大并发、高仿真、全链路性能测试实践

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4. 聊几个话题 搜索业务的特点 大并发、高仿真、全链路压测实施 性能测试提效增质实践-平台化 性能测试的一点思考
5. 360搜索引擎业务特点
6. 搜索引擎 PV过 链路长 流量巨大 海量数据 需求频繁 机器 LVS 百亿 过万 延时要求高 容灾 网页 系统复杂 性能敏感 UCS 亿 服务 降级 团队 众多 重查 分散 多活 毫秒 延时 用户端P99不超过1s 基础组件延时毫秒级别 请求链路长 一次用户搜索请求 涉及上百个服务接 口请求 数据规模大 百亿级规模索引数 据 接口参数复杂 不同用户query逻辑 流程和延时存在很 大差异
7. 搜索测试需求 日常业务版本迭代的性能测试 技术架构调研类性能测试需求 搜索性能测试 需求类型 基础架构重构升级类性能测试需求 新产品和服务性能评估 容量规划、容灾演练类性能测试需求
8. 大并发、高仿真、全链路压测实施
9. 360搜索引擎性能测试演化
10. 360搜索性能测试质量的保障手段 平台 化 性能测试质量的保障手段 深度 监控 • 流量 筛选 保障 手段 问题 放大 debug类测试需求 • 稳定 治理 流量来源真实--通过流量录制获取原始流量,筛选具 有代表性数据。 • 流量 回放 平台化--解决效率问题,同时能够拦截一部分调研和 流量回放真实--变频模式的发压来保障流量和场景的 真实 • 深度监控--基于系统、进程、线程、业务指标多维度 监控指标的阈值和趋势分析来发掘性能隐患 • 精准定位-- 通过流量过滤实现场景放大,同时通过 各种bpf工具精准定位问题源
11. 流量高保真 网卡流量报文拦截录制 筛选、染色、乱序 离线日志数据抽取 代表性数据抽取 真 异常数据掺入 高峰期流量提取 数据分片 原始线上流量根据不同的测试需求派生出不同数据集
12. 场景高保真 原始流量和原始速率 扩展流量和扩展速率 网卡层流量回放 异常流量归集放大
13. 深度监控 效果与趋势监控 服务端资源监控 客户端指标监控 宿主机资源、服务进程 资源、服务日志 Jmeter 统计的延时、成 功率、网络吞吐量 浅层 中层 搜索结果质量、中间件 资源、策略模块延时、 线程级别资源监控、资 源消耗趋势、排行 深层
14. 全链路压测的目标 未雨绸缪 链路瓶颈排查 容灾演练 容量规划 攻防实验 测试环境升级
15. 全链路压测过程 多方协作 流量准备 流量数据分片 数据染色 压测策略规划 环境治理 场景执行 问题提取 广告关闭 外部接口缓存 反扒开放 回放场景 攻击场景 混沌场景 链路问题定位 链路问题屏蔽 容灾效果评价
16. 全链路压测收益
17. 性能测试提效增质实践-平台化
18. 性能测试平台化 1 平台化解决通用问题 2 平台拦截简单需求 3 平台不仅仅是能把压力发起来 4 智能调度压测资源 5 流量存储管理改造 6 压测引擎多样化
19. 性能测试平台化
20. 性能测试流程化
21. 性能测试的一点思考
22. 性能测试的一点思考 智能化 基于用户行为数据和系统监控数据分析的智能 压测数据和场景提取 全自动无值守 全链路无人值守自动化压测、环境隔离、问题 分析
23. 360技术 THANKS 360质量效能

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