS峰值是500，这是否意味着，要达到10w的QPS，我只需要设置200台机器就可以了呢？答案当然是否定的。因为任何的页面接口都不是单独存在的，都会受到公共资源的制约，如：DB、Redis、MQ、网络带宽等。比如当店铺首页达到10w QPS的时候，商品详情页可能要达到8w的QPS了，也会消耗公共资源。当公共资源的能力下降时，势必会影响所有的系统。所以，通过单机性能算出来的理论值，跟实际情况会相差很远。

困难三

正常来说，任何大促都会有业务目标，这个目标一般是拿GMV进行评估。但是我们在进行系统容量评估的时候，一般会想扩大多少台机器。那么GMV跟核心链路各个系统之间的机器数量的转化关系是什么样的？

困难四

做过大型分布式系统的同学，可能都知道一个事实，即整个集群的性能其实取决于接口的短板效应。而这个短板的接口，在正常的流量下，是不会显现出来的。只有集群的整体压力达到一定值的情况下，才会偶尔显现，然后造成雪崩效应，拖累整个系统集群。所以，如何在大促之前找到这些短板，然后把它们一个一个优化，这件事情就显得非常重要。

困难五

应用系统的扩容相对而言是比较简单的，完成大促之后，可以很容易归还。但是DB等核心资源的扩容其实并不容易，而且资源不可能归还（数据不不可丢失）。

事实是检验真理理的唯⼀一标准，上面提到的五个困难，其实都可以用线上真实压测的办法去检验。业内大型电商公司，会用全链路压测的方案去指导扩容的进程，有赞也不例外。今年双十一，有赞用该方案完成了对核心链路20倍的扩容，但是整个集群的规模只是扩大了了一倍多一点。

有赞全链路压测的设计方案

全链路压测的目标是让双十一要发生的事情提前发生，并验证在该情况下系统表现良好。做线上压测，有一个很重要的原则：线上系统是不允许有脏数据的。

有赞的压测设计方案，可以用几句简单的话做概括：

压测流量落影子库，正常流量落正常库。\\t
压测不能把系统压崩溃。\\t
压测是模拟双十一流量最高峰时用户的购物行为，所以综合性的流量模型需要跟实际情况相符。\

全链路压测的总体设计

有图有真相，我们先上图。

在上述图中，我们明显可以看到，全链路压测有几个关键部分：

数据工厂，负责造请求数据。\\t
大流量下发器，产生很大的压力去压系统。\\t
线上服务集群同时处理压测请求+正常请求。\\t
压测流量落影子存储，正常流量落正常存储。\\t
压测流量对于外部的依赖走mock服务器，正常流量走正常外部集群。\\t
水位检测，需要检测存储+线上应用服务器的健康度，并且能够干预流量下发。\

关键模块的设计方案

数据工厂设计

数据工厂是压测的一个核心部件，主要由Hive表的集合+各种导入、导出脚本组成。

数据工厂的目的是保存压测需要准备的所有数据，数据需要做清洗，比如：

商品未下架\\t
商品的库存无限\\t
营销活动的信息有效，未过期\\t
店铺未关闭等等\

场景的定义：场景的定义关系到数据的准备，正常来说，压测只会压随着买家人数暴增、系统的压力立即增加的场景，我们把这个场景涉及到的系统叫做“核心链路”。

影子存储的设计与路由能力

DB、路由方式由RDS提供，存储可以有两种方式：\\t
- 影子表与正常表存在同样的instance、不同的schema中。这个方案不需要增加额外的存储开销，相对更便宜，但是风险较高（把库压死了会影响线上业务）。\\t\t
- 影子表与正常表存在不同的instance、相同的schema中。这个方案相对较贵，需要额外搭建DB集群，但是安全性较高。\\t
我们选择的是第一个方案。

\\t\\t
Redis：通过key值来区分。压测流量的key值加统一前缀，通过Redis-Client做路由。\\t
HBase：通过命名空间做隔离。影子空间加前缀，提供统一的HBase Client做数据访问，由该Client做路由。\\t
ES：通过index名字来区分。影子的索引统一加前缀，提供统一的ES Client做数据访问，由该Client做路由。\

线上应用集群的变更

统一线上应用对于数据的访问（DB+ES+HBase+Redis），提供统一的Client。\\t
由于线上的应用都是服务化工程，远程调用时，必须具备压测流量的标记透传能力。\\t
线上的少部分应用，需要访问第三方服务，比如：物流、支付。这些应用需要改造为压测的流量直接访问mock服务器。\

全布式流量下发器设计与链路设计的能力

我们选用gatling作为我们的流量下发器实现。

数据文件的内容

每一种场景都有不同的数据文件，数据文件由场景相对应的多种url组合而成。比如：我们本次压测会压“无优惠的场景、秒杀场景、满减场景、拼团场景” 等等。无优惠的场景分为“店铺首页、商品详情页、加购物车页、下单页、支付页、支付成功页”等等。这个文件不涉及漏斗转化率。一般来说，一个数据文件很大（至少是G级别的）。所以我们的数据文件内容格式为：

所有的数据⽂文件\\t
- 无优惠的场景数据文件\\t\t
  - 场景集合1\\t\t\t
    - 店铺首页URL\\t\t\t\t
    - 商品详情页URL\\t\t\t\t
    - 加购物车页URL\\t\t\t\t
    - 下单页URL\\t\t\t\t
    - 支付页URL\\t\t\t\t
    - 支付成功页URL\\t\t\t
    \\t\t\t
  - 场景集合2\\t\t\t
    - 店铺首页URL\\t\t\t\t
    - 商品详情页URL\\t\t\t\t
    - 加购物车页URL\\t\t\t\t
    - 下单页URL\\t\t\t\t
    - 支付页URL\\t\t\t\t
    - 支付成功页URL\\t\t\t
    \\t\t
  \\t\t
- 秒杀场景数据文件\\t\t
- 满减场景数据文件\\t\t
- 拼团场景\\t
\

流量下发脚本的内容

流量下发脚本的核心是控制漏斗转化率：

不同场景的流量配比。\\t
每个场景下面，url从上往下的漏斗转化率。\

gatling提供天然的转化率配置脚本，用起来非常方便。有兴趣的同学可以自行Google。

水位检测系统的能力设计

这个是一个很重要的模块，在项目启动之初，我们希望以实时计算的方式，一边采集各个应用系统的资源使用情况+接口耗时+业务正确率，一边向gatling发送流量干预信号，以做到自动保护系统的目的。由于时间关系，我们并未实现这一方案。取而代之的是人肉查看实时监控界面的方式，人为去干预gatling的流量下发情况。

全链路路压测的实施

如果实施过全链路压测的项目，大家都会有一个共同的感受：做基础的组件容易，让核心业务去完成相关的升级与验证工作很难。原因只有一个：需要用全链路压测的公司，业务规模都很大，涉及的团队会特别多。梳理理清楚庞大的业务，让所有的业务团队一起发力，本身就是一件很难的事情。

我们把链路压测的实施分为以下几个阶段：

基础中间件开发，各种框架升级开发，压测器研究与脚本开发。\\t
业务升级与线下验证（人工点击，数据落影子库）\\t
业务升级与线上验证（人工点击，数据落影子库）\\t
数据工厂数据准备。\\t
小流量下发验证（用gatling下发，数据落影子库）\\t
大流量量压测与系统扩容\

第2、3、5阶段，需要借助业务测试同学的力量；第4阶段，需要借助业务开发同学的力量；第6阶段，则需要借助业务团队+运维同学的力量。

由于每个阶段人员都不太一样，所以需要每一个阶段都组织不同成员的虚拟小组，借助各个团队的力量完成相应的工作。

压测过程中的重要细节与把控

流量爬升的规律

正常来说，在大促之前做压测，目的一般是给扩容/优化做方向性的指导。

假设我们双十一需要扩大20倍的容量以应对高峰，那我一定不会一开始就拿20倍的流量去压我们的系统，因为这样做的话，所有的系统都会在一瞬间就挂掉，这样没有任何意义。我们的做法是，阶段性的爬坡打流量，然后把系统的能力一段一段提升上去。

例如：

第一天，我们会以日常流量的最高峰为起始流量，然后爬坡到一个流量高峰A，记为第一天的目标。在压测之前先做一次扩容。在压测中，碰到了某个瓶颈了，通过增加该系统的机器来提升能力。\\t
第二天，我们以A为起始流量，然后再次爬坡到B。同样压测前做扩容+压测中碰到瓶颈加机器。\\t
以此类推，一直到最终流量达到目标流量为止。\\t
每一天的压测，也需要以慢慢爬坡的方式提升流量。在爬坡的某个高度稳定5分钟，然后再次爬坡。稳定时间5分钟，爬坡时间30秒。\

非核心链路进核心链路的问题

发现并解决这个问题，本身就是压测的目的之一。

正常来说，非核心链路，在大促来临时不会扩大多少容量。当压测的压力增大时，很容易通过系统报警查到。

当发现这个问题的时候，一定要坚决要求业务方做系统改造，把非核心系统的强依赖去掉。解耦的技术有很多，需要根据不同的业务规则来选择方案。比如：业务降级、通过中间件解耦、异步化等。

上下游扩容/代码优化的选择

一般来说，在压测的过程中，当碰到压测流量不能再升高的时候，会有很多原因，我们碰到的情况有以下几种：

下游的某些服务化工程的能力达到瓶颈了，导致网关RT值升高，拖累整个集群的QPS上不去。\\t
网关应用自身的能力达到瓶颈。\\t
中间件/DB能力达到瓶颈。\\t
job的能力达到瓶颈，导致数据处理不够及时。\\t
流量集中的页面，消耗了集群大量资源，如：店铺首页、商品详情页等。\

针对2、3、4这样的情况，我们的选择是毫不犹豫地加机器，代码优化的性价比较低。

针对第1种情况，需要做一些分析，如果这样的能力是在系统设计者的预期之内的，可以选择加机器，如果完全超乎意料的，一定需要通过程序优化来提升能力，否则加了资源，可能还是瓶颈。

针对第5种情况，一定要做的事情是静态化。因为这些流量集中页面，一般都是展示性质的。不管如何做应用内的优化，获得的能力提升远不如做静态化的收益大。

未来展望

全链路压测的方案有赞只是初试牛刀，我们已经看到了这个方案在提升+验证集群处理能力方面巨大的价值。当前，这个方案做得还较粗糙，存在一些问题：

压测只能在夜间做。\\t
压测中需要有很多业务开发人员陪同。\\t
链路规划复杂度太高。\\t
压测控制台的稳定性还不够高。\\t
水位检测与流量干预是通过肉眼观察监控来实现。\

后续我们团队会继续投入大量精力去完善整个方案。希望可以将压测方案变成：

线上测试链路的机器人，实时检测线上系统的正确性，同时没有脏数据干扰。\\t
测试同学手里的工具，做到流量压测常规化，开发同学不用陪同。\\t
压测可以在白天进行，晚上熬夜毕竟不利于健康。\\t
链路规划图形化，并与数据工厂结合，完成数据的准备工作。\\t
通过水位检测与流量干预来保护系统，让业务系统不会被压崩溃。\

作者介绍

金瑞敏，有赞核心交易、java框架团队负责人。带领团队完成核心交易平台化体系建设，优化有赞服务化治理方案、环境隔离方案、全链路压测方案等等。长期从事分布式系统的建设与研究。