全链路压测常态化方案

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 压测任务正式开始前,设定并检查压测的SLA阈值,确保压测流量不会导致生产服务负载过高出现异常;

前言


大半夜熬夜写方案,顺带整理了在上家公司做性能基线和常态化压测的方案,仅供参考。


前置条件


全链路压测已在生产环境落地!


流程机制


640.png


准备阶段


测试环境


1.确认被测链路变更范围

a.每次版本发布或线上进行变更,都需要压测,第一步首先确认本次被测链路的变更范围,主要有如下几点:

i.被测链路变更范围涉及的业务场景;

ii.被测链路对应的接口以及本次变更涉及的字段——评估需要重新准备的压测数据;


2.表结构同步&服务发布

a.测试环境功能验证通过后,表结构变更到压测环境/预发环境/压测环境;

i.如果有多套环境,建议选择某个环境为基准环境,一切表结构变更从基准环境自动变更到其他测试环境;

b.被测链路对应的服务分支发布;


3.脚本调试&数据准备

a.准备相关测试数据——最好能有自动化的数据准备机制,这样能节省很多时间;

b.复用已有压测脚本,更新本次被测链路设计的接口及脚本;

i.建议梳理出线上核心业务的P0-P2接口,提前准备脚本,基本是个一次性的工作;


4.准备事项检查确认

a,检查测试数据准备情况,是否已完全准备好;

b.检查测试脚本调试结果,是否已调试通过;

c.建议:梳理一个checklist,形成一个长期的SOP机制;


5.压测流量试跑验证

a.在测试环境/压测环境进行压测验证,确保相关变更和准备工作都已完成,避免遗漏;


生产环境


6.表结构同步&服务发布

a,重复上述测试环境的步骤即可(形成机制,按照机制执行,分工明确);


a.7.脚本调试&数据准备

重复上述测试环境的步骤即可(形成机制,按照机制执行,分工明确);


8.准备事项检查确认

a.执行checklist,确保没有遗漏;


9.压测流量试跑验证

a.小范围小流量压测试跑验证,检查正确性;


实施阶段


1.设定SLA阈值

a.压测任务正式开始前,设定并检查压测的SLA阈值,确保压测流量不会导致生产服务负载过高出现异常;


2.执行压测任务

a.按照制定好的压测任务,启动执行压测(可以设置为定时任务,避免通宵);


3.报告汇总&过程复盘

a.收集压测相关数据,输出报告;

b.review每次压测任务过程中出现的问题和不足,跟进落地后续行动;


结束


1.改进措施&后续Action

a.确认后续Action的落地情况,不断优化过程,形成线上性能基线机制,为容量规划提供更好的决策;

相关实践学习
通过性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测
本文为您介绍如何利用性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测。
相关文章
|
4月前
|
负载均衡 NoSQL 关系型数据库
性能基础之全链路压测知识整理
【2月更文挑战第16天】性能基础之全链路压测知识整理
266 11
|
4月前
|
存储 缓存 中间件
高可用之全链路压测
【2月更文挑战第30天】全链路压测是提升系统可用性的关键方法,它模拟真实流量和业务场景在生产环境中测试,确保性能、容量和稳定性。
|
4月前
|
应用服务中间件 测试技术 Linux
|
运维 测试技术
千万级乘客排队系统重构&压测方案——总结篇
千万级乘客排队系统重构&压测方案——总结篇
158 1
|
监控 测试技术 UED
《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估(1)
《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估(1)
260 0
|
域名解析 网络协议 数据可视化
《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估(2)
《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估(2)
184 0
|
SQL 监控 关系型数据库
《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估(3)
《云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.2 全链路压测与容量评估(3)
175 0
|
数据可视化 测试技术 定位技术
全链路压测(14):生产全链路压测SOP
从实践经验的角度出发,生产全链路压测在技术实现上没有太多新花样,但要在不同的业务和企业落地,就各有各的实践路径。对于没有太多经验的同学来说,全链路压测的落地,大多还是基于个人的经验和熟悉的领域,即都是在局部作战,缺乏全局的视角和可视化地图。从全局来讲,缺少适用于自己的全链路压测最佳实践。
全链路压测(14):生产全链路压测SOP
|
域名解析 缓存 监控
性能测试 性能测试方案设计思路总结
性能测试 性能测试方案设计思路总结
340 0
|
11天前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
34 2