生产全链路压测方案（全链路性能压测）

本篇文章给大家谈谈生产全链路压测方案，以及全链路性能压测对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享生产全链路压测方案的知识，其中也会对全链路性能压测进行解释，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、ui全链路设计师发展前景怎么样?

• 2、开发自动化运维架构六要素

• 3、OPPO Find X3系列搭载的全链路色彩生态管理到底是什么？

• 4、数据驱动全链路啥意思？

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ui全链路设计师发展前景怎么样?

全链路设计师生产全链路压测方案的职责是生产全链路压测方案，不仅限于设计好看生产全链路压测方案，技能不局限在作图，角色不局限在执行，在团队中发挥自己的价值。这就要求设计师既要在视觉设计上做出优化方案，还要从问题点出发考虑全局体验来优化流程，给出可实施的方案策略及设计执行。并且在每个关键点推导自己的设计，应该站在用户和运营的角度思考。

创新能力也是一个优秀的全链路设计师所必备的。当然，所谓的创意不是要生产全链路压测方案你绞尽脑汁地去想，而是在工作中持续地进行局部上创新。在一个设计师积累足够多项目经验情况下，对用户对交互等等都有一定的理解，在创新上也能给予运营团队很多想法和帮助。局部创新比如表单交互优化创新、券的优化、功能模块的优化创新等等都能直接影响用户的行为。另外通过不断迭代模块，让用户体验和运营效率更好。

总而言之，全链路设计师其实不仅仅只是一个头衔，它更是一种设计师的工作思维和能力要求。常常会有UI设计师在工作几年后，感觉发展受限，其实就是没一个全链路思维的提升。在竞争日益激烈的今天，只有不断提升自我能，掌握岗位的核心竞争力，才能在职场上一路高歌猛进。

开发自动化运维架构六要素

运维自动化是生产全链路压测方案我们所渴望获得生产全链路压测方案的生产全链路压测方案，但是我们在一味强调自动化能力时，却忽略了影响自动化落地的一个关键因素。那便是跟运维朝夕相处，让人又爱又恨的业务架构。

要点一：架构独立

任何架构的产生都是为了满足特定的业务诉求，如果我们在满足业务要求的同时，能够兼顾运维对架构管理的非功能性要求。那么我们有理由认为这样的架构是对运维友好的。

站在运维的角度，所诉求的架构独立包含四个方面：独立部署，独立测试，组件化和技术解耦。

独立部署

指的是一份源代码，可以按照便于运维的管理要求去部署、升级、伸缩等，可通过配置来区分地域分布。服务间相互调用通过接口请求实现，部署独立性也是运维独立性的前提。

独立测试

运维能够通过一些便捷的测试用例或者工具，验证该业务架构或服务的可用性。具备该能力的业务架构或服务让运维具备了独立上线的能力，而不需要每次发布或变更都需要开发或测试人员的参与。

组件规范

指的是在同一个公司内对相关的技术能有很好的框架支持，从而避免不同的开发团队使用不同的技术栈或者组件，造成公司内部的技术架构失控。

这种做法能够限制运维对象的无序增加，让运维对生产环境始终保持着掌控。同时也能够让运维保持更多的精力投入，来围绕着标准组件做更多的效率与质量的建设工作。

技术解耦

指的是降低服务和服务之间相互依赖的关系，也包含了降低代码对配置文件的依赖。这也是实现微服务的基础，实现独立部署、独立测试、组件化的基础。

要点二：部署友好

DevOps 中有大量的篇幅讲述持续交付的技术实践，希望从端到端打通开发、测试、运维的所有技术环节，以实现快速部署和交付价值的目标。可见，部署是运维日常工作很重要的组成部分，是属于计划内的工作，重复度高，必须提升效率。

实现高效可靠的部署能力，要做好全局规划，以保证部署以及运营阶段的全方位运维掌控。有五个纬度的内容是与部署友好相关的：

CMDB配置

在每次部署操作前，运维需要清晰的掌握该应用与架构、与业务的关系，为了更好的全局理解和评估工作量和潜在风险。

在织云自动化运维平台中，我们习惯于将业务关系、集群管理、运营状态、重要级别、架构层等配置信息作为运维的管理对象纳管于CMDB配置管理数据库中。这种管理办法的好处很明显，集中存储运维对象的配置信息，对日后涉及的运维操作、监控和告警等自动化能力建设，将提供大量的配置数据支撑和决策辅助的功效。

环境配置

在运维标准化程度不高的企业中，阻碍部署交付效率的原罪之一便是环境配置，这也是容器化技术主要希望解决的运维痛点之一。

腾讯的运维实践中，对开发、测试、生产三大主要环境的标准化管理，通过枚举纳管与环境相关的资源集合与运维操作，结合自动初始化工具以实现标准环境管理的落地。

依赖管理

解决应用软件对库、运营环境等依赖关系的管理。在织云实践经验中，我们利用包管理，将依赖的库文件或环境的配置，通过整体打包和前后置执行脚本的方案，解决应用软件在不同环境部署的难题。业界还有更轻量的容器化交付方法，也是不错的选择。

部署方式

持续交付原则提到要打造可靠可重复的交付流水线，对应用软件的部署操作，我们也强烈按此目标来规划。业界有很多案例可以参考，如Docker的Build、Ship、Run，如织云的通过配置描述、标准化流程的一键部署等等。

发布自测

发布自测包含两部分：

应用的轻量级测试；

发布/变更内容的校对。

建设这两种能力以应对不同的运维场景需求，如在增量发布时，使用发布内容的校对能力，运维人员可快速的获取变更文件md5，或对相关的进程和端口的配置信息进行检查比对，确保每次发布变更的可靠。

同理，轻量级测试则是满足发布时对服务可用性检测的需求，此步骤可以检测服务的连通性，也可以跑些主干的测试用例。

灰度上线

在《日常运维三十六计》中有这么一句话：对不可逆的删除或修改操作，尽量延迟或慢速执行。这便是灰度的思想，无论是从用户、时间、服务器等纬度的灰度上线，都是希望尽量降低上线操作的风险，业务架构支持灰度发布的能力，让应用部署过程的风险降低，对运维更友好。

要点三：可运维性

运维脑海中最理想的微服务架构，首当其冲的肯定是可运维性强的那类。不具可运维性的应用或架构，对运维团队带来的不仅仅是黑锅，还有对生产全链路压测方案他们职业发展的深深的伤害，因为维护一个没有可运维性的架构，简直就是在浪费运维人员的生命。

可运维性按操作规范和管理规范可以被归纳为以下七点：

配置管理

在微服务架构管理中，我们提议将应用的二进制文件与配置分离管理，以便于实现独立部署的目的。

被分离出来的应用配置，有三种管理办法：

文件模式；

配置项模式；

分布式配置中心模式。

限于篇幅不就以上三种方式的优劣展开讨论。不同的企业可选用最适用的配置管理办法，关键是要求各业务使用一致的方案，运维便可以有针对性的建设工具和系统来做好配置管理。

版本管理

DevOps持续交付八大原则之一“把所有的东西都纳入版本控制”。就运维对象而言，想要管理好它，就必须能够清晰的描述它。

和源代码管理的要求类似，运维也需要对日常操作的对象，如包、配置、脚本等都进行脚本化管理，以备在运维系统在完成自动化操作时，能够准确无误的选定被操作的对象和版本。

标准操作

运维日常有大量重复度高的工作需要被执行，从精益思想的视角看，这里存在极大的浪费：学习成本、无价值操作、重复建设的脚本/工具、人肉执行的风险等等。

倘若能在企业内形成统一的运维操作规范，如文件传输、远程执行、应用启动停止等等操作都被规范化、集中化、一键化的操作，运维的效率和质量将得以极大的提升。

进程管理

包括应用安装路径、目录结构、规范进程名、规范端口号、启停方式、监控方案等等，被收纳在进程管理的范畴。做好进程管理的全局规划，能够极大的提升自动化运维程度，减少计划外任务的发生。

空间管理

做好磁盘空间使用的管理，是为了保证业务数据的有序存放，也是降低计划外任务发生的有效手段。

要求提前做好的规划：备份策略、存储方案、容量预警、清理策略等，辅以行之有效的工具，让这些任务不再困扰运维。

日志管理

日志规范的推行和贯彻需要研发密切配合，在实践中得出的经验，运维理想中的日志规范要包含这些要求：

业务数据与日志分离

日志与业务逻辑解耦

日志格式统一

返回码及注释清晰

可获取业务指标（请求量/成功率/延时）

定义关键事件

输出级别

管理方案（存放时长、压缩备份等）

当具体上述条件的日志规范得以落地，开发、运维和业务都能相应的获得较好的监控分析能力。

集中管控

运维的工作先天就容易被切割成不同的部分，发布变更、监控分析、故障处理、项目支持、多云管理等等，我们诉求一站式的运维管理平台，使得所有的工作信息能够衔接起来和传承经验，杜绝因为信息孤岛或人工传递信息而造成的运营风险，提升整体运维管控的效率和质量。

要点四：容错容灾

在腾讯技术运营（运维）的四大职责：质量、效率、成本、安全。质量是首要保障的阵地，转换成架构的视角，运维眼中理想的高可用架构架构设计应该包含以下几点：

负载均衡

无论是软件或硬件的负责均衡的方案，从运维的角度出发，我们总希望业务架构是无状态的，路由寻址是智能化的，集群容错是自动实现的。

在腾讯多年的路由软件实践中，软件的负载均衡方案被广泛应用，为业务架构实现高可用立下汗马功劳。

可调度性

在移动互联网盛行的年代，可调度性是容灾容错的一项极其重要的运维手段。在业务遭遇无法立刻解决的故障时，将用户或服务调离异常区域，是海量运营实践中屡试不爽的技巧，也是腾讯QQ和微信保障平台业务质量的核心运维能力之一。

结合域名、VIP、接入网关等技术，让架构支持调度的能力，丰富运维管理手段，有能力更从容的应对各种故障场景。

异地多活

异地多活是数据高可用的诉求，是可调度性的前提。针对不同的业务场景，技术实现的手段不限。

腾讯社交的实践可以参考周小军老师的文章“2亿QQ用户大调度背后的架构设计和高效运营”。

主从切换

在数据库的高可用方案中，主从切换是最常见的容灾容错方案。通过在业务逻辑中实现读写分离，再结合智能路由选择实现无人职守的主从切换自动化，无疑是架构设计对DBA最好的馈赠。

柔性可用

“先扛住再优化”是腾讯海量运营思想之一，也为我们在做业务架构的高可用设计点明了方向。

如何在业务量突增的情况下，最大程度的保障业务可用生产全链路压测方案？是做架构规划和设计时不可回避的问题。巧妙的设置柔性开关，或者在架构中内置自动拒绝超额请求的逻辑，能够在关键时刻保证后端服务不雪崩，确保业务架构的高可用。

要点五：质量监控

保障和提高业务质量是运维努力追逐的目标，而监控能力是我们实现目标的重要技术手段。运维希望架构为质量监控提供便利和数据支持，要求实现以下几点：

指标度量

每个架构都必须能被指标度量，同时，我们希望的是最好只有唯一的指标度量。对于业务日趋完善的立体化监控，监控指标的数量随之会成倍增长。因此，架构的指标度量，我们希望的是最好只有唯一的指标度量。

基础监控

指的是网络、专线、主机、系统等低层次的指标能力，这类监控点大多属于非侵入式，很容易实现数据的采集。

在自动化运维能力健全的企业，基础监控产生的告警数据绝大部分会被收敛掉。同时，这部分监控数据将为高层次的业务监控提供数据支撑和决策依据，或者被包装成更贴近上层应用场景的业务监控数据使用，如容量、多维指标等。

组件监控

腾讯习惯把开发框架、路由服务、中间件等都统称为组件，这类监控介于基础监控和业务监控之间，运维常寄希望于在组件中内嵌监控逻辑，通过组件的推广，让组件监控的覆盖度提高，获取数据的成本属中等。如利用路由组件的监控，运维可以获得每个路由服务的请求量、延时等状态和质量指标。

业务监控

业务监控的实现方法分主动和被动的监控，即可侵入式实现，又能以旁路的方式达到目的。这类监控方案要求开发的配合，与编码和架构相关。

通常业务监控的指标都能归纳为请求量、成功率、延时3种指标。实现手段很多，有日志监控、流数据监控、波测等等，业务监控属于高层次的监控，往往能直接反馈业务问题，但倘若要深入分析出问题的根源，就必须结合必要的运维监控管理规范，如返回码定义、日志协议等。需要业务架构在设计时，前置考虑运维监控管理的诉求，全局规划好的范畴。

全链路监控

基础、组件、业务的监控手段更多的是聚焦于点的监控，在分布式架构的业务场景中，要做好监控，我们必须要考虑到服务请求链路的监控。

基于唯一的交易ID或RPC的调用关系，通过技术手段还原调用关系链，再通过模型或事件触发监控告警，来反馈服务链路的状态和质量。该监控手段属于监控的高阶应用，同样需要业务架构规划时做好前置规划和代码埋点。。

质量考核

任何监控能力的推进，质量的优化，都需要有管理的闭环，考核是一个不错的手段，从监控覆盖率、指标全面性、事件管理机制到报表考核打分，运维和开发可以携手打造一个持续反馈的质量管理闭环，让业务架构能够不断进化提升。

要点六：性能成本

在腾讯，所有的技术运营人员都肩负着一个重要的职能，就是要确保业务运营成本的合理。为此，我们必须对应用吞吐性能、业务容量规划和运营成本都要有相应的管理办法。

吞吐性能

DevOps持续交付方法论中，在测试阶段进行的非功能需求测试，其中很重要一点便是对架构吞吐性能的压测，并以此确保应用上线后业务容量的健康。

在腾讯的实践中，不仅限于测试阶段会做性能压测，我们会结合路由组件的功能，对业务模块、业务SET进行真实请求的压测，以此建立业务容量模型的基准。也从侧面提供数据论证该业务架构的吞吐性能是否达到成本考核的要求，利用不同业务间性能数据的对比，来推动架构性能的不断提高。

容量规划

英文capacity一词可以翻译成：应用性能、服务容量、业务总请求量，运维的容量规划是指在应用性能达标的前提下，基于业务总请求量的合理的服务容量规划。

运营成本

减少运营成本，是为公司减少现金流的投入，对企业的价值丝毫不弱于质量与效率的提升。

腾讯以社交、UGC、云计算、游戏、视频等富媒体业务为主，每年消耗在带宽、设备等运营成本的金额十分巨大。运维想要优化运营成本，常常会涉及到产品功能和业务架构的优化。因此，运维理想的业务架构设计需要有足够的成本意识，

小结

本文纯属个人以运维视角整理的对微服务架构设计的一些愚见，要实现运维价值最大化，要确保业务质量、效率、成本的全面提高，业务架构这块硬骨头是不得不啃的。

运维人需要有架构意识，能站在不同角度对业务架构提出建议或需求，这也是DevOps 精神所提倡的，开发和运维联手，持续优化出最好的业务架构。

OPPO Find X3系列搭载的全链路色彩生态管理到底是什么？

全链路色彩管理系统全面优化从画面到显示的整个色彩数据处理环节，实现10bit全链路图像和视频采集。同时，它也是手机行业第一个支持10bit图像和视频采集的颜色管理系统。

Find X3的屏幕怎么样？

在屏幕部分，find X3系列配备6.7英寸×AMOLED挖洞屏幕，分辨率3216x1440 ，刷新率120Hz，挖洞位于屏幕左上角。该屏幕由E4材料制成，出厂颜色校准，支持10亿色原生显示屏。全球最高亮度800奈特，最高亮度1300奈特，100%dci-p3色域，支持5至120Hz刷新率的智能调节，节约能源，并已获得displaymate a+认证。

Find X3的镜头如何？

Oppo find X3系列手机被定位为彩色图像的旗舰。因此，镜头模块、屏幕和机器的优化调整是机器的最大卖点。在镜头模块部分，oppo find X3采用后置摄像头方案四，具体来说，双索尼定制5000万像素imx766（主超广角摄像头，超广角为自由曲面镜头，支持OIS）+1300万长焦距（光学变焦5倍，数字变焦20倍）+300万微镜头（支持60倍微拍摄）。

Find X3的性能有什么提升？

Oppo find X3搭载骁龙870，采用台积电7Nm工艺，整体性能比骁龙865好5%-10%，能效更高，发热更低，综合体验不比骁龙888差，所以很多人选择骁龙870。另外它还配备了ColorOS 11系统，以及最高12+256GB的内存组合，流畅性方面也能做到极致。 

数据驱动全链路啥意思？

数据驱动业务增长”是以企业产品业务线海量数据的收集、存储、可视化、分析、挖掘作为核心支撑的，全体业务线人员参与的，以精准、细分和精细化为特点的运营战略。

即针对运营、产品、市场、客服等部门的运营数据，通过可视化、可量化、可细化、可预测等一系列数据分析方法论以及理论、经验等来进行业务分析，挖掘业务增长点。

具体的主要以“产品以及官网流量数据分析、目标用户行为数据分析、目标用户群转化分析、活动营销策划推广数据分析、用户画像数据分析、产品功能优化迭代、竞争调研以及监控数据分析、渠道效果分析等”。

而面对海量的数据，还是有很多人不知道从如何着手、如何开展，如何得出结论。

下面梳理探讨一下“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在数据驱动业务增长的实际应用中能给大家扩展一下思路。

01

那么，首先来看一下何为“底层逻辑”呢？

底层逻辑，广义上关于某种事物的认知，狭义上对于具体到某个产品的规则。在《底层逻辑》这本书里如是写道：所谓底层逻辑，就是从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。

其实当我们在思考问题时，首先的核心切入点，从这个点开始思考所作出之后的决定，当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。

而在商业系统里的定位就是从底层逻辑为思考核心。比如腾讯，在早期，它的底层逻辑就是创造一个可以让人与人交流的软件。从这个逻辑上确定的定位就是“连接”。连接人与人，连接人与物，连接物与物，连接世界就是从这个底层逻辑上生发出来的商业路径。

也可以说，底层逻辑是事物基本的驱动力（在这里不做详情探讨，只要了解底层逻辑的概念）。

02

接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的3个底层逻辑。

1. 数据分析基本步骤

所有数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何。

基于此，数据分析的五个基本步骤：

第一步，首先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。

第二步，需要收集整理数据，梳理用户行为路径。

第三步，从业务场景中拆分出需要的数据，将数据可视化，落地分析原因。

第四步，从数据结果中，判断提炼出业务洞察，预测可能会发生的结果。

第五步，根据数据结果洞察分析，最终产出业务决策。

例如，互联网HR考勤类网站，渠道运营在百度和 360搜索上都有持续的广告投放，为官网引流。

最近领导建议尝试投放神马搜索渠道获取流量，另外也需要评估是否加入知乎、今日头条进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义

首先要了解渠道人员想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。

对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对hr考勤类网站来说，是否“创建企业”要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是知乎、今日头条渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。 关于生产全链路压测方案和全链路性能压测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。 生产全链路压测方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于全链路性能压测、生产全链路压测方案的信息别忘了在本站进行查找喔。