反应式服务的性能应该如何测试？

Pivotus工程总监Lilit Yenokyan在Reactive峰会上介绍了反应式服务性能测试。Yenokyan描述了性能测试的类型，并介绍了运行测试和分析结果所需的工具。

Yenokyan首先介绍了一个银行代理商用于管理与客户对话的门户网站。它还包含了一个React Native应用程序。这个应用程序可能被任何一个后端使用，这可能意味着有数百万用户。

团队意识到，系统产生的流量将是巨大的，但问题是系统可以承受多少负载以及如何设置准确的流量。

Yenokyan将性能测试的目标定义为确定容量。有了性能指标，就可以通过系统的运行成本来评估和比较系统性能。这给人一种花钱的感觉，如果潜在的收益值得花时间，可能就需要进行优化。

Yenokyan定义了三种性能测试。负载测试是一个用户数量恒定的场景。压力测试是指将系统推向极限，这样可以确定在发生崩溃之前它可以承受多大的压力。它还可以用于测试故障恢复。耐久性测试是指在中等负载下长时间运行，它可用于发现内存消耗等问题。

性能测试的第一步是定义成功标准。为实现这一目标，必须先定义具体的比例术语，比如并发用户数。然后再定义和实现具体的场景。为目标系统确定目标，以便制定具体的性能目标。理想情况下，测试将在生产集群上运行。不过这通常不是一种切实可行的解决方案，克隆一个生产环境或许是更好的做法。

Yenokyan列举了他们团队的几个技术栈工具。测试本身使用Apache JMeter执行。JMeter是一个测试工具，可以并行发送请求并生成结果。

Jenkins自己会运行测试。它提供了各种参数和构建触发器，可用于进行负载测试。参数化构建还提供了一种对测试进行更精细控制的方法，无需借助手动执行。

测试结果被发送到时间序列数据库InfluxDB，然后通过可视化工具Grafana对数据进行可视化。Datadog是一种基础设施监控服务，它提供了有关系统中不同计算机资源使用情况的指标。

测试单体系统和微服务系统之间的区别在于如何解释结果。在单体系统中，性能被视为一个整体。而在微服务系统中，每个微服务都进行独立的测试，然后进行独立优化和扩展。

Yenokian继续分享他们团队学习到的经验教训。首先是测试缩放。虽然团队认为应用程序会通过添加实例进行线性扩展，但测试显示吞吐量会保持不变。他们通过分析数据来发现限制水平扩展的几个瓶颈，例如数据库和Web套接字限制。

Yenokyan总结了要点：

• 在提交之前定义预期性能；

• 尽早开始测量；

• 对显而易见的东西提出质疑；

• 测试每个版本的性能。

原文链接

https://www.infoq.com/news/2018/11/performance-testing-reactive