【51CTO.com快譯】在任何現(xiàn)代化軟件組織的日常工作中，性能工程(Performance engineering)和壓力測試(load testing)都是非常關(guān)鍵的組成部分。實(shí)際上，許多公司都會在此類團(tuán)隊(duì)的建設(shè)上日益增加投入。而那些缺乏此類流程的公司，也正在朝著該方向迅速改進(jìn)中。

從理論上說：在關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI，請參見：https://kpi.org/KPI-Basics)的驅(qū)動下，軟件應(yīng)用領(lǐng)域的性能工程和壓力測試具有如下三個主要目標(biāo)：

1. 驗(yàn)證應(yīng)用程序的當(dāng)前負(fù)載容量。

2. 識別應(yīng)用代碼、軟件配置、以及硬件資源上的瓶頸限制。

3. 提高應(yīng)用程序的可伸縮性，以滿足目標(biāo)負(fù)載能力。

具體來說，典型的壓力測試會涉及如下六個方面：

目前，雖然業(yè)界有著大量的相關(guān)測試工具，它們可以通過生成并非用戶的訪問負(fù)載，來進(jìn)行性能測試，但是New Relic平臺，特別是New Relic APM(https://newrelic.com/products/application-monitoring)、New Relic Infrastructure(https://newrelic.com/products/infrastructure)和New Relic Browser(https://newrelic.com/products/browser-monitoring)都提供了較為深入的監(jiān)控與服務(wù)，以及各種關(guān)鍵性的洞見。New Relic能夠分析瀏覽器的響應(yīng)時間、用戶的會話數(shù)、應(yīng)用程序的運(yùn)行速度、以及后端資源的利用率。根據(jù)New Relic所創(chuàng)建的壓力測試環(huán)境，測試團(tuán)隊(duì)能夠獲悉有關(guān)應(yīng)用性能的端到端“全景視圖”。

本文將分為3部分、12個步驟，向您介紹在性能工程中，如何使用New Relic開展有序的壓力測試，并進(jìn)行規(guī)范性的根本原因分析。

第1部分：設(shè)置基線并確定當(dāng)前容量?

我們的首要任務(wù)就是先構(gòu)造壓力測試，然后緩慢增加負(fù)載，直至應(yīng)用程序出現(xiàn)瓶頸。

1.我們從最小用戶數(shù)的負(fù)載開始(例如：5個用戶的并發(fā)量)，執(zhí)行至少持續(xù)一小時的壓力測試。我們將這種低負(fù)載測試的結(jié)果作為一個基線。

如果針對基線壓力測試的結(jié)果，已經(jīng)能夠出現(xiàn)并發(fā)的事務(wù)超出了服務(wù)級別協(xié)議(SLA)，那么我們就沒有理由再進(jìn)行下一步的可伸縮性測試了。而如果一切正常，我們則繼續(xù)下一步。

2.通過基線壓力測試的結(jié)果，您可以為應(yīng)用設(shè)置可接受的Apdex分?jǐn)?shù)(https://docs.newrelic.com/docs/apm/new-relic-apm/apdex/apdex-measure-user-satisfaction)。該Apdex是目標(biāo)應(yīng)用程序平均響應(yīng)時間的標(biāo)準(zhǔn)。您需要為那些在執(zhí)行時間上超過整體SLA的特定事務(wù)，創(chuàng)建關(guān)鍵事務(wù)(https://docs.newrelic.com/docs/apm/transactions/key-transactions/introduction-key-transactions)。例如，對于典型的Web應(yīng)用而言，其Browser Apdex值應(yīng)當(dāng)為0.3秒。而Java應(yīng)用程序的APM Apdex值則可能為0.5秒。如果您的應(yīng)用程序有一個微服務(wù)集合，并通過API來處理事務(wù)，那么每個服務(wù)的Apdex則可能是0.2秒。因此，我們的宗旨是為每個執(zhí)行事務(wù)的服務(wù)，設(shè)置適當(dāng)?shù)腁dex值。

3.設(shè)計(jì)并執(zhí)行壓力測試，然后有條不紊地增加用戶數(shù)量。請為每一個應(yīng)用程序設(shè)計(jì)不同的吞吐量和用戶負(fù)載目標(biāo)。例如，您可以使用5個并發(fā)用戶數(shù)來觸發(fā)壓力測試，接著每隔15秒鐘再添加5個用戶。隨著用戶數(shù)量的增加，壓力測試將慢慢接近性能的臨界點(diǎn)，這將使您能夠了解到目標(biāo)應(yīng)用程序所能夠處理負(fù)載的極限。

記?。簤毫y試應(yīng)當(dāng)被設(shè)計(jì)為有序進(jìn)行，而不要一股腦地將目標(biāo)工作負(fù)載拋給應(yīng)用程序，否則得到的結(jié)果不但混亂、且難以解釋。例如：如果您的目標(biāo)是達(dá)到5,000個并發(fā)用戶，那么您設(shè)計(jì)的壓力測試應(yīng)當(dāng)先錨定該目標(biāo)的一半。如果此應(yīng)用能夠成功地擴(kuò)展到目標(biāo)負(fù)載的一半，那么您才可以繼續(xù)設(shè)計(jì)下一輪測試，以使負(fù)載加倍。同樣，如果您測試的是負(fù)載吞吐量，而不是用戶數(shù)與活動會話，那么您仍然可以使用相同的方法穩(wěn)健地達(dá)到目標(biāo)所設(shè)定的每秒事務(wù)數(shù)。例如，如果您的API吞吐量目標(biāo)為每秒200個事務(wù)的話，那么您可以逐步將測試的壓力擴(kuò)展到每秒100個事務(wù)。

4.在應(yīng)用程序的APM概覽頁面中，您可以通過更改視圖，來查看“Web事務(wù)分位數(shù)(Web transactions percentiles)”。由于其中95%的記錄都會比中位或平均值更加敏銳與精細(xì)，因此您可以將主要精力集中在這95%的記錄行上。

通過觀察，您可以找到目標(biāo)應(yīng)用在壓力測試下開始出現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量下降的時間點(diǎn)，然后突出顯示并放大該時間范圍與跨度，以便您能夠執(zhí)行更為深入的分析。例如，您可以深入挖掘各種事務(wù)性、分布式的軌跡、以及相關(guān)的錯誤，或是從APM模式切換到Browser模式，以便從前端轉(zhuǎn)為后端分析。New Relic能夠持續(xù)地自動聚焦該時間范圍內(nèi)的各類信息。

記?。涸摐y試部分的主要目標(biāo)是首次識別瓶頸，因此您不需擔(dān)心在首次拐點(diǎn)之后的圖表走勢。任何跨過該點(diǎn)的狀態(tài)，都只是某個根本原因的后續(xù)癥狀而已。

第2部分：隔離首個瓶頸

針對上述發(fā)現(xiàn)的性能下降情況，您可以根據(jù)應(yīng)用的實(shí)際情況，執(zhí)行如下步驟5到9(可以不一定按照該順序)以進(jìn)行問題排查。例如，您可以從使用New Relic Browser去分析響應(yīng)的時間開始，順藤摸瓜，直到發(fā)現(xiàn)APM中的代碼缺陷(也就是所謂的自上而下的方法)。當(dāng)然，您也可以從New Relic Infrastructure開始，以識別那些導(dǎo)致瀏覽器響應(yīng)耗時的資源限制(也就是所謂的自下而上的方法)。

5.利用在步驟4中所收集的信息，采用服務(wù)映射(service maps，https://docs.newrelic.com/docs/understand-dependencies/understand-system-dependencies/service-maps/introduction-service-maps)來識別到底是哪個應(yīng)用事務(wù)的哪些內(nèi)、外部服務(wù)水平出現(xiàn)了下降，并導(dǎo)致了總體響應(yīng)時間的增加。

如果您發(fā)現(xiàn)有多個事務(wù)存在著服務(wù)水平的下降趨勢，那么這通常表明有某些資源已經(jīng)接近到了它們的飽和點(diǎn)。

事務(wù)分析

6.使用New Relic APM來逐步隔離各種代碼的缺陷、或是錯誤的條件。使用事務(wù)跟蹤(transaction traces，https://docs.newrelic.com/docs/apm/transactions/transaction-traces/introduction-transaction-traces)的方法，來隔離服務(wù)降級、或是拋出錯誤的確切代碼。

7.使用Infrastructure的主機(jī)集成(on-host integrations，https://docs.newrelic.com/docs/integrations/host-integrations/getting-started/introduction-host-integrations)，來識別基礎(chǔ)架構(gòu)中諸如Web服務(wù)器、JVM或數(shù)據(jù)庫等方面的限制。

8.使用Infrastructure來檢查應(yīng)用部署所涉及到的每一臺主機(jī)和服務(wù)器，以查看是否有硬件資源(CPU、內(nèi)存、以及網(wǎng)絡(luò)等)被濫用的情況。

硬件資源不一定是在完全飽和時，才能導(dǎo)致響應(yīng)時間的延長。有時候，達(dá)到70%的飽和度時，其性能就會受到影響。如果您在壓力測試中發(fā)現(xiàn)瓶頸并非源自硬件資源，那么就請檢查服務(wù)器的軟件資源，其中包括：連接池、數(shù)據(jù)源連接數(shù)、及其TCP堆棧等方面。因?yàn)楫?dāng)軟件資源飽和時，它們同樣會在基礎(chǔ)架構(gòu)中出現(xiàn)“排隊(duì)”的狀況。

9.使用Browser來確定響應(yīng)時間的增加是否來自應(yīng)用的前端。例如，當(dāng)您的站點(diǎn)需要呈現(xiàn)某些HTML類資產(chǎn)時，那些向第三方遠(yuǎn)程服務(wù)器發(fā)送的Ajax請求數(shù)，就有可能會導(dǎo)致整體速度的下降。

第3部分：優(yōu)化以緩解瓶頸問題

在確定了瓶頸的原因之后，您需要通過實(shí)施變更，來應(yīng)對新的壓力測試。

10.對于應(yīng)用程序的任何變更，您都需要設(shè)置New Relic的部署標(biāo)記(deployment marker，https://docs.newrelic.com/docs/apm/new-relic-apm/maintenance/record-deployments)來予以記錄。您可以使用諸如：“向VM增加了2顆CPU”之類詳細(xì)信息，來標(biāo)記針對某次變更的部署。

記?。阂淮蝺H修改一個變量。如果您一次性地修改了兩個、或更多的內(nèi)容(例如，增加了多個硬件資源、并讓JVM堆棧的大小翻倍了)，那么您將無從知曉到底是哪個變量，如何影響了應(yīng)用程序的總體負(fù)載性能。

11.重新運(yùn)行壓力測試并分析新的結(jié)果，以判斷性能是否有所改觀。如果沒有任何差異的話，那就意味著您并未找到真正的瓶頸。請保留或還原先前的變更，并按需重復(fù)前面的測試步驟。

12.持續(xù)進(jìn)行壓力測試，直至真正消除了瓶頸，并滿足了既定的各項(xiàng)負(fù)載需求。

使性能工程成為一個迭代的過程

客觀地說，壓力測試和性能工程是“永無止境”的。由于從應(yīng)用程序的工作負(fù)載、到功能服務(wù)、再到體系架構(gòu)中的幾乎每個組件，我們都需要對它們進(jìn)行持續(xù)的開發(fā)與部署，因此就算是某個新增的簡單變更，也可能會對前期的性能測試結(jié)果帶來干擾。所以說，性能測試應(yīng)當(dāng)隨著應(yīng)用程序的迭代而繼續(xù)。

其他的壓力測試和性能分析資源

下面是一些您可能在壓力測試和性能分析中用得上的，其他類型的New Relic工具：

• 服務(wù)映射(https://docs.newrelic.com/docs/understand-dependencies/understand-system-dependencies/service-maps/introduction-service-maps)：在應(yīng)用程序的部署過程中，可用于識別服務(wù)之間的連接、以及上/下游的依賴關(guān)系。
• 分布式跟蹤(https://docs.newrelic.com/docs/apm/distributed-tracing/getting-started/introduction-distributed-tracing)：方便用戶清楚地獲悉應(yīng)用程序中不同事務(wù)的橫向服務(wù)。
• 儀表板(https://docs.newrelic.com/docs/dashboards/new-relic-one-dashboards/get-started/introduction-new-relic-one-dashboards)：在壓力測試期間，通過靈活的交互方式，可視化地跟蹤那些用戶感興趣的KPI。

原文標(biāo)題：How to Use New Relic for Performance Engineering and Load Testing ，作者：Rebecca Clinard

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