压力测试（简称为压测）大部分同学这样认为：先搭建一套与正式环境功能相同的测试环境，并且导入或者生成一批测试数据，然后在另一台服务器，启动多个线程并发地调用需要压测的接口（接口的参数一般也会设置成相同的，比如，想要压测获取商品信息的接口，那么压测时会使用同一个商品ID）。最后，通过统计访问日志，或者查看测试环境的监控系统，来记录最终压测QPS是多少之后，直接交差？这么做压力测试其实是不正确的，错误之处主要有以下几点：

1. 首先，做压力测试时，最好使用线上的数据和线上的环境，因为，你无法确定自己搭建的测试环境与正式环境的差异，是否会影响到压力测试的结果；
2. 其次，压力测试时不能使用模拟的请求，而是要使用线上的流量。你可以通过拷贝流量的方式，把线上流量拷贝一份到压力测试环境。因为模拟流量的访问模型，和线上流量相差很大，会对压力测试的结果产生比较大的影响。比如，你在获取商品信息的时候，线上的流量会获取不同商品的数据，这些商品的数据有的命中了缓存，有的没有命中缓存。如果使用同一个商品ID来做压力测试，那么只有第一次请求没有命中缓存，而在请求之后会将数据库中的数据回种到缓存，那么后续的请求就一定会命中缓存了，那么这种压力测试的数据就不具备参考性了。
3. 不要从一台服务器发起流量，这样很容易达到这台服务器性能瓶颈，从而导致压力测试的QPS上不去，最终影响压力测试的结果。而且，为了尽量真实地模拟用户请求，我们倾向于把流量产生的机器，放在离用户更近的位置，比如放在CDN节点上。如果没有这个条件，那么可以放在不同的机房中，这样可以尽量保证压力测试结果的真实性。

压力测试指的是，在高并发大流量下，进行的测试，测试人员可以通过观察系统在峰值负载下的表现，从而找到系统中存在的性能隐患。

与监控一样，压力测试是一种常见的，发现系统中存在问题的方式，也是保障系统可用性和稳定性的重要手段。而在压力测试的过程中，我们不能只针对某一个核心模块来做压测，而需要将接入层、所有后端服务、数据库、缓存、消息队列、中间件以及依赖的第三方服务系统及其资源，都纳入压力测试的目标之中。因为，一旦用户的访问行为增加，包含上述组件服务的整个链路都会受到不确定的大流量的冲击，因此，它们都需要依赖压力测试来发现可能存在的性能瓶颈，这种针对整个调用链路执行的压力测试也称为“全链路压测”。
由于在互联网项目中，功能迭代的速度很快，系统的复杂性也变得越来越高，新增加的功能和代码很可能会成为新的性能瓶颈点。也许半年前做压力测试时，单台机器可以承担每秒1000次请求，现在很可能就承担每秒800次请求了。所以，压力测试应该作为系统稳定性保障的常规手段，周期性地进行。
但是，通常做一次全链路压力测试。需要联合DBA、运维、依赖服务方、中间件架构等多个团队，一起协调进行，无论是人力成本还是沟通协调的成本都比较高。同时，在压力测试的过程中，如果没有很好的监控机制，那么还会对线上系统造成不利的影响。为了解决这些问题，我们需要搭建一套自动化的全链路压测平台，来降低成本和风险。

一般来说，我们系统的入口流量是来自于客户端的HTTP请求，所以，我们会考虑在系统高峰期时，将这些入口流量拷贝一份，在经过一些流量清洗的工作之后（比如过滤一些无效的请求），将数据存储在像是HBase、MongoDB这些NoSQL存储组件，或者亚马逊S3这些云存储服务中，我们称之为流量数据工厂。
这样，当我们要压测的时候，就可以从这个工厂中获取数据，将数据切分多份后下发到多个压测节点上了，在这里，我想强调几个，你需要特殊注意的点。
首先，我们可以使用多种方式来实现流量的拷贝。最简单的一种方式：直接拷贝负载均衡服务器的访问日志，数据就以文本的方式写入到流量数据工厂中，但是这样产生的数据在发起压测时，需要自己写解析的脚本来解析访问日志，会增加压测时候的成本，不太建议使用。
另一种方式：通过一些开源的工具来实现流量的拷贝。这里，我推荐一款轻型的流量拷贝工具GoRelay，它可以劫持本机某一个端口的流量，将它们记录在文件中，传送到流量数据工厂中。在压测时，你也可以使用这个工具进行加速的流量回放，这样就可以实现对正式环境的压力测试了。

其次，如上文中提到的，我们在下发压测流量时，需要保证下发流量的节点与用户更加接近，起码不能和服务部署节点在同一个机房中，这样可以尽量保证压测数据的真实性。
另外，我们还需要对压测流量染色，也就是增加压测标记。在实际项目中，我会在HTTP的请求头中增加一个标记项，比如说叫做is stress test，在流量拷贝之后，批量在请求中增加这个标记项，再写入到数据流量工厂中。

将压测流量拷贝下来的同时，也需要考虑对系统做改造，以实现压测流量和正式流量的隔离，这样一来就会尽量避免压测对线上系统的影响，一般来说，需要做两方面的事情。
一方面，针对读取数据的请求（一般称之为下行流量），会针对某些不能压测的服务或者组件，做Mock或者特殊的处理。举个例子。
在业务开发中，我们一般会依据请求，记录用户的行为，比如，用户请求了某个商品的页面，我们会记录这个商品多了一次浏览的行为，这些行为数据会写入一份单独的大数据日志中，再传输给数据分析部门，形成业务报表给到产品或者老板做业务的分析决策。
在压测的时候，肯定会增加这些行为数据，比如原本一天商品页面的浏览行为是一亿次，而压测之后变成了十亿次，这样就会对业务报表产生影响，影响后续的产品方向的决策。因此，我们对于这些压测产生的用户行为做特殊处理，不再记录到大数据日志中。
再比如，我们系统会依赖一些推荐服务，推荐一些你可能感兴趣的商品，但是这些数据的展示有一个特点就是，展示过的商品就不再会被推荐出来。如果你的压测流量经过这些推荐服务，大量的商品就会被压测流量请求到，线上的用户就不会再看到这些商品了，也就会影响推荐的效果。
所以，我们需要Mock这些推荐服务，让不带有压测标记的请求经过推荐服务，而让带有压测标记的请求经过Mock服务。搭建Mock服务，你需要注意一点：这些Mock服务最好部署在真实服务所在的机房，这样可以尽量模拟真实的服务部署结构，提高压测结果的真实性。
另一方面，针对写入数据的请求（一般称之为上行流量），我们会把压测流量产生的数据，写入到影子库，也就是和线上数据存储，完全隔离的一份存储系统中。针对不同的存储类型，我们会使用不同的影子库的搭建方式：

1. 如果数据存储在MySQL中，我们可以在同一个MySQL实例，不同的Schema中创建一套和线上相同的库表结构，并且把线上的数据也导入进来。
2. 而如果数据是放在Redis中，我们对压测流量产生的数据，增加一个统一的前缀，存储在同一份存储中。
3. 还有一些数据会存储在Elasticsearch中，针对这部分数据，我们可以放在另外一个单独的索引表中。

通过对下行流量的特殊处理以及对上行流量增加影子库的方式，我们就可以实现压测流量的隔离了。

在拷贝了线上流量和完成了对线上系统的改造之后，我们就可以进行压力测试的实施了。在此之前，一般会设立一个压力测试的目标，比如说，整体系统的QPS需要达到每秒20万。

不过，在压测时，不会一下子把请求量增加到每秒20万次，而是按照一定的步长（比如每次压测增加一万QPS），逐渐地增加流量。在增加一次流量之后，让系统稳定运行一段时间，观察系统在性能上的表现。如果发现依赖的服务或者组件出现了瓶颈，可以先减少压测流量，比如，回退到上一次压测的QPS，保证服务的稳定，再针对此服务或者组件进行扩容，然后再继续增加流量压测。

为了能够减少压力测试过程中，人力投入成本，可以开发一个流量监控的组件，在这个组件中，预先设定一些性能阈值。比如，容器的CPU使用率的阈值可以设定为60%～70%；系统的平均响应时间的上限可以设定为1秒；系统慢请求的比例设置为1%等等。

当系统性能达到这个阈值之后，流量监控组件可以及时发现，并且通知压测流量下发组件减少压测流量，并且发送报警给到开发和运维的同学，开发和运维同学就迅速地排查性能瓶颈，在解决问题或者扩容之后再继续执行压测。

业界关于全链路压测平台的探索有很多，一些大厂比如阿里、京东、美团和微博都有了适合自身业务的全链路压测平台。在我看来，这些压测平台万变不离其宗，都无非是经过流量拷贝、流量染色隔离、打压、监控熔断等步骤，与本课程中介绍的核心思想都是相通的。因此，你在考虑自研适合自己项目的全链路压测平台时，也可以遵循这个成熟的套路。

其一，它可以帮助我们发现系统中可能出现的性能瓶颈，方便我们提前准备预案来应对；

其次，它也可以为我们做容量评估，提供数据上的支撑；最后，我们也可以在压测的时候做预案演练，因为压测一般会安排在流量的低峰期进行，这样我们可以降级一些服务来验证预案效果，并且可以尽量减少对线上用户的影响。所以，随着你的系统流量的快速增长，你也需要及时考虑搭建这么一套全链路压测平台，来保证你的系统的稳定性。

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