万级并发分布式全链路性能压测工具 lmc-autotest 【开源】【原创】

原创
2022/11/21 11:18
阅读数 732

背景

创业型公司或创新型项目往往团队资源有限,人员能力水平有限,难以投入专业自动化压测人员;
同时部分业务(tob/toc场景)长期有中小型活动场景带来小规模流量并发,需要产研能长期保障并及时感知和解决网站性能和稳定性问题。

目标

1. 开发人员5分钟上手压测,30分钟熟练。
2. 常规性能压测自动化,常态化;零开发,零测试投入;1分钟自动化生成报告,快速定位问题!
3. 针对场景(运营活动)性能压测自动化, 整体压测效能提升10倍。减少1名专业压测人员投入!

方案

按照 五个维度打造研发管理体系思考和规划,按照自身场景,考虑自研全链路压测工具;
本身工具开发难度不高,项目速度快,投入周期短;同时也长期解决问题,灵活适配,能有效达成目标;
 
lmc-autotest BSF全链路压测工具开源地址:
基于 BSF基础框架构建全链路压测框架,从框架层面进行 流量录制(也可以从浏览器自定义录制),从工具层面进行流量回放,进行性能压测,自动输出压测报告,自动进行全链路功能验收,从而提升测试效能,指导网站性能优化。

全链路压测架构设计

1. 业务层引入bsf core和autotest jar包,该基础框架可以对流量进行采样录制。
2. 采样录制的流量批量同步到mysql存储引擎。
3. 全链路压测管理端,进行任务编写并启动压测任务。
4. 压测任务分发到压测到节点集群,并进行样本流量批量回放压测。
5. 超过时间或者指定条件后,自动生成压测报告。
 
单个节点建议最大2000-3000并发线程,可以开多个压测节点(可部署10-20个节点,随时扩缩容), 支持上万级高并发大规模分布式性能自动化压测

全链路压测任务执行生命周期

任务分别由样本筛选脚本,错误过滤样本脚本,压测请求前脚本,压测请求后脚本,任务终止脚本组成。
压测节点收到任务后按照任务执行生命周期,不间断进行压测,直到命中“任务终止脚本规则”后,正常退出。

全链路压测管理端功能

1. 任务管理:可以对定制的压测任务进行编写,管理。可以实现不同场景和不同姿势的压测进行定制。 编写任务帮助文档
2. 定时计划:可以对所有任务进行定时计划编写,管理。实现任务定时自动化调度。 编写定时计划帮助文档
3. 节点状态:可以管理所有压测节点的心跳和状态及当前的性能情况。
4. 压测报告:可以管理所有压测任务自动生成的报告。
5. 执行日志:所有压测任务和定时计划执行的执行日志,在压测执行异常的时候,可以查看执行日志获悉。
6. 采样查询:自动化bsf框架录制的流量或者用户自动导入的流量,可以通过此菜单进行查询和模拟调用验证。
7. 公共方法库:通过定义公共的方法库,简化任务和定时计划的编写。 公共方法库帮助文档
8. 用户管理:可以管理平台用户和token授权。
9. 帮助文档:到gitee源码管理文档和一些最佳实践文档。

快速编译

注意 bsf-core.jar和bsf-autotest.jar包,可能出现包引用错误,请至 gitee release中下载相应jar包。
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cd lmc-autotest
mvn install

快速安装

一般在mysql8.0,jdk8环境下,三步执行即可安装。同样也可以支持云原生方式安装,如 阿里云安装最佳实践
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#web管理端
nohup java -jar \
-Dspring.datasource.druid.url=jdbc:mysql: //127.0.0.1:3306/autotest?useSSL=false \
-Dspring.datasource.druid.username={数据库} \
-Dspring.datasource.druid.password={数据库} \
lmc-autotest-provider.jar > provider.log  2 >& 1   &
 
#压测节点
nohup java -jar \
-Dspring.datasource.druid.url=jdbc:mysql: //127.0.0.1:3306/autotest?useSSL=false \
-Dspring.datasource.druid.username={数据库} \
-Dspring.datasource.druid.password={数据库} \
lmc-autotest-task.jar > task.log  2 >& 1   &

支持多语言使用和第三方介入

完善的实践文档

功能界面展示

 
 
 
 
by   车江毅
 
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