21年双十一大促稳定性保障记录
2022-03-03 09:18 第二个卿老师 阅读(187) 评论(0) 编辑 收藏 举报为了保证“双十一”大促期间，系统能稳定运行且保障业务的高可用，相关开发、运维、测试人员成立了一个稳定性小组。
开发和运维的主要任务是生产环境架构升级为K8S集群，毕竟测试环境使用K8S一年多了，而我主要负责业务的性能测试。
测试核心：评估系统性能、分析性能变化趋势、定位系统瓶颈风险、协助规划系统容量。
测试目的：评估系统性能是否满足新的业务需求
技术背景
生产环境架构（双十一前得从旧架构升级到新架构）：
压测环境架构（k8s）：
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4核32G，2台服务器
线上压测环境（K8s）：
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单个node节点为8核32G，大概可以跑32个pod，每个pod为1C，2G
负载机配置：
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本地机 6核12线程 3.2Ghz 16G 网卡1000Mbps（125M）
网络：
- 同一VPC内网，带宽1000M，传送速率100Mbps（12.5M）
需求分析
双十一业务（10月20日双十一开始预热，11月1日与11.11日为两个关键时间节点）：
1，头条推广2周约新增50W用户，预计注册接口达到300的QPS（该场景可以理解为均匀分布，根据经验300QPS完全够用）
2，秒杀活动约10分钟1场，200个库存，预计是618活动10倍的uv，浏览500QPS，下单300QPS（典型场景，该目标为独立服务，根据情况伸缩扩容）
3，盲盒活动，预计浏览500QPS（新业务活动，该目标为独立服务，根据情况伸缩扩容）
4，商城促销预计到达3000W的GMV
5，历史记录当天秒杀UV最高值3,446人，盲盒UV最高值约2,026人
6，11月1日与11月11日凌晨会做活动，盲盒优惠券和商城售卖，预计流量最大
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整理压测接口，先做P0接口（预计8个）
技术选型
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Locust
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Jmeter
由于时间较紧，选定较为熟悉的Jmeter
测试方案
压测模式
RPS模式，定量分析每个服务的性能瓶颈，方便后续容量规划
注：由于环境架构为K8S，可为单个服务分配资源（go服务默认为memory: "512Mi" cpu: "500m"，java服务默认为memory: "2G" cpu: "2"，超过限制pod会被重启）
整体策略参考（根据实际情况，这里更关注apiserver）：
测试kubernetes集群的性能时，重点关注在不同水位、不同并发数下，长时间执行压力测试时，系统的稳定性，包括：集群整体1，系统性能表现，在较长时间范围内的变化趋势2，系统资源使用情况，在较长时间范围内的变化趋势3，各个服务组件的TPS、响应时间、错误率4，内部模块间访问次数、耗时、错误率等内部性能数据5，各个模块资源使用情况6，各个服务端组件长时间运行时，是否出现进程意外退出、重启等情况7，服务端日志是否有未知错误8，系统日志是否报错apiserver1，关注api的响应时间。数据写到etcd即可，然后根据情况关注异步操作是否真正执行完成。2，关注apiserver缓存的存储设备对性能的影响。例如，master端节点的磁盘io。3，流控对系统、系统性能的影响。4，apiserver 日志中的错误响应码。5，apiserver 重启恢复的时间。需要考虑该时间用户是否可接受，重启后请求或者资源使用是否有异常。6，关注apiserver在压力测试情况下，响应时间和资源使用情况。
时间计划：
| 时间 | 工作内容 | 备注 | |
| 2021年10月11日 | 完成P0接口脚本与环境搭建 | ||
| 2021年10月12日 | 完成一轮注册登录性能评估 | ||
| 2021年10月15日 | 完成一轮商城与秒杀的性能评估 | ||
| 2021年10月16日 | 完成第二轮所有业务的性能评估 |
测试设计
业务场景：
1，渠道推广业务
压测下载落地页的H5（优先级低）
基准压测场景一：落地页H5的访问
2，APP登录注册业务
压测APP的验证码登录场景，需要参数化注册手机号
混合压测场景：获取验证码与登录双接口，新老用户可以分两个用例
3，首页及详情浏览业务
压测APP首页、商城、商品详情页场景，需要准备首页动态数据与商品数据，盲盒详情页
基准压测场景一：APP首页，刷新与加载比率，1页80%，3页15%基准压测场景二：商城首页，刷新与加载，流量比2：1基准压测场景三：商品详情页基准压测场景四：盲盒详情页混合压测场景：APP首页，商城首页，商品详情页，流量比1：1：1
4，下单业务
商品下单场景，需要参数化下单用户，去掉商品限购
基准压测场景一：下单接口混合压测场景：商品详情浏览，商品下单，流量比5：1
5，秒杀下单业务（并发验证）
秒杀下单场景，秒杀库存为200，并发测试
并发场景：多用户抢库存
6，盲盒业务
首页：包含3个接口，首页+跑马灯+奖项列表，入参都为PB。购买流程：摇一摇接口+支付信息两个接口
基准压测场景：首页3个接口，购买两个接口混合压测场景一：盲盒首页浏览，流量比1：1：1混合压测场景二：盲盒购买，流量比1：1混合压测场景三：盲盒首页浏览与盲盒购买，流量比5：1
注：上面都是单交易场景，由于微服务架构，多交易混合影响不大，暂时不考虑
脚本设计：
jmeter脚本设计与调试就不说了，混合场景可以使用随机变量+if控制器处理，网上教程很多。
------测试中断
为什么会测试中断，多个原因：
一是没有独立的压测环境，之前的压测环境被做成了线下的k8s集群，虽然可以虚拟化一个压测环境，但配置参数和线上不一致，可信度不高，而且可能会影响功能测试环境。
二是开发和运维全心投入线上架构迁移，遇到很多新问题，每天干到凌晨，没有精力协助我这边的工作。
三是测试资源紧张，盲盒需求功能测试急需人力，而我也只是临时加入稳定性小组，压测活动需要16日结束。
综上所述，多方面考虑与评估，暂时中断了性能测试。
没有性能测试，那怎么容量规划呢？
通过会议讨论，简单粗暴的解决方案如下：
一，宁愿增加预算，运维组负责生产加机器，整体目标QPS500，节点配置N+2原则，核心服务2C+2G，数据库升级。
二，架构组负责限流及降级方案，包括客户端处理（减少接口调用，友好提示）、服务端（限流）。
三，各业务开发负责人，对自己业务模块进行代码优化、数据库慢查询优化，内存监控、本地性能验证、新增缓存。
。。。。
于是，各业务开发负责人，对自己的接口负责，如本地QPS为250的，则线上节点配置为500/2+2，并反馈给运维组。
双十一（10.20—11.11）
从15日到20日凌晨服务迁移总算完成，双十一20日预热平稳度过，盲盒需求是10月23日发布上线的，预留了一周内测活动。
然后10月25日下班前盲盒活动开始，约半分钟后服务宕机，盲盒超过20分钟无法购买，直到库存异常减少为0活动结束，属重大事故，还记得领导黑着脸不说话，大家也不敢吭声，办公室异常安静的情景。
因为大家都没想到盲盒活动因为优惠力度太大，变成了秒杀活动。
最高总QPS达到了约480的样子。。。真的不高，很尴尬。。。
马上加班处理问题，初步原因为：盲盒reward服务高负载宕机，可能代码存在问题，服务重启后也会立马挂掉，还需要进一步排查。
接着就是开发的代码优化。。。
测试执行
于是配合开发进行调优，为了节省时间，从软件配置到代码，边压测边调优。
一，压测数据构造：
新建盲盒压测活动，配置相关商品，并调整库存为1百万。
拉取数据库1万用户数据，并在Jmeter脚本中做好参数化。
期间还发现两个大数据生成超时问题：
1，商品库存新增1百万时，报错，但库存表已经插入2，盲盒新增奖项商品库存为10万时报错，但库存表中已经出库
期间遇到的问题，部分如下：
1，并发数为200的时候，报错transport: Error while dialing dial tcp 172.20.2.66:9375: connect: cannot assign requested address，原因是该节点的端口号耗尽了，需要调整pod的参数。2，服务端通过netstat查看tcp情况，发现连接数过高，修改tcp_fin_timeout参数后，QPS变化不大。3，压测超过3分钟左右，会报连接超时，原因是服务内存泄漏，超过分配内存，导致服务重启。
接着如果接口报错属于正常情况，且运行期间服务稳定，QPS也波动不大，就可以加大并发。
最后QPS不随着并发量的增加而改变（且99%RT较小），基本可以得出当前QPS为最大吞吐量。
测试结果
以下是摘要的部分结果：
盲盒首页
优化了远程连接主动关闭，内存由1.3G变成了750M，单节点QPS230左右
发现for循环嵌套的导致数据库的正常1千查询，某1秒超过了1w5，并优化了代码后，单节点515QPS
服务弹性验证
最后做一下服务弹性验证：
用例一，验证单节点下的服务QPS并记录
用例二，验证多节点下的服务QPS并记录
结论：对比两次用例多次运行的结果，基本满足弹性扩容，服务性能通过可以上线，于是本次压测结束
