如何评估服务端压测指标

压测流程

完整的压测流程一般包含下面几个步骤：

1、压测目标的制定
2、压测链路的梳理
3、压测环境的准备
4、压测数据的构造
5、发压测试
6、瓶颈定位及容量微调
7、压测总结和报告

压测指标

列举一些常用指标，并不一定都需要关注，根据业务考虑指标的细化粒度。

• QPS：Query Per Second，每秒处理的请求个数 TPS：Transactions Per Second，每秒处理的事务数，TPS <= QPS RT：Response Time，响应时间，等价于Latency
• RT分平均延时，Pct延时（Percentile分位数）。平均值不能反映服务真实响应延时，实际压测中一般参考Pct90，Pct99等指标
• CPU使用率：出于节点宕机后负载均衡的考虑，一般 CPU使用率 < 75% 比较合适
• 内存使用率：内存占用情况，一般观察内存是否有尖刺或泄露
• Load指标：CPU的负载，不是指CPU的使用率，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，表示CPU的负载情况，一般情况下Load < CPU的核数*2
• 缓存命中率：多少流量能命中缓存层（redis、memcached等）
• 数据库耗时：数据库就是业务的生命，很多时候业务崩掉是因为数据库挂了
• 网络带宽：带宽是否瓶颈
• 接口响应错误率 or 错误日志量

这里要说明一下QPS和TPS的区别：

• QPS一般是指一台服务器每秒能够响应的查询次数，或者抽象理解成每秒能应对多少网络流量
• TPS是指一个完整事务，一个事务可能包含一系列的请求过程。举个例子，访问一个网页，这是一个TPS，但是访问一个网页可能会对多个服务器发起多次请求，包括文本、js、图片等，这些请求会当做多次QPS计算在内，因为它们都是流量性能测试中，平均值的作用是十分有限的，平均值代表前后各有50%的量，对于一个敏感的性能指标，我们取平均值到底意味着什么？是让50%的用户对响应时间happy，但是50%的用户感知到响应延迟？还是说50%的时间系统能保证稳定，而50%的时间系统则是一个不可控状态？

总结一下，较为科学的评估方法应该将指标-成功率-流量三者挂钩在一起的，比如：99%的响应在500毫秒内返回，其中成功率为99.99%。

根据这个方针，可以得到一些测试思路：
1、在响应时间的限制下，系统最高的吞吐量（这里不对吞吐量做严格定义，当成是QPS或TPS即可）
2、在成功率100%的前提下，不考虑响应时间长短，系统能承受的吞吐量
3、容忍一定的失败率和慢响应，系统最高能承受的吞吐量（95%成功率，前95%的请求响应时间为xx毫秒时的最大QPS）
4、在上面的场景下还要考虑时间和资源，比如最高吞吐量持续10分钟和持续1小时是不一样的，不同的时间持续长度下，机器资源（cpu、内存、负载、句柄、线程数、IO、带宽）的占用是否合理

目标预估

压测开展前是需要有目标的，也就是有期望的性能情况，希望接口或系统能达到的性能预期，没有目的的压测是浪费人力，下面给出几种目标预估的方法。

历史监控数据

已经上线并且有历史监控数据的接口，可以查看历史数据，找出峰值QPS和PCT99。若接口A已经上线并且做了监控，在经过某次大活动或者上线时间足够长后，存量监控数据就可以使用了。

类比

新接口或者线上未监控的接口，不存在历史数据，但存在类似功能接口的历史监控数据，可以通过类比得出压测的目标。

估算

新接口或者线上未监控的接口，不存在历史数据，且不存在类似功能接口的数据可供参数考，此时需要估算峰值，常用方法有8/2原则——一天内80%的请求会在20%的时间内到达。
top QPS = (总PV * 0.8) / (60 * 60 * 24 * 0.2)
RT如无特殊要求，一般采用默认值：
单服务单表类，RT<100ms
较复杂接口，RT<300ms
大数据量或调用链较长的接口，RT<1s

其他

除了前面说到的情况，肯定还有一些我们无法下手的三无接口，无参考、无预估、无历史数据，这时候只能一点一点来，慢慢把压力提上去的同时收集数据，最终得出接口的最优处理能力。