关于java:手把手光说不练假把式这篇全链路压测实践探索

Hello，大家好呀，前两篇文章，咱们说了下对于全链路压测的意义、整体架构，以及 5 种压测的计划。

后面两篇根本都属于比拟实践的内容，明天这篇咱们来点实际的货色，手把手带你搞出一个压测来

如果不分明之前两篇的文章的小伙伴，能够先看下，在这里

• 大厂钟爱的全链路压测有什么意义？四种压测计划具体比照剖析
• 【代码级】全链路压测的整体架构设计，以及 5 种实现计划

7 环境筹备

7.1 环境服务列表

须要在虚拟机或者 linux 服务器启动运行环境

7.2 应用服务列表

应用服务能够独自部署或者在 idea 中启动

7.3 docker-compose 编排环境

咱们的 docker-compose 只对环境进行了搭建，具体微服务在本地运行或者在容器运行都能够。

version: '2'
services:
    mysql:
        image: mysql:5.7
        hostname: mysql
        container_name: mysql
        networks:
            docker-network:
                ipv4_address: 172.18.0.10
        ports:
            - "3306:3306"
        environment:
            MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
        volumes:
            - "/tmp/etc/mysql:/etc/mysql/conf.d"
            - "/tmp/data/mysql:/var/lib/mysql"
    rabbitMQ:
        image: rabbitmq:management
        hostname: rabbitMQ
        container_name: rabbitMQ
        networks:
            docker-network:
                ipv4_address: 172.18.0.20
        ports:
            - "5672:5672"
            - "15672:15672"
    redis:
        image: redis
        hostname: redis
        container_name: redis
        networks:
            docker-network:
                ipv4_address: 172.18.0.30
        ports:
            - "6379:6379"
        volumes:
            - "/tmp/etc/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf"
            - "/tmp/data/redis:/data"
        command:
           redis-server /etc/redis/redis.conf
    nacos:
        image: nacos/nacos-server
        hostname: nacos
        container_name: nacos
        depends_on:
            - mysql
        networks:
            docker-network:
                ipv4_address: 172.18.0.40
        ports:
           - "8848:8848"
        environment:
            MODE: standalone
        volumes:
            - "/tmp/etc/nacos/application.properties:/home/nacos/conf/application.properties"
    skywalking:
        image: apache/skywalking-oap-server
        hostname: skywalking
        container_name: skywalking
        networks:
            docker-network:
                ipv4_address: 172.18.0.50
        ports:
           - "1234:1234"
           - "11800:11800"
           - "12800:12800"
    skywalkingui:
        image: apache/skywalking-ui
        hostname: skywalkingui
        container_name: skywalkingui
        depends_on:
            - skywalking
        networks:
            docker-network:
                ipv4_address: 172.18.0.60
        environment:
            SW_OAP_ADDRESS: 172.18.0.50:12800
        ports:
           - "8080:8080"
networks:
    docker-network:
        ipam:
            config:
                - subnet: 172.18.0.0/16
                  gateway: 172.18.0.1

7.4 初始化数据

1. 初始化用户数据以及产品数据

2. 将 feign,hystrix,ribbon 等对立配置配置到 nacos

   # 配置超时工夫
   feign:
     hystrix:
       enabled: true  #开启熔断
     httpclient:
       enabled: true
   hystrix:
     threadpool:
       default:
         coreSize: 50
         maxQueueSize: 1500
         queueSizeRejectionThreshold: 1000
     command:
       default:
         execution:
           timeout:
             enabled: true
           isolation:
             thread:
               timeoutInMilliseconds: 60000
   ribbon:
     ConnectTimeout: 10000
     ReadTimeout: 50000

8 全链路压测测试

8.1 jmeter 配置

配置好压测数据，并且配置压测线程数 1000 进行 10 轮压测

8.2 第一轮压测

8.2.1 链路剖析优化

咱们找到一个调用时长 1S 左右的链路，剖析发现在存储服务调用时，耗时较长，然而数据库调用耗时并不长，根本阐明是存储服务的连接池耗尽导致调用过长。

8.2.2 数据库连接池优化

调整存储服务的连接池，由原来的最大 10 改为 100

initialSize: 10
minIdle: 20
maxActive: 100

8.3 第二轮压测

后果曾经由原来的服务外部的耗时 变为了 fegin 的耗时，这种状况下能够思考应用 fegin 的连接池优化或者新增节点

8.3.1 察看生产节点

发现生产速度很慢，产生了大量音讯沉积

查看 storage-service 的actualPlaceOrder端点信息

发现均匀响应工夫在 200ms 左右

查看断点链路/storage/order/actualPlaceOrder

发现是事务提交慢造成的，这个时候就须要优化 mysql 服务器了

9 Skywalking 应用

9.1 Skywalking 模块栏目

Skywalking web UI 次要包含如下几个大的功能模块：

• 仪表盘：查看被监控服务的运行状态
• 拓扑图：以拓扑图的形式展示服务间接的关系，并以此为入口查看相干信息
• 追踪：以接口列表的形式展示，追踪接口外部调用过程
• 性能分析：独自端点进行采样剖析，并可查看堆栈信息
• 告警：触发告警的告警列表，包含实例，申请超时等。
• 主动刷新：刷新以后数据内容。

9.2 仪表盘

• 第一栏：不同内容主题的监控面板，利用 / 数据库 / 容器等
• 第二栏：操作，包含编辑 / 导出以后数据 / 倒入展现数据 / 不同服务端点筛选展现
• 第三栏：不同纬度展现，服务 / 实例 / 端点

9.3 展现栏

9.3.1 Global 全局维度

• 第一栏：Global、Server、Instance、Endpoint 不同展现面板，能够调整外部内容
• Services load：服务每分钟申请数
• Slow Services：慢响应服务，单位 ms
• Un-Health services(Apdex):Apdex 性能指标，1 为满分。
• Global Response Latency：百分比响应延时，不同百分比的延时工夫，单位 ms
• Global Heatmap：服务响应工夫热力分布图，依据时间段内不同响应工夫的数量显示色彩深度
• 底部栏：展现数据的工夫区间，点击能够调整。

9.3.2 Service 服务维度

• Service Apdex（数字）: 以后服务的评分
• Service Apdex（折线图）：不同工夫的 Apdex 评分
• Successful Rate（数字）：申请成功率
• Successful Rate（折线图）：不同工夫的申请成功率
• Servce Load（数字）：每分钟申请数
• Servce Load（折线图）：不同工夫的每分钟申请数
• Service Avg Response Times：均匀响应延时，单位 ms
• Global Response Time Percentile：百分比响应延时
• Servce Instances Load：每个服务实例的每分钟申请数
• Show Service Instance：每个服务实例的最大延时
• Service Instance Successful Rate：每个服务实例的申请成功率

9.3.3 Instance 实例维度

• Service Instance Load：以后实例的每分钟申请数
• Service Instance Successful Rate：以后实例的申请成功率
• Service Instance Latency：以后实例的响应延时
• JVM CPU:jvm 占用 CPU 的百分比
• JVM Memory：JVM 内存占用大小，单位 m
• JVM GC Time：JVM 垃圾回收工夫，蕴含 YGC 和 OGC
• JVM GC Count：JVM 垃圾回收次数，蕴含 YGC 和 OGC
• CLR XX：相似 JVM 虚拟机，这里用不上就不做解释了

9.3.4 Endpoint 端点（API）维度

• Endpoint Load in Current Service：每个端点的每分钟申请数
• Slow Endpoints in Current Service：每个端点的最慢申请工夫，单位 ms
• Successful Rate in Current Service：每个端点的申请成功率
• Endpoint Load：以后端点每个时间段的申请数据
• Endpoint Avg Response Time：以后端点每个时间段的申请行响应工夫
• Endpoint Response Time Percentile：以后端点每个时间段的响应工夫占比
• Endpoint Successful Rate：以后端点每个时间段的申请成功率

9.4 拓扑图

• 1：抉择不同的服务关联拓扑
• 2：查看单个服务相干内容
• 3：服务间连接状况
• 4：分组展现服务拓扑

9.5 追踪

• 左侧：api 接口列表，红色 - 异样申请，蓝色 - 失常申请
• 右侧：api 追踪列表，api 申请连贯各端点的先后顺序和工夫

9.6 性能分析

• 服务：须要剖析的服务
• 端点：链路监控中端点的名称，能够再链路追踪中查看端点名称
• 监控工夫：采集数据的开始工夫
• 监控持续时间：监控采集多长时间
• 起始监控工夫：多少秒后进行采集
• 监控距离：多少秒采集一次
• 最大采集数：最大采集多少样本

查看监控后果

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