关于前端:DGIOT千万级Zetag标签压测

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[小 迪 导读]：在软件运行时，设施一直减少，软件内信息量一直晋升，程序压力一直减少，程序的承受能力至关重要。

1 概述

1.1 测试背景

随着 ZETA 产业的倒退与业务的深入利用，设施治理、网络管理、应用服务都面临大规模设施接入挑战。ZETA 设施接入服务必须可能反对高并发性 (如超过百万级的并发设施接入)、高速率 (如每秒超过十万事件)、高吞吐量 (如每 100 秒解决超过 GB)。同时，利用事件发生率各不相同，须要接入服务有超强的解决能力，保障利用事件的失常解析。

1.2 测试简介

压力测试是软件质量保证的一项根本行为，是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试是指对系统一直施加压力的状况下，依据零碎各项指标的变动状况来判断：1、零碎可能存在的瓶颈；2、零碎负载能力；3、零碎失常运行状况下的运行效率。

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图 1 - 理论业务场景

本次压力测试通过模仿 1 万 ZETA AP、千万 ZETA TAG 标签的在线运行，精准高效实现 ZETA AP、ZETA TAG 的在线协定解析、解析数据实时入库、海量数据在线查问与展现等流程。同时，对实在物流业务场景进行形象，实现批次 ZETA TAG 在不同线路上产生轨迹扭转，挪动过程中利用不同的 ZETA AP 实现定位。ZETA TAG 在线运行过程中，每隔 15 分钟发送心跳包，被邻近的单个或者多个 ZETA AP 报送至服务端。服务端会依照策略抉择信号最好的上报数进行存库，并利用上报信号最好的 AP 对 ZETA TAG 进行定位。

1.3 目标

通过压力测试，判断以后应用环境状况下零碎的负载能力，为今后利用范畴扩充，用户量回升后，服务器扩容、降级等提供必要的技术撑持，及服务器布局等。

本次测试目标是为了验证基于 dgiot 连贯与设施治理平台的 ZETA 物流跟踪治理可能实现千万级 ZETA TAG 标签同时在线稳固运行、数据及时回传、失常入库、高效查库。

本次测试场景的压力与复杂度远高于实在场景，在保障 ZETA 物流跟踪以后业务能够失常发展的同时，也能够无效撑持 ZETA 相干业务利用的拓展与深入利用。

2 测试环境

2.1 网络

为了尽量避免网络传输给测试后果带来的影响，应该选取外部局域网作为压力测试的网络环境（然而咱们没有专门的局域网，只能用外网测试）。网络框图如下：

图 2 - 网络结构示意图

2.2 腾讯云服务器

平台服务器即连贯与设施治理平台服务器，是压力测试的次要对象。平台服务器为目前正式环境中运行的服务器，应用服务器配置不同，其压力测试后果也不统一。

服务器配置如下：

2.3 应用服务器

服务器配置如下：

2.4 测试机

因为压力测试是对系统负载能力的测试，无奈通过真是的环境来进行获取相干指标，因而通过测试机与测试服务，模仿 1 万 AP、千万 ZETATAG 与服务器高频数据交互，利用算法虚构实在业务场景下理论的操作来进行测试。

测试机部署虚构云设施服务，及进行压力测试的客户端机器，个别采纳高配置的机器来进行测试。

在压力测试过程中，个别疏忽测试机对压力测试后果的影响。

测试机配置 (腾讯云服务器)：

2.5 条件与限度

为了尽量保障压力测试后果的真实性，在压力测试期间，做如下的条件限度：

1、尽量在局域网内进行压力测试，防止因网络起因干扰测试后果与论断；

2、数据库服务器除了解决测试利用零碎申请外，不进行其它简单利用申请；

3、测试应用服务器不进行其它的失常业务解决，因而压力测试安顿在非工作日进行；

4、压力测试后果疏忽测试机、应用服务器、网络等其它额定的开销，不作为零碎瓶颈的剖析对象。

2.6 测试场景

启动测试机，导入已编写好的服务，设置线路条数、起始地位、发送频率、AP 数量、TAG 取值范畴、等参数信息，便能够启动模仿场景，进行 AP、TAG 与服务器的高频数据交互。

3 测试工具

3.1 测试工具

测试工具：虚构 AP；监控工具:Grafana

3.2 工具简介

利用 ZETAAP 影子设施模仿 1 万 ZETAAP、千万 ZETATAG 同时在应用程序中工作的环境，对应用程序进行负载测试。当应用程序在负载状态下运行时，Grafana 会精确评测、监控并剖析零碎的性能和性能。

ZETAAP 影子设施应用 TCP/IP 协定，次要思维是应用虚构设施来模仿实在设施并发对系统施加压力。通过 ZETAAP 影子设施模仿接管 ZETATAG 标签上报数据，将上报数据上报至服务端。

4 测试场景与指标

ZETAAP、ZETATAG 设施音讯收发是平台功能模块中实现数据网关性能，同时服务器须要进行简单运算的查问、计算。但也是零碎中根本的模块，操作量绝对较大，性能的要求较高，对服务的压力绝对较大。

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ZETA 物流跟踪业务场景图

ZETA 设施运行模仿：

ZETA AP：每 10s 被动连贯服务端，间断 30min 未连上期待 2min 再次 连贯；

连贯状态下 1min 一次心跳交互；

间断三次未收到 ACK，发动重连。

ZETA TAG：每 15 分钟上报一次心跳包；

心跳报文被不同 AP 接管上报后，服务端会比拟后保留首次

收到 TAG 心跳后 3s 内 RSSI 最强上报的 AP 地位信息作为 TAG 的以后地位。

客户端场景模仿形容：

运输、配送线路：本次场景模仿线路总计 200 条，线路能够配置。

运输车辆：本次场景模仿运输车辆 50000 部，货车会模仿实在物流场景在既定线路上进行挪动，车上 ZETAG 标签随之挪动。

ZETA AP：本次模仿 10000 台，每条线路上散布 500 台 ZETAAP

ZETA TAG 数量：本次模仿在运 ZETAG1000 万个，ZETAG 随运输车辆挪动，每隔 15 分钟的心跳报文被相邻的 2 - 3 个 ZETAAP 接管。

服务端业务形容：

1、每 15 分钟内实现千万在运 ZETAG 标签心跳数据包解析（加上冗余报文，每 15 分钟内解析心跳报文数量 2000 多万条）；

2、实现 ZETA TAG 心跳数据比拟与冗余数据过滤；

3、实现解析出的海量 TAG 地位信息实时分类入库；

4、反对 ZETATAG 最新地位更新与轨迹查问；

5、每分钟实现 1 万 ZETAAP 的心跳报文解析、存储；

6、实现 ZETAAP 运行状态信息的接管与存储；

7、反对 ZETA AP 运行状态信息查问。

依据测试零碎中音讯的业务场景状况，选取以下指标作为场景压力测试状况判断根据：

A、ZETA AP 在线状况统计

B、ZETA AP 在线率

C、在线 ZETAG 标签数量

D、ZETA 标签解析包数量

E、1/5/15 分钟 CPU 均匀负载

F、内存使用量

5 测试策略

5.1 测试筹备

依照本测试计划及测试计划，筹备测试数据，实现服务部署，并在模仿环境中进行测试运行。

5.2 压力测试

压力测试分以下几种状况测试：

压力测试过程中须要记录的性能指标包含：

6 测试后果

6.1 测试后果数据与剖析图表

ZETAG 标签数据包入库总量（入库超 10 亿条）：

ZETA AP 在线数量：

ZETAG 标签在线数量统计（15 分钟最高超过 1856 万）：

ZETAG 标签解析数量：(两小时内约解析 1.5 亿条)

1/5/15 分钟 CPU 负载统计：（负载比拟安稳）

内存使用量：（客户端最高 7.19G，服务端最高 29.6G）

磁盘读写测试：

API 压力测试后果：

ZetaEtag 接口

超时工夫为 5 秒

随机读 tag，数据库内数据 58169933 条

tag 生成形式：FF 结尾后六位随机生成

* 返回 status code 为 200（找到指标 tag）或 404（找不到指标 tag）两者都视为调用胜利

服务器 CPU 负载

服务器内存负载

ZetaEtagHistory 接口

超时工夫为 5 秒

对所有 tag 随机读，limit 值为 100，日期范畴在正当范畴内随机产生，数据库内数据 58169933 条

tag 生成形式：FF 结尾后六位随机生成

日期生成形式：1569558137~1569579737 间随机数

服务器 CPU 负载

服务器内存负载

6.2 测试后果剖析

依据以上测试后果可得出以下论断：

经剖析能够得出以下论断：

1、15 分钟内超过千万个（1020 万）的 TAG 标签实现了心跳数据包上报、解析、存储；

2、服务运行稳固，内存使用量与 CPU 负载均在安稳状态；

以后存在问题

综上所述，平台能够稳固撑持千万级 ZETA TAG 同时在运的物流跟踪网络经营与业务利用。通过优化策略与扩容能够撑持更大规模、更多畛域的 ZETA 利用。

[小 迪 点评]

• dgiot 测试场景的压力与复杂度远高于实在场景，保障 ZETA 物流跟踪以后业务能够失常发展。
• dgiot 压力测试还能无效撑持 ZETA 相干业务利用的拓展与深入利用。

想理解更多 dgiot 的具体细节，欢送大家在 GitHub 上查看相干源代码。