本文主要是介绍深聊全链路压测之：第一讲 | 初识全链路压测，到底该如何选择。，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

第1讲：初识全链路压测

• 1、浅谈当前行业现状
• 2、初识全链路压测
• • 2.1 全链路压测的难点
  • 2.2 全链路压测的目标
  • 2.3 拆解全链路压测
  • 2.4 到底要不要全链路压测
• 3、全链路压测涉及改造点
• • 3.1 压力工具改造
  • 3.2 业务流量改造与隔离
  • • 3.2.1 全链路压测流量识别
    • 3.2.2 入口压测流量识别
• 4、总结

首先，很开心，能跟大家分享关于全链路压测的知识，
小鱼也是根据自己在大厂的亲身经历及经验，通过长时间的总结整理出《全链路压测》这一系列的专栏。
如果没有做过性能测试，而第一次阅读《 全链路压测》专栏的文章，或多或少有些难理解。
而小鱼的性能专栏《 性能测试基础到实战(Jmeter/Locust)》，或许可以让彻底读懂，什么是性能测试。
读懂了性能测试，那么进阶的全链路压测，就不再那么高大上。

1、浅谈当前行业现状

在开始全链路压测学习前，我们先来简单介绍一下当前全链路压测行业现状。
在互联网行业中，小鱼发现一个很有趣的现象：

• 熟悉或者了解性能测试的人，大概有50%；
• 而在这50%人群中，精通性能测试的，仅仅有20%；
• 而在这20%的性能测试人中，做过全链路压测不足的 5%；

这是一个很尴尬的结果。
小鱼在《深聊性能测试，从入门到放弃之：初识性能测试》这篇就介绍过，性能测试是一个综合性学科，一个人是做不来的。
而全链路测试呢，我们或多或少在网上搜索或者公众号的关于全链路压测的文章，无非就以下几个特点：

• 目标和方案只有摘要级的说明；
• 全链路压测平台没有细节描述，很笼统；
• 只有少之又少的大厂一些笼统的资料，也没有投入成本(例如：人员成本、资金成本、时间成本)的数据；
• 没有架构级全链路改造细节；
• 没有架构级监控平台范围的细节；
• 没有性能分析逻辑的细节；

所以，看过这些文章，可能还是一头雾水：

• 首先：不知道自己的企业是否能支撑全链路压测；
• 其次：不知道应该如何具体实施；
• 第三：不知道如何计算投入的成本。

我说了这么多，可能还有的同学还是不理解，我在举个例子：
某企业为了跟潮流，要做全链路压测，但是由于本身的限制，并不具备全链路压测的条件，只做了一些小的动作，在线上减少覆盖范围并分段进行压测，最后的结果，可想而知，这完全失去了全链路压测的根本价值。

全链路压测的出发点是对线上的真实系统做改造后直接在线上压测！

实际上的全链路压测的落地，是需要经过各种综合考量后的结果，
从整个全链路项目来看，上到公司BOSS，下到各个工程师都需要全部参与进来。
换句话说，全链路涉及到角色如下：

• 公司BOSS
• 产品经理
• 架构师
• 开发工程师
• 测试工程师
• 运维工程师

不同的岗位，关注点也不同：

• BOSS：全链路压测带来的业务容量提升和企业利润增长；
• 产品经理：业务容量的增长和后续功能的设计；
• 架构师：全局架构设计对全链路压测的宏观支撑；
• 开发工程师：业务细节和技术细节的改造；
• 测试工程师：覆盖住这些改造；
• 运维工程师：全链路改造和线上的压测过程对系统整体状态的影响。

所以，如何掌握全链路压测的重要性，就不言而喻。
在当今全链路压测趋势下，我们要做的，不仅仅是如何进行全链路压测，
还需掌握，如何统筹搭建运行全链路压测。
接下来，我们就来认识下，什么是全链路压测，全链路压测的难点及目标。

2、初识全链路压测

2.1 全链路压测的难点

很多人觉得全链路压测的难点，是不是如何搭建环境，如何进行压测？
不然，
其实全链路压测的难点，是管理协调；
为什么这么说呢，
上面小鱼也提到了，全链路压测涉及到角色多，系统多，链路长，所以必然导致管理成本增加。
相比较而言，技术的实现就是细节的落地过程，消耗的只是人员和时间成本。

但是，其实也算是很遗憾的事情，我们的专栏，并不会过多的章节来介绍管理协调的技巧，毕竟，更多的同学，是针对全链路压测的技术来的。

2.2 全链路压测的目标

在性能领域中，全链路压测一直都是大厂的利器，也是让小厂趋之如骛；
所以，我们就要来看下，全链路到底有什么神奇的功效，在互联网的公司有这么高的热度。
要理解这一点，我们得先看看全链路压测的目标：

• 全链路压测被称为系统整体容量保障的核武器；
• 全链路压测可以实现生产环境的压测服务，模拟真实的生产峰值场景，以发现真实的线上瓶颈并实现监控分析；
• 全链路压测可以实现精准的容量规划，确保线上系统的正常运行；
• 全链路压测可以实现海量的并发请求，以模拟真实的用户峰值场景；
• 全链路压测可以实现压测流量和生产流量的隔离，避免对生产流量产生影响；
• 全链路压测可以自动化压测，减少人工成本，并提高压测频率，快速发现问题；

看完这些，你应该就能知道，为什么全链路压测会有这么神奇的功效了。
其实这些还没完，如果你是在性能领域多年，那么多多少少会看过一些全链路压测的文章，而这些文章中，通常都会涉及到一些阿里，字节，美团，滴滴，京东等大厂的信息。
而这些文章最后给人的感觉就是：为了增加系统运行安全性，全链路压测是企业必须要做的一件事情。

既然全链路压测这么好，我们要不要跟风呢？

想要了解一件事情，就是去拆解这件事，
所以，我们接下来就来拆解全链路压测。

2.3 拆解全链路压测

我们先来拆解一下全链路压测，啥是“链路”？简单点说就是几个点连成的线。这个词在 IT 行业中非常常用，但是在性能行业中，却是近几年才被广泛使用的“新词”。要讲链路，就得说到微服务分布式架构的发展。
一开始，在微服务分布式架构还没有流行起来的时候，人们大多使用 SOA 架构，它大概的技术架构是这样的：

系统之间的调用，都会通过ESB，因为调用的链路比较短。
进入到微服务分布式架构之后，由于微服务被拆得越来越细，大概的技术架构就变成了下图所示的样子：

这里的流程图只是举个例子。

从图上可以看到，链路变长了，这是大流量带来的系统拆分导致的。在这种情况下，识别问题也就更加困难了。
我们来总结一下这两个架构图：

• 原来一个系统的功能点多，现在一个系统功能点少；
• 原来测试一个系统就有一堆的业务逻辑，现在测试一个系统只有很简单的业务逻辑；
• 原来一个系统就可以完成的业务操作，现在得跳好几个系统才能实现；

在互联网的初期，压测主要关注单系统接口，而这完全不能说明系统处理业务的容量能力。
随着业务的大规模发展，性能也必须做到覆盖“全部”系统，“全链路”这个概念就显得格外重要了，它指的是系统的全链路。
说到这，“全链路”的内涵就解释得差不多了，那说到压测，就得有工具、有平台。

由于系统架构的改变是容量改变引起的，因而容量出现大爆发的时候，要想实现压测，工具就必须支持这么大的容量。而之前常用的压力工具像 LoadRunner、JMeter 等，它们本身在分布执行能力、参数化拆分管理能力等方面都有着天生的弊端，所以我们必须另外打造具有大容量并发能力的工具。
这也是现在各企业想尽办法来实现自己的大并发压测平台的原因。

为了加深理解，我们再通过全链路线上压测与传统线下压测做对比：

对比	全链路线上压测	传统线下压测
流量	大(几十万、上百万、上千万/秒请求)	小(几百、几千、几万/秒请求)
被测系统	大容量线上系统	小容量线下系统
硬件环境	线上环境	线下环境
软件环境	线上系统软件配置	线下系统软件环境
基础数据	脱敏的生产数据	造出来的数据
存储	生产环境存储	测试环境存储
网络结构	生产网络结构	测试网络结构

从表中，我们可以大致的看出来，全链路线上压测与传统线下压测的区别点。

当然，线下也可以使用 脱敏的生产数据，这没有固定的要求。

其实最关键的一点区别，就是：线上 还是线下

其他的区别也可以不算是区别，因为那些区别点都是可以平衡掉的，比如说压力场景、铺底数据、监控手段等，关键在于投入多少。
投入的内容包括了：系统的改造投入、人员的投入、环境的投入、时间的投入。

2.4 到底要不要全链路压测

实际上，要不要使用全链路压，测需要充分考虑企业的实际条件，我们可以通过以下几个问题来入手。

• 1、企业有没有那么大的流量需求？
  如果不到几十万、上百万、上千万 / 每秒的交易量，其实完全不用考虑全链路压测平台的实现逻辑。如果你只是觉得这逻辑听起来更高大上而去实现它，那投入的成本等于说是打了水漂。
• 2、你的系统要不要做全链路线上压测？
  如果不是在线上做全链路压测，那很多业务流量的改造工作就可以完全忽略。甚至，我们都不用考虑改造什么压力工具，这就是给自己找麻烦(有这时间撸串不香吗)。
• 3、系统能不能做全链路线上压测？
  在网上可以看到，全链路压测90%都是互联网大厂。为什么呢？首先是因为请求量大；其次，做全链路线上压测的系统，即使出了问题，也不会对企业利润产生太大的影响，这一点至关重要。
• 4、组织支持不支持你做真正的全链路线上压测？
  在全链路线上压测这件事情上，必然不是底层干活的人（部门经理及以下）可以决定的。全链路线上压测是需要企业上下层协调一致才可以做得到的。如果领导只是给你安排了一个做全链路线上压测的任务，但没有给你具体的权限支撑，是不可能做得下去的。而恰好有很多上层领导就是这种光安排任务，不给具体支持的风格。
  这时，你得跟领导详细沟通一下，把成本利弊都分析清楚。如果从企业角度思考后，你们一致认为全链路压测是必须要做的，那就需要领导更具体的支持才行，不然可能很难推进。

通过以上4点，我相信，你会放弃当初的想法，觉得自己的公司，并不适合做全链路。
但是，针对另外一些企业，全链路压测是不可或缺的，因为它能解决以下三个问题：

• 直接使用生产环境，避免了环境的差异性；
• 实现高并发广域网压测平台，模拟了真实的用户场景；
• 不用进行线下线上容量的推算；

传统的线下压测显然做不到这三点。如果以上三个问题对企业的影响较大，那么全链路压测就很有必要了。

3、全链路压测涉及改造点

上面说到，全链路压测对某些企业必不可少的，但是，凡事都有利与弊，
做全链路压测，就涉及到改造，具体有哪些，我们一起来看。

3.1 压力工具改造

这就涉及到流量问题。
如果你的压力场景只需要万级每秒以下的请求量级，其实不需要做工具改造，传统工具就能做得到。
但是如果需要更大流量，就得对压力工具进行改造了。压力工具改造的内容有哪些呢？

• 压力发起部分：主要是多节点分布式的改造；
• 参数化部分：主要是数据量大引起的改造需求。在传统的压测工具中，基本上都是使用 Master-Slave 的方式，master 负责拆分参数化数据，但当数据量过大的时候，显然这是个问题点。

改造的部分只有这两点，在其他的功能点上传统的压力工具是可以覆盖大流量的压测需求的。

3.2 业务流量改造与隔离

在业务流量的改造与隔离，一般有两种方法：

• 1、实现全链路的压测流量识别，从而实现隔离；
• 2、只在入口做压测流量的识别，直接旁路到另一套独立的链路中去。

3.2.1 全链路压测流量识别

业务标识改造的目的：实现业务流量的隔离，
业务流量隔离的目的：不让压测流量影响真实的线上用户。

贯穿业务改造的关键是整个业务流的识别跟踪，最后还可以方便地进行数据的清理。

具体业务改造需要包含的内容：

• 脚本改造
  也就是加上流量标识，以实现后续的流量隔离。这一点任何一个压力工具都只需要加个参数即可，没有复杂度。
• 应用服务改造
  这是改造工作量最大的部分。改造要实现的是对流量标识的识别，再把请求旁路到相应的存储组件中去。
  应用的改造主要是对现有的业务代码进行入侵式的改造，增加业务开发的工作量。 实现的手段就是跨线程透传，将压测流量写入 ThreadLocal 对象中。
• 中间件的改造
  对于一些跨服务调用使用的中间件，由于需要对压测流量进行标识，所以也是需要改造的。
• 存储逻辑的改造
  不管是缓存还是数据库、队列，都要对压测流量进行识别，以便隔离。目的就是不影响生产数据。
  对缓存（比如 Redis)，我们可以实现不同的 key 值；对数据库，我们可以实现影子表或影子库。
• 日志改造
  压测流量的日志最好不要和生产日志在一起。

3.2.2 入口压测流量识别

针对入口做压测流量识别，改造方法，就相对简单：
只要在网关做压测流量的识别即可，后面就全都是部署的活了。

4、总结

到这里，今天的内容就讲完了。
我们在回顾一下，今天主要分享的内容：

• 全链路压测的行业现状
• 什么是全链路压测
• 全链路压测的难点及目标
• 到底要不要做全链路压测
• 全链路压测的改造

面对全链路压测的优点，我们也要理性的分析有利用，
不能盲目的跟风，不然只能适得其反。
一切都要从实际地位出发，做符合实际的事情，才能得到真正的价值。

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