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背景
02#
解决方案
基准值:CPU 使用率、QPS(B点)、内存占用、并发量、错误率和接口响应时间
限流巡检:QPS基准值与限流配置纳入巡检范围,确保限流和基准值一致
读流量:通过线上流量录制与回放机制直接进行压测
写流量:通过影子表构造数据进行压测,隔离线上数据
问题处理:所有压测问题以 bug 形式记录,确保及时解决
复盘机制:定期复盘,优化压测流程,确保问题闭环处理
词表构造能力升级:从手动构造升级到自动,从读流量词表拓展到写流量词表
自动化能力升级:打通多个平台,一键触发自动化压测
03#
确定压测场景:系统级施压/指定接口施压、读接口/写接口
构造压测词表:按照线上流量比例采集,自定义词表构造
配置压测方式:压测流量打标,自动触发阶梯压测
配置施压环境:外部依赖调用配置,如接口配置是否mock、中间件配置、影子表配置
流程配置:上线流程中开启自动化压测
项目准出门禁卡点:基准值与实际压测结果进行对比,若指标劣化10%,上线流程阻断,同时报警
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成果
流程建设:构建会员核心系统在项目上线前的自动评估流程(涵盖主要读接口及部分写接口),有效防止性能滑坡,确保限流策略有效
压测效果:接入59个核心系统,累计自动化压测 1367 次,共计发现21个性能问题
平台能力:词表构造效率提升90%,操作效率提升80%
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总结与展望
在业务需求高速迭代与技术债隐性积累的博弈中,自动化压测的熔断机制为系统性能的可持续性提供了关键解法,实现了从"业务需求单向驱动"的野蛮生长,转向"性能底线与技术债清算双约束"的理性演进。未来,我们将持续优化该流程,进一步强化问题跟踪机制,并逐步扩大覆盖范围,确保各系统在实际业务场景中高效稳定的运行。
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