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背景
高德地图作为日活过亿的国民级出行生存服务平台，承载着海量用户服务的是后盾的超大规模集群。从用户角度，如果出问题，影响会很大。3 机房异地部署造成线上环境简单，链路简单。在这样的条件下，如何防止因故障造成用户的挫伤，以及在简单链路条件下做好容量布局，做好灾备，并在第一工夫发现问题，通过流量管制和预案演练做应急响应就显得至关重要，而所有的工作都不能等到事件产生之后才做，咱们须要有一种验证伎俩来做好提前性能摸底，这就是全链路压测，让实在的流量提前到来。
全链路压测作为线上服务稳定性保障的重要伎俩，对高德来说也是十分重要的。高德全链路压测平台 TestPG 从无到有，在经验过常态化压测后，已根本能够保障高德的所有全链路压测和日常压测，达到了平台初期疾速、精确压测和全链路压测的指标。而语料生产 (流量解决) 作为全链路压测的重要环节，本文将对此做重点介绍。
一次全链路压测可简略总结为 3 步：压测前的流量解决（也就是生产语料）、压测中确定压力模型启动压测、压测后的后果剖析与问题定位。每次全链路压测，压测前的流量解决是整个压测过程中最耗时的一环。过来往往由运维采集日志交给测试同学写脚本解决，耗时相当严重、老本微小，且存在申请过期等诸多问题。基于这些问题，高德全链路压测平台 TestPG 后期已标准了高德压测的语料格局，对立了高德压测的流量解决流程。但随着高德全链路压测的演进，后续面临两个次要问题：
- 语料生产流程不足对立管控。尽管平台后期已标准了语料格局，但各业务只是依照语料标准解决流量，生产流程不足对立、标准化管控，导致语料生产成本仍然很大。尤其对于全链路压测来说，语料筹备是最耗时的环节。
- 接口级别的精准控压无奈满足需要。高德作为国民级的出行利用，流量受天气、地形、节假日的影响比拟大。比方拿驾车导航来说，日常大多都是短距离的驾车导航，而国庆、春节大多都是长距离的驾车导航，而长距离的驾车导航对后端算力的要求是非线性减少的，甚至是成倍增加。但长短距离的驾车导航对压测平台来说是同一个接口，而平台目前的精准控压只能做到接口级别，无奈模仿接口特色级别的压测。
基于以上两大问题，高德全链路压测团队设立语料智能化专项，重点解决以上相干问题。
解题思路和门路
引流标准化
高德的全链路压测彼时已根本拉通大多业务，但还属于一个演进阶段。对于语料解决，次要由各业务自行处理后用来压测，语料解决的起源不足统一性，日志、ODPS、流量等解决起源司空见惯。对于语料生产流程的对立管控，咱们首先想到的是对立语料解决起源，必须抉择一个低成本、高效率的形式作为语料生产的输出，而流量录制的形式就很切合。通过调研，发现高德其余业务场景对流量录制也有很大的需要。但高德过来的流量录制形式并不对立，各业务线自行拷贝流量常常会引起线上机器不稳固等问题。所以首先要做的是对立高德的流量录制，标准化引流。
语料生产平台化
要对立管控语料的生产流程，下面曾经对立了语料生产的输出，接下来就是如何把流量转化为合乎平台标准的语料，把整个转化流程平台化。但对于高德业务来说，各个业务都有其本身的特点，如果让平台为每个业务提供定制化的解决逻辑老本微小，再加上平台对各个业务并不是特地相熟，也很容易出错。而整个语料处理过程也存在一些通用的解决逻辑，所以咱们必须提供一种既反对各业务定制化需要，又能够满足平台通用解决逻辑的计划。咱们最终抉择通过 Flink 来实现整个流量解决逻辑。
引流曾经标准化，业务方只需查看流量的格局内容，编写 Flink 的 UDF(用户自定义函数)，解决本身业务定制化的需要即可，而后续通用的语料存储等逻辑可通过 Flink 的 sink 插件来实现。这样既能够提供通用解决逻辑，又给业务的非凡需要提供了反对，扩展性良好。
语料智能化
下面曾经提到高德这种国民级出行利用受各种环境影响比拟大，如何达到接口特色级别的精准控压，是过后面临的又一大难题。平台已具备接口级别的精准控压，只需把接口依照特色分类，提供实在流量的特色散布即可。但流量的特色散布是实时变动的，如何提供合乎流量顶峰的特色散布是语料智能化的最终目标。
要实现语料智能化须要经验 3 个阶段。第一阶段是流量特色统计。咱们须要明确影响流量变动的因素，体现到流量上就是具体的参数散布，具体有哪些参数会随着外界环境的变动而变动。当然这块高德大多业务线都有一些粗略的剖析后果，后期能够间接采纳，前期就须要有更细粒度的特征分析。
第二阶段是流量特征提取。有了具体的特征参数后，就须要对特征参数进行提取统计，后续可用来做智能预测。但特征参数的提取到底应该如何去做呢？通过综合剖析发现放到语料生产的环节最合适。引流拷贝流量，语料生产环节用来解决流量，在这个环节提取特征参数再好不过了。而整个语料生产扩展性良好，对用户的非凡需要通过 UDF 实现，整个流量特征提取刚好能够在通用逻辑外面实现。
第三阶段就是智能预测与机器学习。有了特征参数的统计数据，就能够借助今年高德地图国庆或春节的流量特色，加上往年随着业务的流量变化趋势，智能预测出合乎往年国庆或春节流量特色的数据，做到接口特色级别的精准压测，做到真正意义上的全链路压测，为高德地图服务的稳定性保驾护航。后续也能够借助机器学习主动发现影响流量变动的特征参数，主动采集剖析，做到真正意义的语料智能化。
整体计划
整个引流工作将由开发的对立引流平台来实现，引流平台通过引流插件把流量缓存到 Kfaka，最终落盘到 ODPS。而整个语料生产服务间接对接引流平台，解决来自 ODPS 的流量即可。
语料生产服务的整体处理过程都由 Flink 来实现。用户只需编写 Flink 的 UDF 来实现本人业务线定制化的需要即可。而且整个 Flink 的 UDF 反对多参数传递，用户可灵便编写 UDF，在执行过程中动静传递相干参数，解决申请过期等问题。
Flink sink 是由平台开发的一个 Flink 源表解析插件，次要包含流量的特征分析与提取，以及把生产好的语料依照接口命名写入 OSS 供平台压测应用。目前流量的特色由各业务线本人提供，通过在平台增加实现。Flink sink 在执行过程中调用平台凋谢 API 获取特色数据进行采集，最终上报给平台，平台后续再依据这些数据进行机器学习，智能预测出合乎流量顶峰的流量特色，供全链路压测应用。
外围性能介绍
Iflow 引流平台
基于下面的问题剖析，高德工程效率团队踊跃迎接挑战，短短几个月开发了 Iflow 引流平台，对高德的引流进行了对立管控，具体如下图所示：
Iflow 引流平台以工作的形式对高德的引流进行治理。目前采纳引流插件的形式进行流量拷贝(后续将反对更多引流形式)，流量通过 Kafka 缓存，最终写入 ODPS 供大家应用。用户只须要从 ODPS 提取须要的数据即可。而启动引流须要相干负责人审批，周知到关联业务，无效的升高了引流引起事变后排查的老本。
TestPG 语料智能化
高德全链路压测平台语料智能化次要由 3 个模块组成：业务线治理、压测名单治理和接口比例治理。业务线治理次要用来治理高德各个链路的相干数据，包含关联引流工作、启动引流、引流记录、语料门路、压测 header 治理和触发语料生产等性能。一条业务线就是一条压测链路，从引流到语料生产以及语料特征分析等都是在业务线维度实现的。具体如下图所示：
性能介绍：
- 关联引流工作：次要实现和引流平台工作的关联以及配置相干的参数。
- 启动引流工作：启动引流平台工作，在引流完结后会主动触发语料生产，通过执行用户编写的 Flink UDF 和平台开发的 Flink 插件，实现语料的生产和特征参数的提取。
- 语料门路：在每次启动引流触发语料生产后平台会主动生成语料门路，用户可在创立语料的时候自主抉择。
- 压测 header 治理：每条业务线都有本身的业务特点，在 header 上的体现也不同，这里次要用来治理压测 http 服务发送的 header 内容。
- 触发语料生产：语料生产有 2 条路径，一是关联好引流工作启动引流后会主动触发语料生产，包含特征参数提取等一系列的操作；二是在引流胜利后，用户可能对 UDF 等参数有所批改，也能够通过此按钮来触发语料生产。
压测名单治理次要用来治理压测的接口。一个公司开始做压测，业务必定是须要跟着去适配的，随之而来的就是业务革新，这是一个漫长的过程。为了方便管理，高德全链路压测平台对高德这边的接口进行对立治理。具体如下图所示：
压测名单是在引流过程中主动上报的，引流只有发现未在压测名单的接口就会主动上报压测平台，平台依据关联利用去关联对应的负责人，并推动确认。如果可压测就确认为压测名单，下次语料生产作为白名单失常引流。如果不能压测就辨别为免压接口或待跟进接口。待跟进接口平台后续会以音讯告诉的模式推动业务线革新，最终达到真正意义的接口笼罩全、链路笼罩全的全链路压测。
接口比例治理后期次要是用来治理 BI 提供的、以及每次全链路压测调整的比拟贴近真实情况的接口比例数据，作为后续全链路压测的一个参考。前期将通过语料生产提取流量特色的统计数据，智能剖析预测出合乎真实情况的流量比例，供全链路压测间接应用，具体如下图所示：
平台劣势
语料平台化生产
整个语料生产对接了引流平台，并通过 Flink 来实现。既反对了业务方定制化的需要，也反对平台通用化的解决逻辑，扩展性良好。通用逻辑通过 Flink sink 来实现，并退出了流量特征提取等性能，推动了语料智能化的顺利进行。用户只须要学习 Flink 实现 UDF 的编写，而后在平台实现相干配置即可。很大水平上进步了语料生产的效率和品质，是语料从格局标准化向生产流程标准化的一大飞跃。
语料智能化
平台在整个语料生产的过程中，通过 Flink 插件实现了特征参数的统计汇总。目前用户只需在平台实现相干特色的配置，平台在语料生产过程中就会剖析特色并统计汇总。有了特征参数的统计数据，将有助于平台后续的智能剖析与预测，达到接口特色级别的精准控压，最终达到齐全意义的全链路压测。
平台目前曾经实现了语料的自动生产，并退出了语料智能化相干的工作。整个压测名单也是通过引流主动上报，后续将通过音讯告诉主动拉通业务线革新解决。接口比例治理模块也已反对接口比例的展现和调整，最终通过语料特色的智能预测，即可生产出合乎流量顶峰实在特色的语料。这些都将推动高德全链路压测智能化的演进。
将来瞻望
高德全链路压测平台语料智能化倒退曾经有一段时间了，通过大家的不懈努力，语料智能化已实现了语料的自动生产，以及特征参数的汇总和提取，为后续智能化奠定了根底。将来平台将通过机器学习的形式剖析学习采集到的特色数据，依据今年流量顶峰的特色状况，加往年流量的变化趋势预测出合乎往年流量顶峰的特色状况，做到接口特色级别的精准控压，齐全模仿实在流量压测达到真正意义的全链路压测。
此外，平台将会借助机器学习主动剖析发现影响流量变动的参数，主动提取剖析，进步语料生产的准确性。
平台也会有置信度评估零碎，别离比照实在的流量特色和预测的流量特色，剖析产生误差的起因，进一步提高预测的精准度，做到齐全实在的流量生产。后续配合平台的精准压测、压力模型和监控等性能达到真正意义的无人化、智能化的全链路压测。