DevOps中如何系统开展微服务性能测试？

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

1.微服务3S原则

2.DevOps核心点

微服务架构下的业务特点

1. 亿级用户的平台
2. 单服务业务随时扩容
3. 服务之间存在相互调用关系
4. 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
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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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。