高德全链路压测——语料智能化演进之路

高德全链路压测平台TestPG通过引流标准化、语料生产平台化和语料智能化解决流量处理问题。平台利用IFlow引流平台统一管控流量,通过Flink进行语料处理,实现接口特征级别的精准控压。未来,平台将借助机器学习预测流量特征,提升全链路压测的准确性和智能化水平。

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背景

高德地图作为日活过亿的国民级出行生活服务平台,承载着海量用户服务的是后台的超大规模集群。从用户角度,如果出问题,影响会很大。3机房异地部署造成线上环境复杂,链路复杂。在这样的条件下,如何避免因故障造成用户的伤害,以及在复杂链路条件下做好容量规划,做好灾备,并在第一时间发现问题,通过流量控制和预案演练做应急响应就显得至关重要,而所有的工作都不能等到事情发生之后才做,我们需要有一种验证手段来做好提前性能摸底,这就是全链路压测,让真实的流量提前到来。

全链路压测作为线上服务稳定性保障的重要手段,对高德来说也是非常重要的。高德全链路压测平台TestPG从无到有,在经历过常态化压测后,已基本可以保障高德的所有全链路压测和日常压测,达到了平台初期快速、准确压测和全链路压测的目标。而语料生产(流量处理)作为全链路压测的重要环节,本文将对此做重点介绍。

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高德全链路压测平台TestPG的架构与实践

一次全链路压测可简单总结为3步:压测前的流量处理(也就是生产语料)压测中确定压力模型启动压测压测后的结果分析与问题定位。每次全链路压测,压测前的流量处理是整个压测过程中最耗时的一环。过去往往由运维采集日志交给测试同学写脚本处理,耗时相当严重、成本巨大,且存在请求过期等诸多问题。基于这些问题,高德全链路压测平台TestPG前期已规范了高德压测的语料格式,统一了高德压测的流量处理流程。但随着高德全链路压测的演进,后续面临两个主要问题:

  • 语料生产流程缺乏统一管控。虽然平台前期已规范了语料格式,但各业务只是按照语料规范处理流量,生产流程缺乏统一、标准化管控,导致语料生产成本依然很大。尤其对于全链路压测来说,语料准备是最耗时的环节。

  • 接口级别的精准控压无法满足需求。高德作为国民级的出行应用,流量受天气、地形、节假日的影响比较大。比如拿驾车导航来说,日常大多都是短距离的驾车导航,而国庆、春节大多都是长距离的驾

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