如何在美团落地全链路压测平台

见解分享

2023-09-13 20:31:22

全链路压测：美团提升服务稳定性的利器

背景

随着美团业务的蓬勃发展，复杂的 IT 基础设施和高影响的故障给我们带来了严峻的考验，保证业务稳定性成了技术团队亟需解决的难题。

痛点

传统的压测方法难以克服以下痛点：

场景还原困难： 真实业务场景复杂多变，压测难以准确模拟，导致压测结果与实际情况大相径庭。
数据分析受限： 传统工具的数据分析功能有限，难以有效识别系统性能瓶颈。
效率低下： 传统压测耗时耗力，难以满足业务快速迭代的需求。

Quake 平台

为了解决这些问题，美团自主研发了全链路压测平台 Quake。Quake 采用分布式架构，支持海量并发压测，并提供了丰富的场景模板和数据分析能力。

平台架构

Quake 由压测控制器、压测引擎、数据采集组件、数据分析组件和告警组件组成。

压测引擎

基于 Gatling 优化，Quake 的压测引擎支持百万级并发，并实现了无状态设计。

指标体系

Quake 定义了全面的性能指标体系，包括响应时间、吞吐量、错误率等，全面反映系统性能状况。

告警机制

支持多种告警方式，如邮件、短信、IM 等，在系统出现异常时及时通知运维人员。

落地实践

Quake 在美团得到广泛应用，涵盖电商、外卖、酒旅等业务线，实践主要包括：

场景设计： 提供压测场景模板，支持用户定制化设计。
执行压测： 支持百万级并发，实时监控压测过程。
分析结果： 丰富的分析功能，快速发现性能瓶颈。
配置告警： 根据需求配置告警规则，保障及时响应。

挑战与解决

落地过程中，我们遇到了以下挑战：

真实场景模拟： 通过与业务团队深入合作，设计符合业务特征的压测场景。
压测效率： 自动化压测流程，采用分布式压测引擎，大幅提高效率。
结果准确性： 优化压测引擎，使用多种场景验证，提升结果可信度。

展望

Quake 将持续演进，提供更强大的能力：

场景智能化： 利用 AI 技术智能生成压测场景，提高效率。
深度分析： 基于大数据技术深入分析压测数据，发现隐患。
故障演练： 与故障演练系统集成，进行全链路故障模拟，提升稳定性。

代码示例

import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._

class BasicSimulation extends Simulation {

  val httpConf = http
    .baseURL("http://localhost:8080")
    .acceptHeader("application/json")

  val scn = scenario("BasicSimulation")
    .exec(http("request_1")
      .get("/")
      .check(status.is(200)))

  setUp(
    scn.inject(atOnceUsers(10))
      .protocols(httpConf)
  )
}