2019年10月26日，由Testin云测主办的第二届NCTS中国云测试行业峰会在京召开，此次峰会以“AI+未来”为主题，汇聚来自国内外测试领域的知名专家学者、领先企业决策者、高层技术管理者、媒体从业者等，共同探讨高端云测试技术，帮助测试从业者了解最前沿行业趋势，及最新的行业实践。

会上，京东零售技术与数据中台测试架构师侯磊做《从链路化压测到流量回放的平台实践》主题演讲。侯磊介绍了京东在链路化压测方面的实践以及今年在工具上的演进，并指出，“开源社区星级最高的往往不是技术最牛、最好、最新颖的，而是论坛最丰富、社区最活跃，文档最全面的。当整个团队的能力逐步提升后，测试工具要想脱颖而出拼的就是运营了。”

以下为侯磊演讲实录：

谢谢大家，谢谢Testin云测给我这样一个机会和大家分享。和前两位讲师相比我的主题更细节一些、更专业一点。今天演讲的主题是《从链路化压测到流量回放的平台实践》。链路化压测去年、前年讲过很多次了，去年TID上也做过这样一个平台的分享，今天在Testin云测主场不以分享工具为主了，还是说压测方面的东西，以及今年在工具演进上做了哪些尝试，也是强业务相关的。开始之前，我先问一下大家真正做业务测试的有多少？做工具开发类的呢？如果都没有举手的就是领导了，大家注意一下周围的领导，可能他们需要挖人了。

我本人做开发出身，对工具平台会更游刃有余一点，今天还是把PPT做了一些调整。从性能测试开始主要分三个方面，先介绍一下链路化测试，再介绍一下我们平台是如何应对链路化测试的，最后是今年一个新的尝试点，流量回放。

说到流量，录制的方式其实有很多，我们从很多地方都可以录制流量，大家也都做很多尝试，比如java中的AOP拦截、机器运维手段（tcpcopy）、或者从LB层也可以。而今天我所讲的这个流量回放还是从全链路角度，从公司入口交换机上录流量，这样的录制的和基于应用服务器的录制还是有些区别的。

首先看链路压测，在京东性能测试有几个发展阶段，最初是线下测试，在这个阶段由各个功能团队执行性能测试，大家用的工具也比较分散，主要用于线下问题的定位、新部署系统的性能的评估，再往后，发现线下的测试不能满足线上的需求，线下的场景也不能复现线上的问题，同时mock的过程比较繁琐复杂。之后转为线上测试，再由线上的单点测试向集群测试过渡。在线上测试的时候，大家都会面临同样的问题——写流量，写流量就要做系统改造，这也是一个非常复杂，非常艰难的一步，上次分享的时候，大家都在问这样的问题，系统改造应该从何入手？我们改造的困难在哪儿？这个我在后面也会再提到。再之后，就是一些场景化，我们除了压单接口、压单服务，逐渐向组合业务、组合接口，包括刚才陆老师说到的BDD，这样一个在压测场景的应用。

现在开始做链路化压测，链路化压测又分为系统的链路和业务链路，这两个怎么理解？比如，压一个服务，这个服务会调我的缓存、调数据库、调其它中间件，这样就形成一个基于系统的流量的传输，这是天然形成的一个系统链路。业务链路呢？压一个接口，这个接口可能会调其他的接口，接口A调接口B，也可能调接口C，B有可能又调接口C，这样形成一个业务的链路。

在这个基础之上，如果我同时对ABC三个服务进行压测，或者说从多个入口进行压测，就会形成一个全链路的网状的流量结构。大家可以看这样一个图，如果压一个APP，它会调它的服务层，这样从一个入口进行压测的话会访问多中间层，最后到持久化。如果从多个入口同时压测的话，比如压APP1和web3，service2就可能会成为一个瓶颈。单压任何一个接口TPS都会很高，在组合情况下，service2可能成为多场景的短板，所以链路化压测就是要找到整个系统里面在全流量进行高峰访问时，到底哪些系统是短板，哪些应用的资源过剩了，做资源调整。比较典型的是京东开了海外站，海外和国内是有区别的，国内APP是主要的入口，泰国、印尼没有发展到这个阶段，PC就是主要的入口，这样的流量特点就会造成我们系统的资源分布是不同的，我们在海外站上线之前要对海外站做全链路压测，找到系统里面到底哪些资源需要做调整。因为在项目中，每个业务条线、每个开发都尽可能要更多的资源保证自己的系统不挂，而作为项目管理者，需要统筹规划，做好资源调整使资源达到平衡状态，最大化的发挥价值，节约成本。

所以说链路化压测主要是以下几个意义，首先是做整体流量的评估，我们的系统预期今年的双十一、618能够扛住多少量？我系统的短板是什么？其次是根据我的短板怎么再做资源的调配，让我们的木桶尽可能盛装更多的水，这是链路化压测的目的。

基于这样的目的，我们的工具平台又需要做哪些改进呢？首先看我们的链路化压测的核心需求，海量用户的模拟，链路化压测区分于以往的单机压测和集群压测，我们的目标群体是我们的主站上的所有应用，所以我们也需要有等量的压力机或者等量的用户发起流量访问，海量用户的模拟是必不可少的。第二点就是链路化发压的时候，压测团队是多个团队一起进行发压，如果有一条业务线压测的系统扛不住了，就需要降级或者需要减流量，另一种可能是有一条业务线的压测没有达标需要增加的流量，则需要把所有的任务都停止从头再来，这样的效率是不可接受的，所以要动态的调整某一个接口、某一些流量的访问量。第三点就是要模拟秒杀以及复合场景。随着京东组织架构的调整也经历过工具的变革，最初是有很多工具，各个业务功能团队执行性能测试，所以各自选型、各自为战，用的很多工具都有。第二阶段，随着京东业务量的提升，大促618、双十一的备战，组建专职的性能测试团队，这个在业界是比较少的，有专门性能测试团队，就有专门的经验积累以及工具的沉淀，大家选型三款工具，它们各有特点，jmeter上手比较方便。ngrinder是一家韩国的开源工具，这款工具第一次把压力机资源池、脚本资源池管理起来，这样的性能工具在项目管理上，知识沉淀上，是有优势的。gatling发压效率比较高。但是，这三款工具都不能满足链路化压测的要求，我们做了一个自己的压测平台，也是参考了很多压测工具的实现方式，这一点还得再说一下，在上次的分享之后，很多朋友都会问，京东的这个平台什么时候对外开放？开始很高兴加了很多微信，聊着聊着发现大家不是真的想做我们的用户，而是担心京东什么时候会成为竞争对手？这个我们目前是没有这样的计划的，我们还是一个对内的工具，我们也是希望借这样的机会跟大家交流工具的实践，因为我本身是做工具开发的。这个大家可以放心，Testin云测这边也没有任何竞争的关系。作为一个商业工具来说，它的门槛还是很高的，对内的测试工具即使功能再完善，可能对于用户的易用性还不是那么好，只是功能性多一点。

测试工具想在公司内推广，对公司每个组件、每个功能点都要支持，要支持数据库、支持消息中间件，测试人员也会提一些需求，甚至要一些智能化的东西，比如，自动寻找备测系统最大的处理TPS，这个是逐渐增加并发实现的，有一些自动停止的条件，比如，错误率是多少停止发压了，响应时间多少就停止发压。还有一种资源的调配，对压力机的资源、项目管理、对于测试计划、测试预警。还有作为一个压测平台也需要有一个整个性能测试的生态，包括监控，日志、性能调优的诊断工具，所有这些工具要在平台里做一个汇总。

因为我是做工具的，如果大家也是做工具的，可能也会遇到这样的问题，每个业务部门都会做自己的工具，接口测试工具、测试脚本管理、测试用例管理，每个部门都有自己的工具，做完这个工具又会面临一个推广的问题，跟同公司或者跟同业竞争的问题。性能测试工具相对于功能来说可能还好一点，因为这个门槛稍微会高一些。比如大家都会做性能测试，也都了解线程和进程，但是让大家真能说出来在性能测试里面什么时候用多线程并发、什么时候多进程并发，不是那么好回答的问题，所以做性能测试工具的时候，也是有一些难度的同样的需求，各个部门都会做工具，你的工具有什么突出点？首先一点还是技术的保障、技术的壁垒，这就是forcebot在京东内部的不可替代性。首先是海量用户的操作，下面我会介绍实现过程。另外一个是动态增减并发用户数，可以看到如图，这是模拟双十一的效果，在双十一0点的时候响应的请求突然有一个递增的效果，这就是秒杀活动，这个秒杀会持续一段时间，然后逐渐的减少，过一段时间可能有一个新的二次秒杀活动，这个流量又会上去，再逐渐的往下降，这是一个场景的模拟。为什么有这种场景？因为我们的系统现在做的很智能，我们要动态的缩容、增容，我们在秒杀之后的二次活动，二次洪峰来临的时候系统能不能扛住新的流量，这也是性能测试里面需要模拟的场景，做这个平台就需要支持这样的功能。

如图这是一个平台实现的基础架构，就不详细说了，其中有一点是任务调度服务，通过它的水平扩展支持海量的压力机进行并发的发压。

还是说一点我自身做工具的感想，做工具如果在内部推广最好有一个护城河。首先就是技术的门槛。如果让一般的测试工程师来做一些工具的开发，封一个页面，或者通过运维脚本驱动单机测试工具达到集成的效果，或者用一些开源工具包一层，这是大家最擅长、最容易做的。如果再提高一步做一些改良，例如多线程并发、流式计算，可能对于测试工程师来说这个门槛就稍微高了一点点，这是我作为工具开发的一点儿体会/心得。第二个护城河是当整个测试能力逐步提升后，拼的就是运营和维护了，开源社区星级最高的往往不是技术最牛、最好、最新颖的，而是论坛最丰富、社区最活跃，文档最全面的。在提升后，测试工具要想脱颖而出拼的就是运营了。

再回到系统里来，这里面有几个难点，1、海量数据的模拟，多并发就是通过海量的压力机、多线程、多进程实现。在双十一要想模拟百万级用户，至少需要四五千台压力机，每台压力机线程、进程也看容器的规格，好一点的机器支持并发多一点，差一点的机器一百并发就到头了。2、数据的收集，这是性能测试工具都会面临的问题，在jmeter为了精确计算TB99，会把每个响应时间都生成在文件里面，传给它的master，这样就造成了网络传输的问题和计算问题。ngrinder有了进一步的改造，它按秒收集单台压力机每个请求的响应时间，做一个汇总，求平均后再交给controller，由controller再进行二次平均，进行计算，当然这个数就有些失真了，所以我们在这里做了一点改进。首先还是数据合并，在压力机上把每个请求的响应时间都做了汇总，这个汇总不是求平均，而是做了数据压缩，把每一个响应时间的次数统计一下，把这个key-value的数据传到我们监控的平台上，这样传输的数据量变小了，同时在计算的时候，只要对map的key值进行计算就可以了，这是中间的小技巧。

还有作为一个压测的生态来说，监控是必不可少的，除了对压力机的监控还有被测服务的监控，监控的内容包括资源的监控还有发下请求的监控，对于性能监控来说一定是秒级的，往往程序里面GC时间很短，在频繁GC的情况下，压测图形的秒级监控会形成一个锯齿状。另外在GC的时候，还有可能TPS就会掉0，掉坑，这种锯齿状的处理能力可能会造成线上的问题，所以压测监控一定要按照秒级监控。另外一个要注意的是，发压端与被测端对比。有时候出现这种场景：研发人员很自信：我的监控数据很好、响应时间OK、可用率100%，但是从发压端来看，发压端真正是用户感知的，收到的响应时间跟慢，也有很多time out，但是发压端的监测是感觉不到的，这样的问题就需要再定位这是通过对比出来的。这种问题的原因有很多，比如网络传输，序列化和反序列化、系统资源的抖动等等，这就需要具体问题具体定位，这个对于初级性能测试人员是往往容易忽略的问题。

讲完工具，再看看京东是怎么做链路化压测这种实践的，怎么利用forcebot平台做全链路压测的?首先定义一下压测的目的：对容量整体的评估，对资源再分配;第二点看压测方式：我们的军演是把压力机部署在CDN上，通过外网模拟真实用户，这样的好处是压测链路比较长，包括公司负载均衡、网关、安全都压到了，但是这套实施的难点就是数据流量的识别，到底哪些是测试数据，这是千万不能影响线上环境的，也不能给线上带来脏数据，数据的改造是每一个公司都要面临的问题。京东做这件事做了一年多，到现在也继续在持续改造着，上次讲完很多朋友都在问京东是怎么做的。我再来解释一下，最重要的一点是在公司领导层面达成一致。为了一个质量的改进或者质量的验证，可能会牺牲业务开发的时间，公司高层一定要达成一致意见后再往下推，在推的时候建议各个业务条线架构师配合，如果让测试人员做技术改造可能有点困难，但是测试人员比较适合做推动者和倡导者，因为改进的是我们的质量，是跟我们的工作息息相关的，可以提高测试效率和效果。最后一定要每周做例会、回顾、周报什么的，通过项目制，把系统改造作为很重要的事推进下去。

如图，我们是这样做的打标流量识别，首先在测试之前先准备一些测试数据、测试帐号，发压的时候需要打标，因为是模拟用户行为，所以一般都是HTTP请求，第一层服务识别这个标再进行RPC透传。这也是看业务系统如何改造，如果有能力的话最好在RPC框架基础上做流量识别、流量隔离。如果不方便从业务层面改造识别也是OK的，改造方式其实有很多，有可能配置一个影子库、影子中间件，有可能就写进一个打标的数据，事后再进行清理，这些都是可行的办法。在京东我们也是每一条线处理的方式有区别。

最后看链路化压测，每年的双十一、618都会做链路化压测，这个压测前前后后可能从准备到最终实施要一周多的时间。准备的时候要确认压测范围、确定好流量到那个环节就会停止住了，或者说是有哪些入口、哪些系统需要参与压测对于中台来说，是否需要补量压测场景的设计和评审、数据的准备，这就需要花很长的时间了。

第二步要在压测前，把我们的脚本还有我们的数据准备好，压测池的资源分配、压测数据提前录制好、准备好，分发到压力机上，因为这个数据往往都是很大的文件，线上录制也好，构建生成也好，要提前同步到压力机上，实时拉取可能会影响效果。还要准备好我们要压什么、紧急预案是什么、发生问题第一联系人是谁等等，在压测前一天晚上，要准备好小流量的验证，可以先试压一下，最后再线上流量的验证。实施阶段，我们一般是线上扛量用一个机房，压测用另外一个机房，压测流量需要适时调整，还有降级演练，最后还要把压测成绩单进行汇总。这个步骤每年都会很费时、很费力，从数据准备到脚本验证再回放，其实回放可能不会很长时间，但是前期的数据准备、构造会很耗时。

这就说到全链路的一个痛点，也就是我们为什么做流量回放，这是今年我们想的一个平台2.0的演进。

作为平台开发来说，链路化压测做完以后下一步做点什么？业界都会想到自动化、智能化、常态化，这样的 title很大，但是怎么做到呢？我们首先想到从数据的准备到发压做成自动化，就是流量的录制和回放。不再需要写脚本和准备数据，这样从真实环境上录制流量，当然这个前提是，业务改造一定要相当的完备了，我们写的流量到底能不能去识别？这个是很必要的。其实做流量回放在京东也是有背景的，在618今年也发生这样一件事，之前军演准备的时候，我系统处理的TPS可以达到很高，但实际上在流量高峰的时候，发现还没有到达这个TPS，系统资源CPU就已经耗尽了。后来，分析原因还是压测场景设计的不到位，比如，同样是一个查询用户的接口，用户信息多和用户信息量少，这个对于系统来说处理是不同的，我们准备压测场景还没有完全覆盖住真实的线上状态，所以这也是驱动我们必须要做这么一件事的原因：真实的线上的流量回放。

另外一个方面，刚才也提到了，流量回放不仅仅是单机对于单一应用的回放，是中台和前台体系所有入口流量通通进行回放，这个在回放过程中天然形成一个配比关系。以往我们的配比关系都是专门分析出来的，例如同一个系统里的三个接口，配比1：3，是通过分析日志，或者分析以往的流量得到的。而流量回放的时候，这个比例是天然形成的，不用再参考、不用再设计了。这是一个巨大的方便优势。；

第三是切实做到提效，我们想做常态化的压测，想把这种军演、链路化压测成为常态化，除了系统改造，还要实施的很方便，录制数据不需要研发配合，不需要在应用端抓log，不需要改java代码拦截流量数据，回放的时候也不需要再写脚本了，这是一个常态化或者说自动化的前提。其实从入口上录的流量还有一个好处：不再依赖于被测系统，不再依赖于线上应用。以往我们对线上应用的log录制的话，在大促的时候可能是不敢打开的，因为会影响线上的性能，但是如果我们从入口交换机分光出来的流量对业务是完全无侵扰的，可以随时随地的录，这也是它的好处之一。

最终达到这样一个效果，线上流量录制，然后放在数据中心再做压测流量的回放。

如图，这是我们实现的一个架构，其实我们也在实践阶段，方案并不是很完备，更多实现细节我也就不再详细的介绍了，主要还是这样几个模块，抓取模块从分光器上把流量抓取，到一个性能非常好的消息队列里面，之后再增加一个安全模块。线上数据安全性问题是非常重要的，在互联网行业，安全再怎么做都不会过分，因为用户安全可能会有各种各样的问题。最后落盘到京东一个分布式系统里面，大家可以用自己公司的文件系统，这个加密后的数据也可以放到内网回放，甚至用于功能回放都是OK的。具体怎么用，依赖于域名的过滤，根据自己的系统适配就行了，回放的时候可以用个固定的脚本，把录制的东西当作参数化文件进行发压。

最后做一个比喻，流量录制回放相当于蓄水池的概念，用几个小时的时间把线上数据录制下来集中存放，然后再用很短的时间集中释放，达到模拟洪峰来临的效果。今年在双十一备战上我们的流量录制已经在开始用了，效果还是可以的，很多业务的配比关系直接用这样的真实数据了，业务的测试也比较轻松了，不用再写很多脚本了，也不用再向研发要这种参数数据了。

最后有一点想说的是，“醉里挑灯看剑，梦回吹角连营。”线上各种各样的状态牵动着测试人员的心，希望大家还是用自己的技术改变公司的质量文化、质量氛围，从自己做起。谢谢大家！