专栏文章 阿里质量同学是如何保障双十一零点系统丝般顺滑的?

Liu Cong · June 13, 2019 · 274 hits

前言

在阿里,每年的双十一可以说是聚光灯下的一个项目,可以说是技术人员的殿堂。技术质量同学保障的事情非常多,想讲清楚全部内容需要花比较多的篇幅;今天我只分享一个小点:质量同学如何确保零点高峰系统的“丝般顺滑"

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导读:全链路压测诞生之后,整个阿里集团稳定性得到有力保障,随着集团业务蓬勃发展,新业务和应用不断涌现,为了能让井喷式业务得到稳定性保障的同时降低压测成本,达到“无人化”全链路压测,今年开始对智能压测进行探索。

智能压测概述

智能化压测,通过产品化、服务化、云化,一键完成阿里集团内外全链路压测准备和实施,保障集团内外全链路稳定;同时在常态化压测中,化身特种机器人,挑战系统承压能力,智能调整容量配比,快速定位问题。

如下图1所示,智能压测主要包含智能压测模型、自动化施压、预热系统化、压测云化、常态化智能压测五个模块。

图1 智能压测概述图

智能压测模型:高效提供一套准确的大促零点高峰压测模型

自动化施压:压测实施过程一键搞定,快速执行压测,准确发出目标量级的流量

预热系统化:确保各应用数据&系统预热全面且准确,保障全链路系统在大促峰值处于活跃态

压测云化:压测产品云化,为阿里集团内外各参与大促应用和系统提供压测服务

常态化智能压测:问题解决在平时,提高全链路压测效率

智能压测模型

全链路压测模型是全链路业务的抽象集合,直接模拟大促峰值模型,驱动整体压测。

智能压测模型,通过智能模块管理整条压测模型产业链,实现模型采集、预测、设计、构建整个过程的一键化智能操作,提升压测模型效率,同时在过程中将业务模型智能划分和计算,转换成可执行的压测模型,保障压测模型准确率。整体流程如下图2所示。

模型预测:采集往年大促业务数据,制定预测样本,通过预测算法,预测当前大促峰值模型。

压测模型智能划分和计算:将模型按照不同业务划分为可执行压测模块,统筹计算整体压测指标和各子模块压测业务指标(拆单比、主订单、子订单、购物车:立即购买、商品类型占比等),确保子模块和整体模型的一致性、准确性和完备性。

压测模型自动化调整:自动化调整压测模型,调整整体数据、业务指标等,达到一次压测验证多套模型的效果。

模型构建:一体化模型构建,根据模型参数,自动构建压测模型,生成压测流量,构建过程中可自动进行异常校验和模型数据校验,确保最终压测流量准确率。

压测方案:一键生成多单元多业务压测方案,压测方案可在多环境下执行,并且可根据业务要求,多模型组合执行。

智能管理模块:控制整体模型生产过程,一键操作,校验和修复异常流,控制模型构建对上下游系统影响,并使整体流程可视。

智能压测模型支撑大促效果:产出的全链路压测模型准确率达到90%以上,可在一天内完成大促压测方案设计计算和亿级别模型数据输出。

图2 智能模型图

自动化施压

压测执行过程自动化,提高压测执行过程的准确率和效率,减少人为操作导致的异常和误差。

如下图3所示,今年在压测执行过程中,预热、预案、限流设置和动态调整、压测资源自动分配、施压整个过程均一键化操作,由系统校验执行结果及其准确性。通过智能施压,今年的施压量级达到1600万/s,预案执行准确率100%,预热充分,限流准确。


图3 自动化施压流程图

预热系统化

大促期间预热必不可少,本地缓存和外部缓存均需要预热到位,避免大促峰值期间缓存被击穿,直接打到DB端产生雪崩效应,导致系统波动。

以往都是各个业务系统自行预热,中间可能会存在疏漏和预热不完善,今年推出智能预热系统,可覆盖核心应用及应用间关联的预热场景,一键实现全链路系统预热,事半功倍的同时也提升了预热的准确性。

通过智能预热系统,已实现亿级别数据的缓存预热、应用预热和DB预热,确保系统在0点峰值时处于活跃状态。

图4 预热系统结构图

压测云化

压测云化,通过内部服务和上云实现外部服务,将集团内外的全链路应用全部纳入到压测范围中,即保障平台内部应用系统稳定,也保障关联的外部卖家应用性能稳定,在大促时达到整体稳定和双赢。

内部服务:产品化输出服务,为内部各业务提供可定制模型、容量弹性伸缩等个性化服务。

外部服务:将压测系统产品化上云,为外部商家提供压测服务,可实现数据、场景、模型、压测一键式操作,模型更接近大促峰值模型,压测环境和大促保持一致,压测效果更真实,保障卖家自身系统容量准确可靠。

以往的卖家自身系统压测过程中,是mock集团内部业务,直接模拟最后一步达到其自身系统的请求,同时使用的数据也比较单一,这中间会出现很多业务点覆盖不到,模型不完善,出现很多意想不到的问题;通过压测上云服务,可以为卖家提供真实的模型和丰富的数据,压测直接从最源头发起,把所有业务路径节点均覆盖其中,验证真实业务路径能力,确保各节点性能稳定,为卖家在大促峰值期间提供更可靠的业务能力输出,今年大促峰值期间各外部系统稳定,和集团内部应用交互顺畅,往年出现的问题彻底消除。

常态化智能压测

常态化智能压测,在非大促态下全链路压测系统化身为智能压测机器人,对全链路系统进行固定频率的压测,沉淀全链路性能基线,及时发现系统瓶颈和定位原因,将业务应用瓶颈发现并消灭在平时,下图6展示了常态化智能压测流程。

图5 常态化智能压测流程图

智能环境:常态化压测在压测环境(也在生产环境中,有独立的一套和线上系统相同的配置)中进行,对线上流量无任何影响,操作时可一键将目标应用集群按比例隔离到压测环境中。

智能模型:压测模型采用大促模型,按照大促要求设计和执行压测策略。

智能施压:按照压测模型和策略和图3中的施压流程自动施压。

弹性容量:压测过程中,可根据当前系统表现进行弹性伸缩,确保在达到目标量级时,各系统按照预期性能指标调整到准确的容量。

性能基线&智能报告:在达到目标量级后,采集各系统性能指标和容量数据,沉淀性能基线,和以往基线进行对比,快速发现问题,并通过业务埋点监控定位问题可能出现原因,最终将压测数据、对比结果和问题原因自动录入报告并发送给业务方。

通过以上步骤,可实现无人值守的常态化压测,业务方在收到报告后,自行解决报告中的问题,下次压测再做验证,将全链路系统中的问题消灭在平时。

其他:

此专项是阿里技术质量的“爱迪生”参赛作品。什么是爱迪生?顾名思义,爱迪生是伟大的发明家,那此活动主要是鼓励测试工程师能够通过发明创新,用技术的手段提升测试效率,保障线上稳定;

此活动后续的系列分享都会放到微信公共账号;

有什么想了解的可以直接留言

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