【手把手】光说不练假把式，这篇全链路压测实践探索

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-service的actualPlaceOrder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

file

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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本文由育博学谷狂野架构师发布
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