全网最全性能测试总结,分析性能测试问题+性能调优方案..._性能测试分析-程序员宅基地

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前言

性能分析和优化一直是技术领域热门的一个话题,无论是三高(高性能、高可用、高稳定),还是CAP(数据一致性、服务可用性、分区容错性),都强调了服务的性能和可用。

那么在工作中,该如何去测试并进行性能优化呢?

常见的性能问题与原因

网络带宽:
网络对性能的影响不言而喻。如果带宽不足,单位时间内的请求过多,就会导致数据包的传输延迟较大。

如果网络不稳定,也会导致RT的曲线抖动较为剧烈,产生毛刺甚至丢包,这个时候P90/P99的数值也可能变大。因此稳定和足够的网络带宽,对系统的性能来说是很重要的。

负载均衡:
现在的SLB层已经优化的足够好,但如果负载均衡出现问题,可能会导致流量分发不均匀,导致部分应用节点流量异常,健康检查不通过从而被踢下线。

甚至服务注册重试失败或者弹性扩容不够及时,还会导致可用的节点承受了较多的请求最终导致雪崩效应。

安全策略:
现在的软件系统,常见的安全防护策略有ddos高防以及WAF,一般都是部署在SLB和流量网关之间或者更上层。

安全防护策略常见的场景有异常检测、输入验证、安全补丁、状态管理以及基于规则和异常的保护功能。

这些安全策略能够有效的保护系统不受到一些恶意的攻击和侵入,但这些策略生效也是需要耗费时间的。

流量网关:
上面提到的几个部分都可以看做是互联网时代的基础通用层,而网关是伴随着微服务和容器化出现的,作为用户流量的系统入口,网关也承担了较多的功能。

比如:日志、身份鉴权、灰度发布、限流熔断、可观测性metrics、应用限流apm tracing

上述的功能,无论是身份鉴权还是可观测性的metrics的实现,都需要耗费一定时间。特别是对于请求的RT比较敏感的业务,对流量网关功能的耗时要求更为严格。

Web应用层:
这几年前后端分离的系统设计越来越多,web层更多的负责页面的渲染展示和部分讨好用户的交互设计。

如何让用户更快的感知到他所感兴趣的东西,这个时候CDN和缓存就派上用场了。

利用CDN和缓存的特性“就近加载”,让用户感知到的性能更快,也是性能优化领域很重要的一点。

APP应用层:
前面讲了web层负责页面渲染展示和友好的交互,那App应用层(即我们常说的后端服务)则更多的负责逻辑计算。逻辑计算是很吃资源的,当然和它的一些参数配置以及技术架构也有较大关联。

常见的影响后端服务性能的因素如下:
硬件资源:如CPU/Memory;
参数配置:如Activethreads/TimeOut;
缓存配置:缓存中的大Key及缓存命中率;
并行计算:请求下游依赖是串行还是并行?
代码逻辑:最经典的例子——for循环无线套娃;
日志处理:特别是异常日志的处理以及生产日志级别;
处理机制:同步还是异步?如果是异步,MQ容量及消费能力如何?

数据存储层:
数据存储层我们通常理解为数据库。数据库层面影响性能的因素应该是最常见也是最多的。

比如:
锁:不合理的锁使用导致的请求等待;
索引:未加索引或索引未生效导致慢SQL;
数据量:表数据量过大导致的读写变慢等问题;
针对业务扩张以及数据量变大的问题,常见的优化策略有分表、数据库垂直拆分、读写分离等;

压测不是发现问题的唯一手段

回到性能定位分析和优化的话题上,关于性能优化,如下三点是必须铭记的。

1、性能优化的目标
在保持和降低系统99%RT的前提下,不断提高系统吞吐量,提高流量高峰时期的服务可用性。

2、性能优化的挑战
日益增长的用户量(带来访问量的提升,大数据量的存储和处理);
越来越多样的业务(业务的不断迭代和发展,会使其复杂性指数提升);
越来越复杂的系统(为了支撑业务迭代发展,系统架构会变得很复杂);

3、性能优化的路径
降低响应时间;
提高系统吞吐量;
提高服务可用性;

PS:三者关系在某些场景下互相矛盾冲突,不可兼得!

基于上述关于性能优化的几点内容,结合我个人的实践经验和看法,性能定位和分析可以分为:
熟悉业务逻辑,了解系统架构;
掌握技术原理,熟知问题定位和分析优化的软件工程方法论;
不断实践踩坑,总结归纳性能验证、定位分析的方法和经验;
熟练使用性能测试、监控追踪、问题分析和优化的各种工具并擅加利用;

性能优化运行的更快更稳定

分层优化:
请求的处理过程要经过多个链路环节,除了优化耗时最长难度和成本较低的环节之外,在每个环节都进行一定优化,则对整体性能的提升有很大帮助。下面是流量高峰时的一些优化或者说应对案例:

数据库:
扩容:DB是有状态服务,计算层便于扩容,将DB节点放到容器中,有需要扩容;
灾备:对于大流量读场景可通过流量切换方式,将部分流量迁移到备份集群分流;
巡检:慢SQL是常见的问题,可通过自动监控和历史数据分析,提供辅助式决策;

应用层(计算层):
限流:控制访问应用的流量在系统承载范围内
在业务请求入口(网关)限流,避免内部互相调用放大流量;
限流是个演进状态,从连接池、IP、指定SQL到更细的层级粒度做限流;
每个调用层都做限流,每个应用先保证自己可用,对其他依赖调用要做到“零信任”;

降级:强依赖通过熔断做紧急处理,弱依赖提前主动降级
主动降级:提前进行风险识别,然后针对性的降级,可降低已知的风险;
紧急降级:假设出现重大的问题,才需要决策是否启用的方案(风险较大);
预案平台:预案平台的目的是留痕,方便后续把限流降级等配置恢复回来;

熔断:熔断下游强依赖的服务
双十一零点的前半小时, 做一个动态推送,把日志关掉;
真正流量来的时候,留一台机器来观察错误和异常的日志;

隔离:核心和非核心业务做隔离

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

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二、接口自动化项目实战

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三、Web自动化项目实战

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四、App自动化项目实战

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五、一线大厂简历

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六、测试开发DevOps体系

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七、常用自动化测试工具

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八、JMeter性能测试

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九、总结(尾部小惊喜)

每一次的努力都不会白费,终究会有回报。只要不放弃,坚持到底,你就能看到自己所期待的美好未来。因为奋斗是人生最珍贵的经历,它能让你变得更加坚强、勇敢和有智慧。只有不停地前行,才能走出属于自己的辉煌人生!

每一次的挫折和失败,都是你成长的机会。不要轻易放弃,坚持下去,你会发现自己变得越来越强大,最终实现自己的梦想。

只要你有梦想,就有无限的可能性。不要害怕失败,因为失败不是终点,而是成功的起点。勇往直前,不断尝试,你会发现自己比想象中更强大。坚持不懈,相信自己,你必将创造属于自己的辉煌人生!

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