服务端压测指标评估

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可能很多QA、RD同学跟我都一样，对服务端压测一直没有系统的认知，印象停留在使用压测工具如Jmeter对单接口发压，调整线程数和循环数来制造不同压力，最后计算一下TPS和成功率等就完事了？网上虽然有不少压测相关的文章，但多数是压测工具的入门级使用，有的是压测流程和指标的简单解释，或者就是几个大厂牛逼的全链路压测能力和压测平台的介绍。这些文章要不缺少系统性阐述，要不过于抽象不好理解，对没怎么接触过压测的同学看起来还是不太理解，本文就重点从压测指标如何评估这个角度出发。

压测流程

完整的压测流程一般包含下面几个步骤：

• 1、压测目标的制定

• 2、压测链路的梳理

• 3、压测环境的准备

• 4、压测数据的构造

• 5、发压测试

• 6、瓶颈定位及容量微调

• 7、压测总结和报告

 

压测指标

列举一些常用指标，并不一定都需要关注，根据业务考虑指标的细化粒度。

• QPS：Query Per Second，每秒处理的请求个数

• TPS：Transactions Per Second，每秒处理的事务数，TPS <= QPS

• RT：Response Time，响应时间，等价于Latency

• RT分平均延时，Pct延时（Percentile分位数）。平均值不能反映服务真实响应延时，实际压测中一般参考Pct90，Pct99等指标

• CPU使用率：出于节点宕机后负载均衡的考虑，一般 CPU使用率 < 75% 比较合适

• 内存使用率：内存占用情况，一般观察内存是否有尖刺或泄露

• Load指标：CPU的负载，不是指CPU的使用率，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，表示CPU的负载情况，一般情况下 Load < CPU的核数*2，更多参考链接1和链接2

• 缓存命中率：多少流量能命中缓存层（redis、memcached等）

• 数据库耗时：数据库就是业务的生命，很多时候业务崩掉是因为数据库挂了

• 网络带宽：带宽是否瓶颈

• 接口响应错误率 or 错误日志量

这里要说明一下QPS和TPS的区别：

• QPS一般是指一台服务器每秒能够响应的查询次数，或者抽象理解成每秒能应对多少网络流量

• TPS是指一个完整事务，一个事务可能包含一系列的请求过程。举个🌰，访问一个网页，这是一个TPS，但是访问一个网页可能会对多个服务器发起多次请求，包括文本、js、图片等，这些请求会当做多次QPS计算在内，因为它们都是流量性能测试中，平均值的作用是十分有限的，平均值代表前后各有50%的量，对于一个敏感的性能指标，我们取平均值到底意味着什么？是让50%的用户对响应时间happy，但是50%的用户感知到响应延迟？还是说50%的时间系统能保证稳定，而50%的时间系统则是一个不可控状态？

平均响应时间这种指标，只有在你每次请求的响应时间都是几乎一样的前提下才会有一样。再来个例子，人均财富这个概念有多沙雕相信大家也明白，19年有个很搞笑的新闻——腾讯员工平均月薪七万，明白平均值多不靠谱了吧😂。下图是现实世界中一个系统的响应时间柱状图，RT在前20%的请求数较少，但是因为耗时特别短（拉高了均值可能是命中缓存，也可能是请求的快速失败），而大多数RT是在均值之下，那才是系统的实际性能情况。

均值并不能反映实际情况，所以说，我们不应看最好的结果，相反地，应该控制最坏的结果，用户用得爽他不保证会传播好口碑，但是用户用到生气他保证变为键盘侠肆意大骂，这也是为什么平均值无法带来足够的参考，因为happy的结果蒙蔽了我们的双眼，平均值在压测中丢失太多信息量。

总结一下，较为科学的评估方法应该将指标-成功率-流量三者挂钩在一起的，比如：99%的响应在500毫秒内返回，其中成功率为99.99%。

根据这个方针，可以得到一些测试思路：
1、在响应时间的限制下，系统最高的吞吐量（这里不对吞吐量做严格定义，当成是QPS或TPS即可）
2、在成功率100%的前提下，不考虑响应时间长短，系统能承受的吞吐量
3、容忍一定的失败率和慢响应，系统最高能承受的吞吐量（95%成功率，前95%的请求响应时间为xx毫秒时的最大QPS）
4、在上面的场景下还要考虑时间和资源，比如最高吞吐量持续10分钟和持续1小时是不一样的，不同的时间持续长度下，机器资源（cpu、内存、负载、句柄、线程数、IO、带宽）的占用是否合理

目标预估

压测开展前是需要有目标的，也就是有期望的性能情况，希望接口或系统能达到的性能预期，没有目的的压测是浪费人力，下面给出几种目标预估的方法。

历史监控数据
已经上线并且有历史监控数据的接口，可以查看历史数据，找出峰值QPS和PCT99。🌰 若接口A已经上线并且做了监控，在经过某次大活动或者上线时间足够长后，存量监控数据就可以使用了。

类比
新接口或者线上未监控的接口，不存在历史数据，但存在类似功能接口的历史监控数据，可以通过类比得出压测的目标。🌰 假设上一年淘宝双十一下订单接口QPS=x，RT=y，这一年天猫平台整起来了，双十一活动与上年淘宝双十一活动场景类似，也沿用QPS=x，RT=y的目标（例子不严谨，理解即可）。

估算
新接口或者线上未监控的接口，不存在历史数据，且不存在类似功能接口的数据可供参数考，此时需要估算峰值，常用方法有8/2原则——一天内80%的请求会在20%的时间内到达。

top QPS = (总PV * 0.8) / (60 * 60 * 24 * 0.2)

RT如无特殊要求，一般采用默认值：

单服务单表类，RT<100ms
较复杂接口，RT<300ms
大数据量或调用链较长的接口，RT<1s
🌰-1：电商秒杀活动，预估同时有1000w人参与，简单起见假设总QPS是1000w。由于前端不同的秒杀倒计时形式使得请求有2s的打散，再加上nginx等webserver做了20%几率拒绝请求的策略，所以下单接口总QPS = 1000w / 2 * (1 - 0.2) = 400w/s，最终压测目标为400w/s的QPS。

🌰-2：电商全天低价抢购活动，屠龙宝刀，点击就送，一刀99级，emmmmm跑题了。根据8/2原则，预估在午休（12-1）和晚上下班后（7-10）共4h是流量高峰，估算接口峰值QPS = 活动全天接口PV / (4*3600s)。

其他
除了前面说到的情况，肯定还有一些我们无法下手的三无接口，无参考、无预估、无历史数据，这时候只能一点一点来，慢慢把压力提上去的同时收集数据，最终得出接口的最优处理能力。