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作者 | 代序 阿里云云原生技术团队
本文整顿自 《Serverless 技术公开课》，“Serverless”公众号后盾回复“入门”，即可获取系列文章 PPT。
导读： 本次课程介绍在 SAE 场景下，如何借助压测工具与 SAE 弹性能力来应答大促的实际。次要蕴含 3 局部要点：传统大促面临的挑战、SAE 大促计划以及疾速压测验证。
传统大促挑战
一次常见的大促流动，技术人员通常会从上面几个方面着手，进行筹备工作：
- 架构梳理： 对参加大促的服务，进行系统性的架构梳理；
- 容量布局： 联合架构梳理，确定零碎 SLA 指标，造成容量模型，帮忙业务进行评估；
- 性能测试： 外围零碎的单机容量评估，与外围链路全链路压测，能够验证容量模型，发现零碎存在的问题；
- 利用 / 数据库优化： 对发现的零碎问题，譬如热点、死锁或慢 SQL 等，进行优化，确保零碎能够撑持大促；
- 筹备扩容计划： 通过容量布局与性能测试，能够确定一套满足流动需要的扩容计划，既保障业务，又降低成本；
- 应急预案筹备： 当遇到突发状况如何应答，譬如业务降级，砍掉非核心逻辑，或者限流降级，保障外围链路稳固；
- 大促在线应急保障： 专人专项，对问题进行响应，执行应急预案。
要实现上述筹备工作，常常会遇到如下痛点：
- 系统核心全链路，短少全局关系视角。 须要花大量工夫，整顿依赖关系。
- 链路上下游问题、定位问题比拟耗时。 压测与在线应急保障过程中，汇总链路上下游问题，定位问题比拟耗时，短少疾速定位剖析工具。
- 业务开发迭代快，须要常态化压测反对。 大量重复性人力投入，给大家造成很大累赘。
- 预留资源老本高，须要频繁扩缩容。 须要产品化反对主动弹性伸缩，升高自建机房等高老本高闲置的固定投入。
SAE 大促解决方案
首先，SAE 是一款面向利用的 Serverless PaaS 平台，在传统 PaaS 性能之外，提供了齐备的全链路监控、微服务治理等能力，并借助 Serverless 能力，最大水平进行疾速扩缩容、升高手工运维老本。
SAE 提供的解决方案，将从三方面动手：
- 指标可视化： 借助利用监控 ARMS 提供丰盛的 JVM、全链路 Tracing、慢 SQL 等性能，便捷地评估水位、定位问题；
- 利用高可用 ：借助 AHAS 限流降级能力，流量激增时，爱护外围服务，保障可用性不齐全跌 0；
- 性能压测： 借助压测工具如 PTS，模仿单机压测或全链路压测，验证容量布局、发现利用问题。
疾速压测验证
那么如何通过 SAE，进行一次疾速的大促压测验证呢？上面将进行一次残缺的展现：
第一步：察看利用监控指标，大抵拟定弹性 / 压测 / 限流降级
通过观察利用监控，对日常业务的监控指标，有一个大抵的概念。以一个典型的电商类利用为例。
从监控状况看：
- 该利用为 HTTP 微服务利用；
- 利用依赖大量 HTTP 微服务调用，大量应用 Redis / MySQL 服务，适宜应用单机 + 分布式压测工具，别离进行压测；
- QPS 指标，相比 CPU、MEM 和 RT 指标，对业务更敏感，更适宜作为弹性策略指标。
第二步：抉择适合的压测工具
依据业务诉求，能够抉择疾速应用的工具，或性能残缺的压测工具。
- 譬如单机 HTTP 压测工具 ab、wrk，能够提供简略疾速的压测形式，但只反对单机、不反对上下文。
- 如果咱们须要反对 WebSocket、常态化压测，云产品 PTS 能够提供较为残缺的服务，相比自建成本更低。
第三步：配置 SAE 弹性伸缩策略 + AHAS 限流降级策略
无需精准设置，抉择一些适合的指标，配置 SAE 弹性伸缩策略，或额定配置 AHAS 限流策略 / ARMS 告警。
- 对 API 类型，可通过对 API QPS、SQL QPS 等指标进行限流，保障超过零碎水位的申请，疾速 failover，升高对容量内业务的 SLA；并抉择利用监控指标 QPS、RT，配置弹性规定，让零碎进行弹性伸缩；
- 对于计算型利用，则可抉择更敏感的指标，如 CPU、Memory 对利用进行扩缩容。
第四步：执行压测 – 察看后果 – 优化代码 – 调整策略配置
1）依据压测与监控后果，看是否有必要优化代码，或调整 SAE 弹性伸缩策略、AHAS 限流策略。
2）执行压测，查看压测后果，发现存在失败申请。
3）查看监控异样，发现存在 GC 异样。通过 SAE 控制台，优化 JVM 参数解决。
4）再次压测，验证问题是否解决。
5）如此反复一两轮，解决其中发现的次要问题，能够更从容高空对大促。
具体演示过程请点击【视频课链接】进行观看。
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