技术学习分享_一航技术 技术资讯 【手把手】光说不练假把式,这篇全链路压测实践探索

【手把手】光说不练假把式,这篇全链路压测实践探索

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Hello,大家好呀,前两篇文章,我们说了下关于全链路压测的意义、整体架构,以及5种压测的方案。

前面两篇基本都属于比较理论的内容,今天这篇咱们来点实践的东西,手把手带你搞出一个压测来

如果不清楚之前两篇的文章的小伙伴,可以先看下,在这里

7 环境准备

7.1 环境服务列表

需要在虚拟机或者linux服务器启动运行环境

服务 ip 端口 备注
mysql 172.18.0.10 3306 数据库服务
rabbitMQ 172.18.0.20 5672,5672 RabbitMQ消息服务
redis 172.18.0.30 6379 Redis缓存服务
nacos 172.18.0.40 8848 微服务注册中心
skywalking 172.18.0.50 1234,11800,12800 链路追踪APM服务端
skywalking-ui 172.18.0.60 8080 链路追踪APM服务UI端

7.2 应用服务列表

应用服务可以单独部署或者在idea中启动

服务 ip 端口 备注
order-service 127.0.0.1 8001 订单服务
account-service 127.0.0.1 8002 账户服务
storage-service 127.0.0.1 8003 数据存储服务
notice-service 127.0.0.1 8004 通知服务

7.3 docker-compose 编排环境

我们的docker-compose只对环境进行了搭建,具体微服务在本地运行或者在容器运行都可以。

version: '2' services:     mysql:         image: mysql:5.7         hostname: mysql         container_name: mysql         networks:             docker-network:                 ipv4_address: 172.18.0.10         ports:             - "3306:3306"         environment:             MYSQL_ROOT_PASSWORD: root         volumes:             - "/tmp/etc/mysql:/etc/mysql/conf.d"             - "/tmp/data/mysql:/var/lib/mysql"     rabbitMQ:         image: rabbitmq:management         hostname: rabbitMQ         container_name: rabbitMQ         networks:             docker-network:                 ipv4_address: 172.18.0.20         ports:             - "5672:5672"             - "15672:15672"     redis:         image: redis         hostname: redis         container_name: redis         networks:             docker-network:                 ipv4_address: 172.18.0.30         ports:             - "6379:6379"         volumes:             - "/tmp/etc/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf"             - "/tmp/data/redis:/data"         command:            redis-server /etc/redis/redis.conf     nacos:         image: nacos/nacos-server         hostname: nacos         container_name: nacos         depends_on:             - mysql         networks:             docker-network:                 ipv4_address: 172.18.0.40         ports:            - "8848:8848"         environment:             MODE: standalone         volumes:             - "/tmp/etc/nacos/application.properties:/home/nacos/conf/application.properties"     skywalking:         image: apache/skywalking-oap-server         hostname: skywalking         container_name: skywalking         networks:             docker-network:                 ipv4_address: 172.18.0.50         ports:            - "1234:1234"            - "11800:11800"            - "12800:12800"     skywalkingui:         image: apache/skywalking-ui         hostname: skywalkingui         container_name: skywalkingui         depends_on:             - skywalking         networks:             docker-network:                 ipv4_address: 172.18.0.60         environment:             SW_OAP_ADDRESS: 172.18.0.50:12800         ports:            - "8080:8080" networks:     docker-network:         ipam:             config:                 - subnet: 172.18.0.0/16                   gateway: 172.18.0.1 

7.4 初始化数据

  1. 初始化用户数据以及产品数据

  2. 将feign,hystrix,ribbon等统一配置配置到nacos

    # 配置超时时间 feign:   hystrix:     enabled: true  #开启熔断   httpclient:     enabled: true hystrix:   threadpool:     default:       coreSize: 50       maxQueueSize: 1500       queueSizeRejectionThreshold: 1000   command:     default:       execution:         timeout:           enabled: true         isolation:           thread:             timeoutInMilliseconds: 60000 ribbon:   ConnectTimeout: 10000   ReadTimeout: 50000 

8 全链路压测测试

8.1 jmeter配置

配置好压测数据,并且配置压测线程数1000 进行10轮压测

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8.2 第一轮压测

8.2.1 链路分析优化

我们找到一个调用时长1S左右的链路,分析发现在存储服务调用时,耗时较长,但是数据库调用耗时并不长,基本说明是存储服务的连接池耗尽导致调用过长。

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8.2.2 数据库连接池优化

调整存储服务的连接池,由原来的最大10 改为100

initialSize: 10 minIdle: 20 maxActive: 100 

8.3 第二轮压测

结果已经由原来的服务内部的耗时 变为了fegin的耗时,这种情况下可以考虑使用fegin的连接池优化或者新增节点

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8.3.1 观察消费节点

发现消费速度很慢,产生了大量消息堆积

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检查storage-serviceactualPlaceOrder端点信息

发现平均响应时间在200ms左右

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检查断点链路/storage/order/actualPlaceOrder

发现是事务提交慢造成的,这个时候就需要优化mysql服务器了

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9 Skywalking 使用

9.1 Skywalking 模块栏目

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Skywalking web UI 主要包括如下几个大的功能模块:

  • 仪表盘:查看被监控服务的运行状态
  • 拓扑图:以拓扑图的方式展现服务直接的关系,并以此为入口查看相关信息
  • 追踪:以接口列表的方式展现,追踪接口内部调用过程
  • 性能剖析:单独端点进行采样分析,并可查看堆栈信息
  • 告警:触发告警的告警列表,包括实例,请求超时等。
  • 自动刷新:刷新当前数据内容。

9.2 仪表盘

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  • 第一栏:不同内容主题的监控面板,应用/数据库/容器等
  • 第二栏:操作,包括编辑/导出当前数据/倒入展示数据/不同服务端点筛选展示
  • 第三栏:不同纬度展示,服务/实例/端点

9.3 展示栏

9.3.1 Global全局维度

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  • 第一栏:Global、Server、Instance、Endpoint不同展示面板,可以调整内部内容
  • Services load:服务每分钟请求数
  • Slow Services:慢响应服务,单位ms
  • Un-Health services(Apdex):Apdex性能指标,1为满分。
  • Global Response Latency:百分比响应延时,不同百分比的延时时间,单位ms
  • Global Heatmap:服务响应时间热力分布图,根据时间段内不同响应时间的数量显示颜色深度
  • 底部栏:展示数据的时间区间,点击可以调整。
9.3.2 Service服务维度

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  • Service Apdex(数字):当前服务的评分
  • Service Apdex(折线图):不同时间的Apdex评分
  • Successful Rate(数字):请求成功率
  • Successful Rate(折线图):不同时间的请求成功率
  • Servce Load(数字):每分钟请求数
  • Servce Load(折线图):不同时间的每分钟请求数
  • Service Avg Response Times:平均响应延时,单位ms
  • Global Response Time Percentile:百分比响应延时
  • Servce Instances Load:每个服务实例的每分钟请求数
  • Show Service Instance:每个服务实例的最大延时
  • Service Instance Successful Rate:每个服务实例的请求成功率
9.3.3 Instance实例维度

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  • Service Instance Load:当前实例的每分钟请求数
  • Service Instance Successful Rate:当前实例的请求成功率
  • Service Instance Latency:当前实例的响应延时
  • JVM CPU:jvm占用CPU的百分比
  • JVM Memory:JVM内存占用大小,单位m
  • JVM GC Time:JVM垃圾回收时间,包含YGC和OGC
  • JVM GC Count:JVM垃圾回收次数,包含YGC和OGC
  • CLR XX:类似JVM虚拟机,这里用不上就不做解释了
9.3.4 Endpoint端点(API)维度

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  • Endpoint Load in Current Service:每个端点的每分钟请求数
  • Slow Endpoints in Current Service:每个端点的最慢请求时间,单位ms
  • Successful Rate in Current Service:每个端点的请求成功率
  • Endpoint Load:当前端点每个时间段的请求数据
  • Endpoint Avg Response Time:当前端点每个时间段的请求行响应时间
  • Endpoint Response Time Percentile:当前端点每个时间段的响应时间占比
  • Endpoint Successful Rate:当前端点每个时间段的请求成功率

9.4 拓扑图

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  • 1:选择不同的服务关联拓扑
  • 2:查看单个服务相关内容
  • 3:服务间连接情况
  • 4:分组展示服务拓扑

9.5 追踪

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  • 左侧:api接口列表,红色-异常请求,蓝色-正常请求
  • 右侧:api追踪列表,api请求连接各端点的先后顺序和时间

9.6 性能剖析

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  • 服务:需要分析的服务
  • 端点:链路监控中端点的名称,可以再链路追踪中查看端点名称
  • 监控时间:采集数据的开始时间
  • 监控持续时间:监控采集多长时间
  • 起始监控时间:多少秒后进行采集
  • 监控间隔:多少秒采集一次
  • 最大采集数:最大采集多少样本

查看监控结果

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本文由传智教育博学谷教研团队发布。

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作者: 一航技术

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