微服务全链路压测工具（全链路压测 实现方案）

本篇文章给大家谈谈微服务全链路压测工具，以及全链路压测 实现方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享微服务全链路压测工具的知识，其中也会对全链路压测 实现方案进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、linux安装全链路追踪工具skywalking8.0

• 2、微服务架构总览

• 3、微服务网关层

• 4、听说随行付的微服务技术可以有效控制系统瘫痪？

• 5、Istio是什么？

• 6、性能测试到底该怎么做？

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linux安装全链路追踪工具skywalking8.0

SkyWalking是一个针对分布式系统的APM（应用性能监控）系统，特别针对微服务、cloud native和容器化架构，其核心是个分布式追踪系统。它通过探针自动收集所需的指标，且基于探针技术对应用零侵入零耦合。通过这些调用链路以及指标，SkyWalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。

解压后，进入目录，默认自带了agent，这个是用来追踪java项目的。我因为是用来追踪php项目，所以这个用不上，如果要追踪php项目，需要另外安装php的agent，请查看我另外一篇文章( linux安装sky-php-agent )

bin里面是启动文件

config目录里面是配置文件

webapp目录里面是UI界面项目文件和配置文件

默认情况下，只需要更改一下 config/application.yml文件

默认的restHost和gRPCHost的IP为0.0.0.0，我这里改成我这边内网的IP。这里要注意一下，一旦改了IP，就只能用这个IP，比如我这里改成了内网IP，那么用127.0.0.1都不能访问。

如果需要更改UI界面访问的端口，可以修改 webapp/webapp.yml，里面配置文件很简单

注意一下，如果要想能够让受控端访问到skywalking服务，那么必须将12800端口对受控端服务器打开。WEB界面的端口，我这里是8081，大家可以改成自己需要的端口。

变更完配置后，就可以进去bin目录下，运行 startup.sh ，服务就会启动。然后通过http://服务器ip:8081进行界面访问。

受控端如果也启动了的话，这个时候，界面里就自动会出现数据了。

emmmm.....这里有个坑，默认情况下，打开界面什么数据都看不到，这个需要点击右上角的“自动”按钮，让按钮变成蓝色，这个时候就会有数据出现了。

如果还是没有出现数据，那就检查受控端服务是不是已经启动了，或者去看一下logs目录下的日志。如果受控端连接服务端出现错误，就看skywalking-oap-server.log；如果受控端一切正常，界面数据还是不显示，就看webapp.log

我在安装的时候，使用startup.sh启动文件，又遇到一个坑。这个启动文件，无论中间是不是有报错，都会提示启动成功。而且因为没有停止的命令，如果重复运行startup.sh，日志里会提示端口占用。这个时候，需要使用命令先查看占用端口的进程，然后杀掉进程，再重新运营启动文件才可以。

微服务架构总览

微服务是一种基于有界上下文的，松散耦合的面向服务的架构。

什么场景下适用微服务？什么阶段时适用微服务？

设计的微服务系统的组织，其产生的架构设计应等价于组织间的沟通结构。

这句话的意思是说，原始组织之间的结构最好能映射到设计的微服务系统架构上。比如一个系统包含订单、商品、用户等功能，现实中分别由A、B、C三个小组进行开发维护，那么如果要拆分为微服务的架构，最好就能拆分为订单服务、商品服务、用户服务三个微服务，对应A、B、C三个现实的小组结构。

微服务并不是适合任何阶段，最好的方式就是随着项目的扩大或者团队的扩大时，逐步演进到微服务。因为单体应用会随着规模的扩大而逐渐增加内耗，导致生产力降低。微服务的目标是在规模扩大时，使得生产力能维持在一个稳定的水准之上。

微服务生产力超过单体的拐点，一般来说是指当团队人数规模达到百人时。当然，这也不是绝对的，需要团队负责人自己视情况进行评估。

如果在项目一开始就设计微服务的架构，一路上会遇到极大的困难与风险。比如业务模块边界的划分、无法预估的业务或者技术复杂性，这些都会耗费更多的人力和时间，甚至最终导致项目失败。

建议的方式就是由单体演进，我们可以在单体阶段不断摸索和沉淀业务和技术上的问题，随着越来越清晰的认知，再加上日渐增加的复杂度，可以考虑逐步拆分部分服务出来，朝着微服务架构的方向演进。

微服务架构中服务与服务各有不同，相互之间也应该按照层级的方式进行编排。有的与业务无关的服务天然属于底层基础服务，有的与业务有关联的服务则属于聚合了基础服务的聚合服务。

在常见的公司微服务总体架构中，一般的架构表现就如下所示：

有了各个层级的服务之后，中台的概念和战略就显得很自然。

服务注册与发现是微服务架构得以运转的核心功能，它不提供任何业务功能，仅仅用来进行服务的发现和注册，并对服务的健康状态进行监控和管理。其核心的工作原理：

现在注册中心比较多，主流的有Eureka、Consul、Zookeeper、Nacos等。

网关是整个系统对外暴露的唯一入口，它封装了系统内的所有微服务，对外看来，别人只知道也只能通过网关才可以和系统进行交互。网关对所有请求进行非业务功能的处理，然后再将请求发送给内部指定的微服务进行业务上的处理。总的来说，网关最主要的功能如下：

现在常见的网关有Kong、Zuul、Spring Cloud Gateway等；

在实际应用中，一个微服务体系架构的系统可以有多个网关用来应对不同的使用场景，比如公司内网网关、外网网关、提供给第三方调用的网关等；

微服务在启动和运行的过程中，经常会需要读取一些配置信息，这些配置信息拥有如下的特点：

如上这些特点和需求，催生了配置中心的出现。现在主流的配置中心有Spring Cloud Config、Nacos、Apollo等；

在微服务架构中，一次调用请求可能贯穿多个服务，这些服务可能是由不同的团队使用不同的技术开发而成的，如果出现调用失败需要排查问题时，如何能快速地复现调用现场，发现问题出在哪个服务哪个服务器上就成了全链路监控需要解决的问题。

全链路监控的基本原理都是：

全链路监控主流工具有CAT、Zipkin、Pinpoint、Skywalking等；

在微服务架构体系中，服务之间的调用是很频繁的，一旦某些服务出现故障或者高延迟，会很可能造成级联故障，如果客户端还在不停重试，将会加剧问题的严重性，最终导致整个系统彻底崩溃。

断路器的设计与实现有助于防止多服务之间的级联故障，允许我们构建具有容错性和高弹性的微服务架构系统，当某些服务不可用时，提供服务熔断和服务降级功能，保证系统的其它部分仍能正常运行。

断路器的三个状态和含义如下：

主流常见的断路器有Hystrix、Sentinel等；

如果使用了容器技术，那么容器编排、发布、治理就成了避不开的话题。主流的技术如下：

各大容器云厂商基本都是使用基于k8s的容器治理方案，k8s也已经成为该领域事实上的标准了。

如上是自己在极客时间App上学习《微服务架构核心20讲》的笔记，该课程一天就能学完，没有实现微服务的细节，是高屋建瓴地讲解微服务架构的蓝图，带你鸟瞰整个微服务架构，推荐学习。

微服务网关层

API网关是所有客户端的统一入口。路由服务可以被用于很多目的，例如日志、限流、认证，从而做到应用无感知。API网关对于任意一种处理请求有两种方式处理。一部分请求只要简单路由到相应的服务；还有一些请求需要拆分到多个服务。API Gateway是实现微服务重要的组件之一，常用的网关Zuul, Nginx, Spring Cloud, Linkerd，Envoy，UnderTow。

为了评估API网关各自的性能，我们使用Apache的ab作为压测工具。（另外还可以用Gatling做性能测试）

听说随行付的微服务技术可以有效控制系统瘫痪？

一般来说，当出现业务流量暴涨的情况从CDN、网关接入、前端、缓存、中间件、后端服务、数据库整个交易链路都会面临巨大的访问压力或出现系统崩溃现象，而随行付微服务架构下全链路压测是在基于效率、响应速度和稳定性多维度条件下提出的系统设计，可有效解决系统崩溃的难题。

Istio是什么？

Istio是由Google、IBM和Lyft开源的微服务管理、保护和监控框架。Istio为希腊语，意思是”起航“使用istio可以很简单的创建具有负载均衡、服务间认证、监控等功能的服务网络，而不需要对服务的代码进行任何修改。你只需要在部署环境中，例如Kubernetes的pod里注入一个特别的sidecar proxy来增加对istio的支持，用来截获微服务之间的网络流量。

特性：

使用istio的进行微服务管理有如下特性：

流量管理：控制服务间的流量和API调用流，使调用更可靠，增强不同环境下的网络鲁棒性。可观测性：了解服务之间的依赖关系和它们之间的性质和流量，提供快速识别定位问题的能力。

策略实施：通过配置mesh而不是以改变代码的方式来控制服务之间的访问策略。

服务识别和安全：提供在mesh里的服务可识别性和安全性保护。

未来将支持多种平台，不论是kubernetes、Mesos、还是云。同时可以集成已有的ACL、日志、监控、配额、审计等。

正是 Istio 的出现使 “Service Mesh”（ 服务网格 ） 这一概念开始流行起来。在深入介绍 Istio 的细节之前，让我们首先简单地了解一下 Service Mesh 是什么，以及它的重要性体现在哪里。我们都已经了解单体应用所面对的挑战，一种显而易见的方案是将其分解为多个微服务。虽然这种方式简化了单个服务的开发，但对于成百上千的微服务的通信、监控以及安全性的管理并不是一件简单的事。

直至目前，对于这些问题的解决方案也只是通过自定义脚本、类库等方式将服务串联在一起，并且投入专门的人力以处理分布式系统的管理任务。但这种方式降低了各个团队的效率，并且提高了维护的成本。这正是 Service Mesh 大显身手的时机

Istio以及Service Mesh的未来

性能测试到底该怎么做？

作为一名开发者，我们最长听到的就是编程界的三高：

高性能、高并发、高可用。

听起来非常高大上，但是性能到底如何呢？又该如何评定呢？

这次我们谈一谈性能测试，看一看到底什么样才叫做高性能。

本文主要从以下几个方面进行讨论。

（1）性能测试是什么？

（2）为什么需要性能测试？

（3）性能测试如何做？

（4）有哪些性能测试的工具

老马曾经说过，你想理解一件事物，首先必须先定义它。

这里直接引用一下百科中的定义：

性能测试的定义也不难理解，往往定义本身阐述了性能测试的作用。

如果你是一名开发、测试，平时接手过不少需求，可能性能测试接触的也不多。

每一个需求，都有对应的功能性需求和肺功能性需求。

功能性需求是产品需求文档中最直接的，需要实现的功能目标。简称，能用就行。

非功能性需求则要宽泛的多，架构设计是否合理？是否便于后期拓展？是否便于监控？代码实现是否优雅？文档注释是否完整？

就像你写了一只鸟，鸟头做螺旋桨非能飞起来，但是在架构设计上可能是不合理的。

飞起来

一个查询功能，用户点击查询，10S 种才返回数据，功能上是满足的，但是性能上是不能接受的。

线上的交易功能平时各方面都很棒，节假日高峰期直接系统就瘫痪了。

那如何避免这些问题出现在生产上呢？

这就需要上线之前，首先做好对应的性能测试，避免再生产上出现问题，带来严重的生产事故。

性能要高，性能要硬，性能测试，又高又硬！

又高又硬

做一件事情之前，我们首先要确定好自己的目标。

性能测试，到底要测试什么？

有些类似于开发过程中的需求分析，常见的测试指标如下。

响应时间是指某个请求或操作从发出到接收到反馈所消耗的时间，包括应用服务器（客户端）处理时间、网络传输时间以及数据库服务器处理时间。

作为用户而言，在页面点击查询，等待了多久才能获取结果，这个就是响应时间。

用户不关心你后端经过了多少个服务，慢就是原罪。

对于微服务系统，链路监控就显得比较重要。可以帮助我们快速定位到底慢在哪里。

TPS（Transaction Per Second）是指单位时间（每秒）系统处理的事务量。

我看网上还有很多类似的概念：点击量/点击率、吞吐量/吞吐率、PV/UV，这里不做赘述。

个人看来本质上 TPS/QPS 就是去压测你应用的极限，当访问量较大的时候，程序能否活下来？

这里主要涉及到两个概念：高性能和高可用。

我们后面会简单讨论下这两点。

明确了测试指标之后，就需要进行测试的准备。

环境准备：比如你想压测数据库，那就需要准备对应配置的数据库资源。

脚本的准备：数据初始化脚本，调用脚本等。

这个可以类比开发过程中的代码开发。

ps: 性能压测一般不是很常用，所以环境准备流程会比较长，这一点需要注意。

当进行测试之后，测试的结果一定要给出一份报告出来。

是否通过压测要求？

最高的 QPS 是多少？

这样开发可以根据这份报告进行相应的优化。

提升性能的内容写一本书也不为过，这里简单罗列一些最常用的几点：

（1）慢 SQL

一般程序如果响应时间较长，可以首先看一下慢 SQL。

看下是否需要增加索引，或者进行 SQL 优化。

（2）缓存

针对查询，性能提升最显著的就是引入缓存。

当然，引入缓存会使架构变得复杂，这一点要结合自己的实际业务。

（3）硬件升级

如果程序优化的空间比较小，可以考虑升级一下硬件资源。

比如服务器配置翻倍，数据库配置翻倍。

什么？你说公司没钱升级？

没钱升级做什么压测？

这个时候测试报告的作用就显露了，直接用数据说话。

直接说 QPS 达不到生产要求，程序优化的空间很小，推荐硬件升级配置，升级到多少。

做人，要以德服人。

做测试，要用数据说话。

以德服人

测试最常用的工具当属 jmeter。

除此之外，还有一些其他的工具：

LoadRunner、QALoad、SilkPerformer和Rational Performance Tester。

下面对几个工具做下简单介绍

Apache JMeter 可以用于测试静态和动态资源(Web动态应用程序)的性能。

它可以用于模拟服务器、服务器组、网络或对象上的负载，以测试其强度或分析不同负载类型下的总体性能。

将负载测试集成到开发工具中:IDE、jUnit、nUnit、Jenkins、Selenium和Microsoft Visual Studio。

从12.55版本开始，您可以运行您的JMeter脚本，并在任何性能测试中集成JMeter和附加的脚本类型。

ps: 这个设计理念就非常好，可以和成熟的工具进行整合。站在巨人的肩膀上。

QALoad是客户/服务器系统、企业资源配置（ERP）和电子商务应用的自动化负载测试工具。

QALoad可以模拟成百上千的用户并发执行关键业务而完成对应用程序的测试，并针对所发现问题对系统性能进行优化，确保应用的成功部署。

ps: 这个工具本人没有接触过。

SilkPerformerV可以让你在使用前，就能够预测企业电子商务环境的行为—不受电子商务应用规模和复杂性影响。

可视化的用户化、负载条件下可视化的内容校验、实时的性能监视和强大的管理报告可以帮助您迅速将问题隔离，这样，通过最小化测试周期、优化性能以及确保可伸缩性，加快了投入市场的时间，并保证了系统的可靠性。

作为 DevOps 方法的一部分，IBM Rational Performance Tester 帮助软件测试团队更早、更频繁地进行测试。

它验证 Web 和服务器应用程序的可扩展性，确定系统性能瓶颈的存在和原因，并减少负载测试。

您的软件测试团队可以快速执行性能测试，分析负载对应用程序的影响。

ps: 这一款工具有 IBM 提供，质量值得信赖。

这么多工具可供使用，相信读到这里的小伙伴已经找到了自己心仪的测试工具。

别急，下面专门为做 java 开发的小伙伴们推荐一款性能测试工具。

男人有男人的浪漫，开发者当然也要有开发者的浪漫。

【男人的浪.jpg】

作为一名开发者，老马平时单元测试使用 junit 最多。

所以一直希望找到一款基于 junit 的性能压测工具，后来也确实找到了。

@JunitPerfConfig 指定测试时的属性配置。(必填项)

使用如下：

@JunitPerfRequire 指定测试时需要达到的要求。(选填项)

使用如下：

对应的测试报告生成方式也是多样的，也允许用户自定义。

基于控台日志：

或者基于 HTML:

junitperf

本文对性能测试做了最基本的介绍，让小伙伴们对性能压测有一个最基本的理解。

测试和开发一样，都是一件费时费力，而且需要认真做才能做好的事情，其中的学问不是一篇就能说清的。

性能测试工具也比较多，本文重点介绍了专门为 java 开发者打造的 junitperf 工具。

下一节我们将从源码角度，讲解一下 junitperf 的实现原理。

我是老马，期待与你的下次重逢。

开源地址：https://github.com/houbb/junitperf 关于微服务全链路压测工具和全链路压测 实现方案的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 微服务全链路压测工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于全链路压测 实现方案、微服务全链路压测工具的信息别忘了在本站进行查找喔。