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)都是非常關鍵的組成部分。實際上，許多公司都會在此類團隊的建設上日益增加投入。而那些缺乏此類流程的公司，也正在朝著該方向迅速改進中。

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

1. 驗證應用程序的當前負載容量。

2. 識別應用代碼、軟件配置、以及硬件資源上的瓶頸限制。

3. 提高應用程序的可伸縮性，以滿足目標負載能力。

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)界有著大量的相關測試工具，它們可以通過生成并非用戶的訪問負載，來進行性能測試，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，以及各種關鍵性的洞見。New Relic能夠分析瀏覽器的響應時間、用戶的會話數(shù)、應用程序的運行速度、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，測試團隊能夠獲悉有關應用性能的端到端“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，并進行規(guī)范性的根本原因分析。

第1部分：設置基線并確定當前容量?

我們的首要任務就是先構造壓力測試，然后緩慢增加負載，直至應用程序出現(xiàn)瓶頸。

1.我們從最小用戶數(shù)的負載開始(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。我們將這種低負載測試的結果作為一個基線。

如果針對基線壓力測試的結果，已經(jīng)能夠出現(xiàn)并發(fā)的事務超出了服務級別協(xié)議(SLA)，那么我們就沒有理由再進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果，您可以為應用設置可接受的Apdex分數(shù)(https://docs.newrelic.com/docs/apm/new-relic-apm/apdex/apdex-measure-user-satisfaction)。該Apdex是目標應用程序平均響應時間的標準。您需要為那些在執(zhí)行時間上超過整體SLA的特定事務，創(chuàng)建關鍵事務(https://docs.newrelic.com/docs/apm/transactions/key-transactions/introduction-key-transactions)。例如，對于典型的Web應用而言，其Browser Apdex值應當為0.3秒。而Java應用程序的APM Apdex值則可能為0.5秒。如果您的應用程序有一個微服務集合，并通過API來處理事務，那么每個服務的Apdex則可能是0.2秒。因此，我們的宗旨是為每個執(zhí)行事務的服務，設置適當?shù)腁dex值。

3.設計并執(zhí)行壓力測試，然后有條不紊地增加用戶數(shù)量。請為每一個應用程序設計不同的吞吐量和用戶負載目標。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，這將使您能夠了解到目標應用程序所能夠處理負載的極限。

記?。簤毫y試應當被設計為有序進行，而不要一股腦地將目標工作負載拋給應用程序，否則得到的結果不但混亂、且難以解釋。例如：如果您的目標是達到5,000個并發(fā)用戶，那么您設計的壓力測試應當先錨定該目標的一半。如果此應用能夠成功地擴展到目標負載的一半，那么您才可以繼續(xù)設計下一輪測試，以使負載加倍。同樣，如果您測試的是負載吞吐量，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)健地達到目標所設定的每秒事務數(shù)。例如，如果您的API吞吐量目標為每秒200個事務的話，那么您可以逐步將測試的壓力擴展到每秒100個事務。

4.在應用程序的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，因此您可以將主要精力集中在這95%的記錄行上。

通過觀察，您可以找到目標應用在壓力測試下開始出現(xiàn)服務質量下降的時間點，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性、分布式的軌跡、以及相關的錯誤，或是從APM模式切換到Browser模式，以便從前端轉為后端分析。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試部分的主要目標是首次識別瓶頸，因此您不需擔心在首次拐點之后的圖表走勢。任何跨過該點的狀態(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)應用的實際情況，執(zhí)行如下步驟5到9(可以不一定按照該順序)以進行問題排查。例如，您可以從使用New Relic Browser去分析響應的時間開始，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)。當然，您也可以從New Relic Infrastructure開始，以識別那些導致瀏覽器響應耗時的資源限制(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用事務的哪些內(nèi)、外部服務水平出現(xiàn)了下降，并導致了總體響應時間的增加。

如果您發(fā)現(xiàn)有多個事務存在著服務水平的下降趨勢，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。

事務分析

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。使用事務跟蹤(transaction traces，https://docs.newrelic.com/docs/apm/transactions/transaction-traces/introduction-transaction-traces)的方法，來隔離服務降級、或是拋出錯誤的確切代碼。

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

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

硬件資源不一定是在完全飽和時，才能導致響應時間的延長。有時候，達到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。因為當軟件資源飽和時，它們同樣會在基礎架構中出現(xiàn)“排隊”的狀況。

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

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，您需要通過實施變更，來應對新的壓力測試。

10.對于應用程序的任何變更，您都需要設置New Relic的部署標記(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”之類詳細信息，來標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，如何影響了應用程序的總體負載性能。

11.重新運行壓力測試并分析新的結果，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，并按需重復前面的測試步驟。

12.持續(xù)進行壓力測試，直至真正消除了瓶頸，并滿足了既定的各項負載需求。

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。由于從應用程序的工作負載、到功能服務、再到體系架構中的幾乎每個組件，我們都需要對它們進行持續(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果帶來干擾。所以說，性能測試應當隨著應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：

• 服務映射(https://docs.newrelic.com/docs/understand-dependencies/understand-system-dependencies/service-maps/introduction-service-maps)：在應用程序的部署過程中，可用于識別服務之間的連接、以及上/下游的依賴關系。
• 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用程序中不同事務的橫向服務。
• 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。

網(wǎng)站欄目：如何用New Relic進行性能與壓力測試
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