首页>会议文档 >

小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台

page:
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台
小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台

小红书QA 任志超-从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台

所属会议:GOPS 2017全球运维大会上海站会议地点:上海


下载

手机看
活动家APP客户端

扫二维码下载
或点击下载
Android iOS

8454次
浏览次数
GOPS 2017全球运维大会上海站所有文档 姜鑫韡-从大象到猎豹 - 自动化运维和性能优化实践 平安证券 袁友高-面向千万级互联网证券用户的事件运维之路 质量工程师 张新-中国银行 DevOps 历程、效果及展望 林栗-Deploy anywhere:Orchestrating of the DevOps toolchain with Jenkins Pipeline 叶璐-去哪儿网机器学习云实践 UCloud 陈文志-UCloud 基础运维自动化平台实践 顺丰科技 陈天宇 -全栈资源下的自动化运维灵魂 资深技术支持工程师 胡俊雅-基于 StackStorm 的携程运维自动化平台 阿里巴巴 刘湘疆-阿里测试环境运维及研发效率提升之道 腾讯 谭用-痛点驱动的 DevOps 实践 携程 张乐-小小配置中心释放大能量 DevOps学院 赵班长-DevOps道法术器及全开源端到端部署流水线 博云 于春晓-云场景下自动化运维演变 国信证券 张浩水-证券行业DevOps第一步:IT资源自动化管理 许颖维&廖君仪-运维助力敏捷交付-我们的运维看板 IT 风控高级经理 赵锐-业务安全 - DevSecOps的催化剂 连尚网络 龚沛华-Android App 的安全保护实践之路 平安科技 董晓琼-企业内部风险管控的破冰与探索 阿卡迈公司 周德振-如何达成稳定安全和极速的海外用户体验 DBA负责人 虢国飞-饿了么异地双活数据库实战 WiFi万能钥匙高级架构师 李春旭-百亿访问量的监控平台如何炼成 王培安-如何通过持续交付驱动技术能力升级_部分1 王培安-如何通过持续交付驱动技术能力升级_部分2 高级运维经理 陈金窗-云网融合,智慧运维 京东网络 王大泳-京东大规模数据中心网络运维监控之眼 杜颖君-巡航太平洋,运维平台实施的苦与乐 桂林-举重若轻 - 半天上线 - 中国人寿数据中心自主研发分布式通用流程平台 孔罗星-万亿交易量级下的秒级监控 中国信息通信研究院主任工程师 栗蔚-解读 DevOps 标准 中国信息通信研究院 栗蔚-云计算运维平台参考框架标准 IBM 黄卫-混合云认知IT服务管理 恒丰银行 柳东-金融云中的x86裸机服务实践 KK-Jenkins and Continuous Delivery Revolution_部分1 KK-Jenkins and Continuous Delivery Revolution_部分2 东方龙马-基于大数据的实时业务监控和预警系统_部分1 东方龙马-基于大数据的实时业务监控和预警系统_部分2 东方龙马-基于大数据的实时业务监控和预警系统_部分3 华为运维部 黄启辉-数据驱动运维—华为消费者云服务的智能运维实践 中国信息通信研究院师栗蔚-发布 DevOps 标准运维标准 清华大学 裴丹-落地生根:智能运维技术路线图 腾讯微信 陈晓鹏-微信海量数据监控的设计与实践 中国信息通信研究院 何宝宏-大会致辞:我对 AI 的一些冷思考 91App 李智桦-由蝴蝶效应谈运维的系统思维 尚航科技 肖玉军-命脉保卫战--核心数据-业务的IDC重保思路 腾讯 赵建春-AI浪潮下的高效运维思考与实践 先智数据-AI运维实例分享——如何精准预测磁盘故障 devops 梁晓聪-B站统一监控系统的设计、演进与实战 擎创科技 擎创-智能运维场景探索与工程实践 运维专家孙杰-从说到做—大型企业智能运维的360度解析

文档介绍

在快速发展的互联网电商行业,每年大促是对互联网电商的一次大考,在阿里、京东靠大集团作战的大促准备中,全链路压测是每个电商的必备秘笈。可是对于技术人员规模只有他们百分之一的小红书,如何利用有限的人员和支持从无到有快速搭建一个可用,好用,易用的全链路压测平台?这里也许你能找到答案。

演讲实录

本文整理自 GOPS2017·上海站演讲 《从0到1:2天搭建互联网电商全链路压测平台》
一、小红书前世今生

2013年小红书成立之初,主要是让大家分享自己所购买的商品或者是使用好的商品、好的体验。在很短的时间内迅速成长为全国最大的商品分享社区。
很多妹子看到这口红不错、那个包包很好看;很多口红是国外的,没有地方买。由此在2014年构建电商平台开始上业务。
目前小红书已经成为国内最大的社区跨境电商之一。现在我们在上海、郑州、宁波和深圳有多个保税仓,为全国提供各类全球的好商品。
二、快速成长的痛
记得在2015年的时候,阿里双十一会场可能做了上千号的人来同时进行全链路压测。小红书因为成长的这三年非常迅速;和阿里、京东大厂曾经遇到的稳定性问题一样需要去面对、解决。主要有三个方面:
其一,随着业务增长,人员、IT资源的扩张赶不上业务的快速发展。比如说,在负责稳定性保障这块,我们测试团队在构建全链路压测过程中也就两三位同学。相对于阿里、京东来说是数量级的差异。
其二,以前基于单体python的系统架构在大促时常常成为瓶颈;
其三,缺乏有效的性能和线上稳定性保障策略和实践。
三、全链路压测系统架构
对于全链路压测,阿里有PDS、京东有全链路压测平台。大厂这样的压测系统都是经过较长的时间不断迭代出来的。我们怎么办?我们没有那么的人力和资源;最核心的就是要搞定问题。
在电商高峰期场景下,它的流量可能是平时的10倍甚至是几十倍。在这种情况下流量不是均匀地打到各个业务线的。例如,90%流量先进到主会场;再由主会场引流到各个分会场,然后是下单等等。整个过程是一个漏斗模型;这个可以用接口的水位对比来表示。为了保证模拟高峰期线上行为,我们需要基于水位对比对整个业务模型进行全链路压测。
据此,我们的全链路压测系统架构分为四大块:
各个链路压测脚本配置管理;
压测调度;
统一压测数据管理;
被测业务系统状态监控;
对于压测系统来说,最核心的就是压测脚本;怎么能够快速、方便的开发出来一大批链路的压测脚本。
四、构建全链路压测:从0到1
4.1、从0开始
6月6号大促是我们平常比较重要的三个大促之一。我们在5月接到需要保障今年大促的任务。当时整个测试的同学只有两人可以投入,运维同学只有一位可以支持。而开发的同学一直会致力于业务开发直到6月4号。同时测试系统方面基本上是白纸一张。
4.2、压测模型
要进行全链路压测则需要构建压测模型;就是要知道压什么、怎么压、压到什么样的水平。
首先,我们需要做链路的梳理。我们和开发、运维协作通过运维监控系统将线上接口所有列表获取到。
然后,通过调用监控系统获取各个链路之间的配比关系。同时根据去年和日常链路监控的配比得知各个接口平时和去年大促在什么样的水平。
最后,依据前面两个步骤去计算链路调用、压测脚本以及施压机等情况。
据此,我们任何一个链路压测脚本都一共有四个压测的参数,分别为:
输出压力qps;
当前水位;
施压周期;
压测链路;
4.3、密切协作
在这样的情况下,对于我们测试的同学来说就简单了许多;我们可以将这个工具达成一个包方便部署。这样就可以和运维同学一起合作,一次性生成多台施压机器同时去压一个系统。目前,我们大概可以在五分钟之内能够创建出来400台以上的 压测容器也就是说快速输出5G以上的压力。
为了区分压测流量和真实线上流量,我们和开发同学全力协作对线上的每个测试数据进行打标。这样一来在出业务报告或数据报表的时候,我们有统一的框架将测试数据进行剥离;进而保证了测试数据不污染线上数据。
全链路压测目标就是模拟真实的大促情况下,我们的各个链路能够承载多大流量以及各个业务系统的瓶颈点所在。
五、压测之外
除了前述的全链路压测之外,我们这里还包括容量预估、降级方案、应急预案、大促演练以及值班计划。我们会通过流量历史监控来做容量的预估;同时,为压测基线和限流熔断提供依据。

当线上业务流量水位超过我们设置的阈值的时候,为了保障线上运行稳定我们会对相关的业务进行功能降级。另外当线上水位超过我们原来预期的时候,我们会有相应的应急预案以降低容量不足带来的影响。
六、年中66大促全链路实践
从5月6日开始立项到8号开始第一条链路施压,只用了两天我们实现了从0到1的跨越。其实对于从0到80%的这个过程,大家是可以很快做到的。因为对于运维同学来说这些工具、方法基本上是每天都在做的事情。复制从0到1的构建思路,我们在人员紧缺的情况下实现了预期目标。

最后,对于有兴趣开展线上全链路压测的同学有以下三点建议:
1、先不要想大而全的平台化;
2、关注系统的本身,从监控和限流开始做起;
3、掌握全链路压测方法,快速构建实现从0到1;

×

打开微信扫一扫,分享到朋友圈