简介：可观测性包括 Metrics、Traces、Logs3 个维度。可观测能力帮助我们在复杂的分布式系统中快速排查、定位问题，是分布式系统中必不可少的运维工具。
作者：拂衣
什么是性能压测可观测
可观测性包括 Metrics、Traces、Logs3 个维度。可观测能力帮助我们在复杂的分布式系统中快速排查、定位问题，是分布式系统中必不可少的运维工具。
在性能压测领域中，可观测能力更为重要，除了有助于定位性能问题，其中Metrics性能指标更直接决定了压测是否通过，对系统上线有决定性左右，具体如下：
- Metrics，监控指标
系统性能指标，包括请求成功率、系统吞吐量、响应时长
资源性能指标，衡量系统软硬件资源使用情况，配合系统性能指标，观察系统资源水位
- Logs，日志
施压引擎日志，观察施压引擎是否健康，压测脚本执行是否有报错
采样日志，采样记录 API 的请求和响应详情，辅助排查压测过程中的一些出错请求的参数是否正常，并通过响应详情，查看完整的错误信息
- Traces，分布式链路追踪用于性能问题诊断阶段，通过追踪请求在系统中的调用链路，定位报错 API 的报错系统和报错堆栈，快速定位性能问题点
本篇阐述如何使用 Prometheus 实现性能压测 Metrics 的可观测性。
压测监控的核心指标
系统性能指标
压测监控最重要的 3 个指标：请求成功率、服务吞吐量(TPS)、请求响应时长(RT)，这 3 个指标任意一个出现拐点，都可以认为系统已达到性能瓶颈。
这里特别说明下响应时长，对于这个指标，用平均值来判断很有误导性，因为一个系统的响应时长并不是平均分布的，往往会出现长尾现象，表现为一部分用户请求的响应时间特别长，但整体平均响应时间符合预期，这样其实是影响了一部分用户的体验，不应该判断为测试通过。因此对于响应时长，常用 99、95、90 分位值来判断系统响应时长是否达标。
另外，如果需要观察请求响应时长的分布细节，可以补充请求建联时长(Connect Time)、等待响应时长(Idle Time)等指标。
资源性能指标
压测过程中，对系统硬件、中间件、数据库资源的监控也很重要，包括但不限于：
- CPU 使用率
- 内存使用率
- 磁盘吞吐量
- 网络吞吐量
- 数据库连接数
- 缓存命中率
... ...
详细可见《测试指标》[1]一文。
施压机性能指标
压测链路中，施压机性能是容易被忽略的一环，为了保证施压机不是整个压测链路的性能瓶颈，需要关注如下施压机性能指标：
- 压测进程的内存使用量
- 施压机 CPU 使用率，Load1、Load5 负载指标
- 基于 JVM 的压测引擎，需要关注垃圾回收次数、垃圾回收时长
为什么用 Prometheus 做压测监控
开源压测工具如 JMeter 本身支持简单的系统性能监控指标，如：请求成功率、系统吞吐量、响应时长等。但是对于大规模分布式压测来说，开源压测工具的原生监控有如下不足：
- 监控指标不够全面，一般只包含了基础的系统性能指标，只能用于判断压测是否通过。但是如果压测不通过，需要排查、定位问题时，如分析一个 API 的 99 分位建联时长，原生监控指标就无法实现。
- 聚合时效性不能保证
- 无法支持大规模分布式的监控数据聚合
- 监控指标不支持按时间轴回溯
综上，在大规模分布式压测中，不推荐使用开源压测工具的原生监控。
下面对比 2 种开源的监控方案：
方案一：Zabbix
Zabbix 是早期开源的分布式监控系统，支持 MySQL 或 PostgreSQL 关系型数据库作为数据源。
对于系统性能监控，需要施压机提供秒级的监控指标，每秒高并发的监控指标写入，使关系型数据库成为了监控系统的瓶颈。
对于资源性能监控，Zabbix 对物理机、虚拟机的指标很全面，但是对容器、弹性计算的监控支持还不够。
方案二：Prometheus
Prometheus 使用时序数据库作为数据源，相比传统关系型数据库，读写性能大大提高，对于施压机大量的秒级监控数据上报的场景，性能表现良好。
对于资源性能监控，Prometheus 更适用于云资源的监控，尤其对 Kubernates 和容器的监控非常全面，对使用云原生技术的用户，上手更简单。
总结下来，Prometheus 相较 Zabbix，更适合于压测中高并发监控指标的采集和聚合，并且更适用于云资源的监控，且易于扩展。
当然，使用成熟的云产品也是一个很好选择，如压测工具 PTS[2]+可观测工具 ARMS[3]，就是一组黄金搭档。PTS 提供压测时的系统性能指标，ARMS 提供资源监控和整体可观测的能力，一站式解决压测可观测的问题。
怎么使用 Prometheus 实现压测监控
开源 JMeter 改造
Prometheus 是拉数据模型，因此需要压测引擎暴露 HTTP 服务，供 Prometheus 获取各压测指标。
JMeter 提供了插件机制，可以自定义插件来扩展 Prometheus 监控能力。在自定插件中，需要扩展 JMeter 的 BackendListener，让在采样器执行完成时，更新每个压测指标，如成功请求数、失败请求数、请求响应时长。并将各压测指标在内存中保存，在 Prometheus 拉数据时，通过 HTTP 服务暴露出去。整体结构如下：
JMeter 自定义插件需要改造的点：
- 增加指标注册中心
- 扩展 Prometheus 指标更新器
- 实现自定义 JMeter BackendListener，在采样器执行结束后，调用 Prometheus 更新器
- 实现 HTTP Server，如果有安全需要，补充鉴权逻辑
PTS 压测工具
性能测试 PTS（Performance Testing Service）是一款阿里云 SaaS 化的性能测试工具。PTS支持自研压测引擎，同时支持开源 JMeter 压测，在 PTS 上开放压测指标到 Prometheus，无需开发自定义插件来改造引擎，只需 3 步白屏化操作即可。
具体步骤如下：
- PTS 压测的高级设置中，打开【Prometheus】开关
- 压测开始后，在【监控导出】一键复制 Prometheus 配置
- 自建的 Prometheus 中粘贴并热加载此配置，即可生效
详细参考：《如何将 PTS 压测的指标数据输出到 Prometheus》[4]
快速搭建 Grafana 监控大盘
PTS 提供了官方 Grafana 大盘模板[5]，支持一键导入监控大盘，并可以灵活编辑和扩展，满足您的定制监控需求。
本大盘提供了全局请求成功率，系统吞吐量(TPS)，99、95、90 分位响应时长，以及按错误状态码聚合的错误请求数等数据。
在 API 分布专栏中，可以直观的对比各 API 的监控指标，快速定位性能短板 API。
在 API 详情专栏中，可以查看单个 API 的详细指标，准确定位性能瓶颈。
另外，大盘还提供了施压机的JVM垃圾回收监控指标，可以辅助判断施压机是否是压测链路中的性能瓶颈。
导入步骤如下：
步骤一
在菜单栏，点击 Dashboard 下的 import：
步骤二
填写 PTS Dashboard 的 id：15981
在 Prometheus 选择您已有的数据源，本示例中数据源名为 Prometheus。选中后，单击 Import 导入
步骤三
导入后，在左上角【PTS 压测任务】，选择需要监控的压测任务，即可看到当前监控大盘。
此任务名对应 PTS 控制台在监控导出-Prometheus 配置中的 jobname。
总结
本文阐述了
- 什么是性能测试可观测
- 为什么用 Prometheus 做压测性能指标监控
- 如何使用开源 JMeter 和云上 PTS 实现基于 Prometheus 的压测监控
PTS 压测监控导出 Prometheus 功能，目前免费公测中，欢迎使用。
原文链接
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