京东全链路压测（什么是全链路压测）

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本文目录一览：

• 1、全链路压测流量模型

• 2、30天价保180天只换不修成标配 京东全链路服务开辟电器发展新通路

• 3、全链路Controller压测负载均衡

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全链路压测流量模型

现在全链路越来越火，各大厂商也纷纷推出了自己的全链路压测测试方案。特别是针对全链路压测流量模型，各家方案都有所不同。最近我看了一些这方面的资料，有一些感悟。分享给大家。

全链路压测流量模型的梳理呢，这里就先不讲了，各家公司自有司情在。因为主要是全链路压测模型的实现，其实实现也对应了流量模型的梳理结果。

业界常用的三种方一种：是基于业务模型的实现，一种是基于真实流量的录制回放，最后一种是灰度分流。

这个是一种比较常用的方式。首先要对公司业务模型进行梳理，也就是说对公司的业务链路进行梳理。这里的业务链路可能会比较复杂，不是像很多案例中到的了就非常流行畅的一条链路，中间很有可能会出现各种各样的支路。如果图图形化展示的话，某一条链路应该就是一个树形结构。树形结构的开始是用户的入口页一般就是入口页面的登陆，或者说是首页接口。树形结构的右侧是用户的出口，这里根据业务模型不同，用户的出口会非常的多，所以大多数来时候来讲，这就是一个分叉的树形结构。

要对这样的流量模型进行实现。是比较困难的。首先要梳理出这样的业务模型，就不太容易，再加上接口的相互调用啊，数据之间的相互依赖又可能是复杂程度增加一个量级。所以一般的实现方式就是做归拢。将比较复杂的树形结构简单化，或者干脆将以个业务联络分解成n个列有链路。然后分别实现。最终将流量汇聚，就变成了整个业务链路的流量模型实现。

在业务模型实现这个方向，各家都有不同的实现方式啊，基本上就分为工具以及脚本实现。我自己不怎么用工具做过接口的性能测试，全都是使用java和groovy脚本去实现的。首先，我会实现一个基于接口的业务测试框架，将每一个接口封装成一个方法。接口的参数即是这个方法的参数。然后将每一个用户封装成一个对象。将用户的各种信息变成这个对象的属性。然后用户在请求不同的接口的时候对用户的属性进行赋值这样就达到了一个参数传递的目的。然后通过调用不同的方法，我们就可以实现对不同接口的请求。通过控制参数或者说接口请求的频率，我们就可以达到控制当前用户。在整个业务链的走向。

基于流量录制和回放，这个是最容易实现的方式。也是最容易贴近真实情况的方式。哦，我接触到的主要有一个回放模型，就是用golang语言写的goreply。go语言的性能是非常好的，用于性能测试足够满足用户的需求。大多数公司都会选择在原生引擎的基础上做一些封装。然后对对业务进行一些兼容，最主要的还是适配流量来源。通常流量的来源是通过日志文件来获取的，但是我看行业内也有通过一些固定的流量存储分析引擎去完成。这里的技术我不是太熟，也就不多分享啦。

我觉得基于流量录制回放这种模式有一个比较难以解决的问题：流量的不可见性。一般来说，录制流量会非常大。介于几十万上百万之间。这么规模大的流量，是很难对他进行可视化的。常遇到的一个问题，就是对于一些请求量非常小的接口。录制的时候可能会录丢。还有一种就是录制流量的时间范围不会太广。那么录制出来的流量文件只能反映录制时的流量模型，并不能反映其他录制时间段的流量模型。如果某个服务的流量是根据时间变化的。那么就需要对多个时间段都录制流量，然后进行合并。由于流量的不可见性，所以对流量的模型进行分析，就会显得比较麻烦。

这是我在某个会议上看到大佬分享的一个方案。灰度大家听的可能比较多的是灰度发布。就是将服务或者app更新范围限制在某些一批人，或者说某个地理范围。这里讲的灰度分流，其实核心上差不多，就是将线上的一部分流量转到某些机器上。以实现对这些机器所在服务的一些压测。这种方案。基于线上流量完成，所以几乎不需要测试。投入过多的资源进行开发实现。这种方案有点儿基于业务模型和基于流量录制取了一个中间态。既能保证流量的真实有效性。又可以避免开发测试脚本带来的负担。

这种方式对于公司的架构，主或者说是分流的实现来说，技术难度是比较高的。因为他用的全都是用户的真实数据，所以一旦出现问题的话，这个问题影响范围不太可控，而且比较严重。对于接收灰度分流流量的机器来说，压测流量完全真实。但是他也无法避免基于流量录制，回放同样的问题。就是流量的不可见性以及流量与时间可能存在于一个关联关系并不是线性的。甚至这一点流量的灰度分流还不如流量的录制与回放。我想这也是。我身边接触到的公司，都没有采用这种方案的原因吧。

30天价保180天只换不修成标配 京东全链路服务开辟电器发展新通路

在消费升级的浪潮下，电器消费市场正经历着从“买产品”到“享服务”趋势的变化，消费者对精细化、多样化、全面化的电器服务需求不断增加，也直接驱动了电器行业服务的全面升级。京东618期间，京东电器联合《经济日报》发布了《2022中国电器服务行业趋势洞察报告》（以下简称《报告》），从用户需求、电器行业革新方面等进行了多维度洞察，印证了电器服务呈精细化、全面化发展这一新的趋势。

目前，人们对美好生活的不懈追求已成为消费增长的动力源泉，消费者已从物质型消费转向服务型消费，家庭消费转向悦己消费，产品已不再是消费者选购时唯一考虑因素。伴随着我国电器市场已进入智能化、场景化、体验式等市场特点逐步清晰的新阶段，消费者同样也对售前、售中、售后等各个环节提出更多精细化要求。

针对电器售前环节，具有价格保障特色的30天价保服务已成为消费者选购电器时的标配服务。根据《报告》，2022年Q1带有30天价保服务的京东家电品类商品销量同比增长40%；电脑、办公品类同比增长112%；手机通讯品类同比增长23%。而在售后维修方面，则在传统服务基础上不断完善与革新，通过180天只换不修等服务消除消费者对产品质量担忧。《报告》显示，目前京东180天只换不修服务已覆盖超200个电器品类。如此一来，有了既省时省力又兼具质量保障的服务，消费者能更安心选购电器产品。

除了全流程服务的精细化完善，电器服务覆盖品类与产品数量也不断新增，保障消费者在各品类电器消费中都能够均等享有服务权益。据《报告》，2022年Q1京东电器延保服务覆盖203个品类、超过2000万个产品。此外，《报告》显示，支持安全 健康 入户和电子账单服务的“京东电器蓝盾计划”深受消费者欢迎，已经覆盖美的、海尔、TCL、方太、A.O.史密斯、万和、苏泊尔、华帝、万家乐等多个品牌，2022年Q1通过蓝盾计划验证的工人数量环比增长超200%，蓝盾计划订单数量环比增长约180%。消费者在选购电器时，收获的不在仅仅是一件商品，而是在贴心服务加持下的一份满足感。

并且，随着主要消费人群聚焦年轻一代，个性化、多样化的电器服务消费趋势愈加明显。如对电池换新、家电清洗、电器安装等服务需求持续走高。《报告》显示，2022年Q1京东家电清洗服务同比增长107%、京东电池换新服务同比增长199%，京东电脑数码DIY装机服务履约单数环比2021年Q4增长90%。显示出电器精细化服务蕴藏的巨大潜力。

伴随着服务黄金时代的降临，电器行业齐齐发力电器服务开掘与革新，服务产品的品类与质量逐渐向趋同化发展。电器企业间想要拉开竞争距离，打造独特的服务竞争优势，就要基于一种服务产品辐射出多种选择可能性，实现电器服务全面化进阶。

以以旧换新服务为例，电器行业在原有服务基础上，围绕用户一站式集成服务需求进行再升级，打破同品类换新壁垒，推出一站式以旧换新、跨品类换新及多件以旧换新。消费者在换新手机、电脑数码产品时，可用多件非同品类旧机进行抵扣，并享受一站式取送同步服务。消费者既降低了换新成本，又巧妙处理闲置旧物，成为换新式消费中的新潮选择。

据《报告》，2022年Q1京东手机一站式以旧换新订单量同比增长14倍；2022年Q1爱回收3C商品以旧换新跨品类支付量同比2021年Q1增长319.9%。根据《报告》，2022年Q1京东手机通讯、电脑数码、家电以旧换新成交额同比增长666%；其中，家电以旧换新成交额同比增长360%，订单量同比增长455%。

并且，作为筑建电器市场理想化消费的重要角色，电器服务还通过不断整合各环节资源优势，打造更加成熟化、标准化的一站式配套服务。京东为B端企业客户搭建服务桥梁，推出的“企业工程一价无忧解决方案”，打造了商用电器产品消费体验全新模式。

总之，在新消费、新服务风行的当下，以用户体验为核心，创造出满足消费者需求的电器新产品、新体验，才是行业参与者发力的重点，也是实现电器行业焕发生机与活力的关键。而京东作为一家兼具实体企业基因和属性、数字技术和能力的新型实体企业，目前已形成基于京东供应链优势的“京东全链路服务”，真正让“服务”从附加价值走到“前台”，成为激活市场消费活力的重要因素，也将推动行业实现更高质量的发展！

全链路Controller压测负载均衡

LoadRunner有两种方式可以模拟用户：一是线程;二是进程。一般情况下京东全链路压测我们进程方式来模拟虚拟用户京东全链路压测，即如果我们设置10个虚拟用户，那么在后台会生成10进程，进程名为mmdrv.exe，来模拟10个虚拟用户，每个进程相当于一个虚拟用户在操作服务器。

需要多少台负载机的算法是这样计算的，首先需要计算出所有用于模拟虚拟用户进程所消耗的内存量。

● 总的内存=N*mmdrv.exe(所消耗的内存)

● N表示虚拟用户数。

计算每台负载机最多可以使用内存，所谓负载机就是我们说测试机，用于产生mmdrv.exe进程的测试机。

将总的所需要的内存除以每台负载机最多可以使用的内存，即可以计算出一共需要多少台负载机。

负载机工作原理：

控制器与负载机是通过lr_bridge.exe这个进程来实现的，通过这个进程来让两台机器进行通讯。

当有多台测试机时，我们希望将所有的请求平均的分配到不同的负载机，我们把这个过程称之为负载均衡。

只能在百分比模型才可以设置负载均衡，普通的场景模式下是无法设置负载均衡的。

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