摘要： 服務端的性能測試，尤其是業務性能測試，是用來評估性能容量、診斷性能瓶頸和應用錯誤，或是驗證高可用的能力，以此達到降低成本、提升用戶體驗的目的。但是，當需要有進一步的定位和刨析時，這類性能測試就會顯得有點捉襟見肘。
服務端的性能測試，尤其是業務性能測試，是用來評估性能容量、診斷性能瓶頸和應用錯誤，或是驗證高可用的能力，以此達到降低成本、提升用戶體驗的目的。但是，當需要有進一步的定位和刨析時，這類性能測試就會顯得有點捉襟見肘。本文將介紹PTS + ARMS的經典組合，在性能容量評估、性能瓶頸診斷和應用錯誤診斷方面的實踐方案。
性能測試PTS（Performance Testing Service)
脫胎於阿里全鏈路壓測平臺，是簡單、直接的雲化性能測試工具，可幫助用戶輕鬆模擬海量訪問的真實業務場景，支持所需資源隨時發起，免去搭建和維護成本。
業務實時監控服務ARMS (Application Real-Time Monitoring Service）
是一款APM類的全鏈路(Tracing)監控產品。用戶可基於ARMS的前端、應用和自定義監控，快速構建實時的業務監控能力。
適用行業
PTS + ARMS 組成的經典壓測監控方案，不僅已服務於淘寶、天貓等阿里巴巴集團內部用戶，也正應用於其他多個行業，包括電子商務、互聯網金融、遊戲、新媒體、政府及大型央企等，支持新版本性能基線測試、大促場景測試和線上容量規劃等場景。
典型應用場景
- 評估性能容量
以某知名在線教育平臺爲例，用戶希望以最小的成本應對常態化的選課高峯，同時，在流量峯值的情況下，用戶體驗不能下降。
根據木桶原理，容量最小的系統也就是木桶最短的板決定了站點的能力。用戶需要做的是識別短板，通過調整長短板之間的機器配比達到拉平系統水位的目的，那麼即使是同樣數量的機器也可以提供更大的業務吞吐量，甚至不用額外擴容。
通過PTS集成雲監控和ARMS監控，不僅可以準確判斷特定配置下的系統性能容量瓶頸，同時還能定位性能基線的配置短板，如系統性能、數據庫瓶頸、代碼問題等。性能容量評估分爲以下3個步驟：
- 使用PTS快速構建高仿真業務壓測；
- 通過PTS控制檯一站式觀察壓測發起側（客戶側）及服務側（雲監控）的端到端全監控，瞭解高壓下的業務表現和各核心系統的性能水位情況；
- 再通過ARMS集成，快速找到應用瓶頸點，列出接口快照，結合系統性能診斷慢快照具體耗時原因，如系統性能，慢SQL，或其他代碼問題。
- 診斷性能瓶頸
除了調整容量配比，PTS + ARMS還可以通過探測和識別系統瓶頸點，以提高站點性能的方式，進一步提升同樣機器數量情況下的整體容量水位。
以在線教育平臺上通過瀏覽器登錄爲例，最常見的一個操作流程是：登錄 -> 根據用戶的屬性信息列出可選的課程列表 -> 用戶通過查詢條件進行準確的查詢或者篩選 -> 選中最終的課程進行提交。
這個流程，作爲一個事務，是有嚴格的先後順序的。在PTS中就是一個串聯鏈路。藉助PTS對cookie的友好支持，整個鏈路都可以通過PTS配置出對應的壓力測試流量，並藉助ARMS進行監控，從而觀察、分析性能瓶頸。
此外，用戶還可以通過PTS發現接口調用性能瓶頸拐點，一鍵跳轉到ARMS中，並基於具體線程刨息，發現具體代碼棧內的性能瓶頸拐點，從而爲優化代碼性能，提供代碼棧級別的證據。
性能瓶頸診斷分爲以下3個步驟：
- 使用PTS快速構建壓測並一站式觀察相關應用的接口調用耗時，尋找性能瓶頸點；
- 使用ARMS觀察對應應用的接口耗時，並找到對應的慢接口調用的線程進行刨析；
- 通過線程刨析找到對應接口的線程快照，分析性能瓶頸。
- 診斷應用錯誤
診斷應用錯誤是企業級互聯網應用正式上線前的另一大場景。這類錯誤雖然一般不會直接影響調用耗時從而造成性能瓶頸，但是仍然會由於業務錯誤引發糟糕的用戶體驗。
應用在基線性能下除了耗時以外，通常還可能被返回各類調用錯誤，典型的有：
- 超時錯誤(timeout)：當後端服務來不及響應時，可能會在客戶端造成timeout 錯誤；
- 熔斷錯誤：該類錯誤主要是被各類熔斷組件觸發(如Sentinal), 保護後端應用性能；
- 其他系統組件引起的錯誤：如性能超載引起的IOException等。
通過PTS + ARMS的經典組合，可以在壓力增加時，有效發現以上的各類錯誤。
此外，基於PTS的施壓側監控和多維度監控特性，還可以通過ARMS集成關聯到具體的錯誤異常詳情，定位到具體錯誤拋出的詳細代碼，從而以指數級別提高壓測場景下的接口錯誤診斷效率，錯誤接口診斷分爲以下3個步驟：
- 使用PTS，觀察壓測增加時是否發生業務異常/錯誤；
- 使用ARMS，觀察對應應用的總體錯誤調用，判斷問題點。
- 打開錯誤的異常詳情，通過異常的快照詳情判斷根系錯誤根因。
可見，PTS通過集成ARMS的監控能力，可將關鍵的服務端性能指標整合到壓測的整體監控中，以達到更快速、更便捷地識別問題的目的，降低用戶的運維負擔。
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