关于javascript:稳定性平台GOREPLAY流量录制回放实战

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随着应用程序的复杂度的增长，测试它所须要的工作量也呈指数级增长。GoReplay 为咱们提供了复用现有流量进行测试的简略想法。GoReplay 是一个用 golang 开发的简略的流量录制插件，反对多种形式的过滤，限流放大，重写等等个性。GoReplay 能够做到对代码齐全无侵入性，也不须要更改你的生产基础设施，并且与语言无关。它不是代理，而是间接监听网卡上的流量。

GoReplay 工作形式：listener server 捕捉流量，并将其发送至 replay server 或者保留至文件，或者保留到 kafka。而后 replay server 会将流量转移至配置的地址

需要：接到算法侧的需要，须要录制实在的生产环境流量，并且随时回放到任意环境。

因为算法侧局部场景为非 Java 语言编写，现存的流量录制平台临时无奈反对，须要采纳新的录制组件来撑持压测需要，遂抉择 goreplay。

GoReplay 反对将录制的数据存储到本地文件中，而后回放时从文件中读取。思考到每次录制回放时须要进行存储及下发文件的复杂度，咱们冀望应用更便捷的形式来治理数据。
GoReplay 也是原生反对录制数据存储到 kafka 中的，然而在应用的时候，发现它有较大的限度；应用 kafka 存储数据时，必须是流量录制的同时进行流量回放，其架构图如下

流程 1 -4 无奈拆分，只能同时进行

这会显得流量录制回放性能很鸡肋，咱们须要录制好的数据任意时刻重放，并且也要反对将一份录制好的数据多次重放。既然它曾经将流量数据存储到了 kafka，咱们就能够思考对 GoReplay 进行革新，以让他反对咱们的需要。

革新后的流量录制回放架构图：

图中，1-2 与 3-5 阶段是互相独立的

也就是说，流量录制过程与回放过程能够拆开。只须要在录制开始与完结的时候记录 kafka 的 offset，就能够晓得这个录制工作蕴含了哪些数据，咱们能够轻松的将每一段录制数据，整顿成录制工作，而后在须要的时候进行流量回放。

简要过程：
源码中的 InputKafkaConfig 的定义

type InputKafkaConfig struct {
    producer sarama.AsyncProducer
    consumer sarama.Consumer
    Host     string `json:"input-kafka-host"`
    Topic    string `json:"input-kafka-topic"`
    UseJSON  bool   `json:"input-kafka-json-format"`
}

批改后的 InputKafkaConfig 的定义

type InputKafkaConfig struct {
    producer  sarama.AsyncProducer
    consumer  sarama.Consumer
    Host      string `json:"input-kafka-host"`
    Topic     string `json:"input-kafka-topic"`
    UseJSON   bool   `json:"input-kafka-json-format"`
    StartOffset    int64  `json:"input-kafka-offset"`
    EndOffset int64  `json:"input-kafka-end-offset"`
}

源码中，从 kafka 读取数据的片段：
能够看到，它选取的 offset 是 Newest

for index, partition := range partitions {consumer, err := con.ConsumePartition(config.Topic, partition, sarama.OffsetNewest)

        go func(consumer sarama.PartitionConsumer) {defer consumer.Close()

            for message := range consumer.Messages() {i.messages <- message}
        }(consumer)

    }

批改过后的从 kafka 读数据的片段：

for index, partition := range partitions {consumer, err := con.ConsumePartition(config.Topic, partition, config.StartOffset)
        offsetEnd := config.EndOffset - 1

        go func(consumer sarama.PartitionConsumer) {defer consumer.Close()

            for message := range consumer.Messages() {
                // 比拟音讯的 offset, 当超过这一批数据的最大值的时候，敞开通道
                if offsetFlag && message.Offset > offsetEnd {i.quit <- struct{}{}
                    break
                }
                i.messages <- message
            }
        }(consumer)
    }

此时，只有在启动回放工作时，指定 kafka offset 的范畴。就能够达到咱们想要的成果了。

通过页面简略的填写抉择操作，而后生成启动命令，来代替简短的命令编写

StringBuilder builder = new StringBuilder("nohup /opt/apps/gor/gor");
// 拼接参数 组合命令
builder.append("--input-kafka-host").append("'").append(kafkaServer).append("'");
builder.append("--input-kafka-topic").append("'").append(kafkaTopic).append("'");
builder.append("--input-kafka-start-offset").append(record.getStartOffset());
builder.append("--input-kafka-end-offset").append(record.getEndOffset());
builder.append("--output-http").append(replayDTO.getTargetAddress());
builder.append("--exit-after").append(replayDTO.getMonitorTimes()).append("s");
if (StringUtils.isNotBlank(replayDTO.getExtParam())) {builder.append(" ").append(replayDTO.getExtParam());
}
builder.append("> /opt/apps/gor/replay.log 2>&1 &");
String completeParam = builder.toString();

压测平台通过 Java agent 裸露的接口来管制 GoReplay过程的启停

String sourceAddress = replayDTO.getSourceAddress();
String[] split = sourceAddress.split(COMMA);
for (String ip : split) {String uri = String.format(HttpTrafficRecordServiceImpl.BASE_URL + "/gor/start", ip,                                                  HttpTrafficRecordServiceImpl.AGENT_PORT);
  // 从新创建对象
  GoreplayRequest request = new GoreplayRequest();
  request.setConfig(replayDTO.getCompleteParam());
  request.setType(0);
  try {restTemplate.postForObject(uri, request, String.class);
  } catch (RestClientException e) {LogUtil.error("start gor fail，please check it！", e);
    MSException.throwException("start gor fail，please check it！", e);
  }
}

正文完