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TarsBenchmark | 服务性能压测利器

互联网 diligentman 2天前 7次浏览

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

作者| Eaton

导语| 在服务正式上线前,我们需要确保服务上线后的可用性和稳定性,因此对系统的处理能力和稳定性进行全面的测试是非常必要的。压力测试是其中重要的一环,本文将介绍如何使用 TarsBenchmark 对 TARS 服务进行压测。

目录

  • 压测简介
  • TarsBenchmark 的使用
  • 总结

压测简介

在标准开发流程中,测试贯彻整个流程,包括但不限于单元测试、接口测试、集成测试、压力测试等。其中压力测试是服务上线之前的最后关键一环。

压测是通过不断给服务接口施加压力,测试服务接口性能,验证服务的处理能力和稳定性。我们可以通过压测对服务的性能进行评估,比如服务最大并发量、可以同时服务用户数等。最后根据测试指标对服务合理部署、扩缩容,或是对发现的性能瓶颈进行优化

TarsBenchmark 是基于 TARS 生态的一个压测工具,主要用于 TARS 服务的压力测试。并且支持与 TarsWeb 结合使用,提供友好的操作界面对服务进行测试。下面将介绍如何使用 TarsBenchmark 对服务进行测试。

TarsBenchmark 的使用

TarsBenchmark 中包含 NodeServer, AdminServer 两个服务。

  • NodeServer: 为压测节点服务,用于压测的具体执行,对其他服务进行压测。可以在多个节点上部署,从而实现并行压测;
  • AdminServer: 用于管理压测节点,即管理 NodeServer,类似于 TARS 框架服务中的主控服务。

安装部署

我们先来看看怎么安装 TarsBenchmark。

首先,下载 TarsBenchmark 源码

git clone https://github.com/TarsCloud/TarsBenchmark.git

TarsBenchmark 中提供了一键安装脚本,能够通过脚本直接将 TarsBenchmark 发布在 TarsWeb 上,在 TarsWeb 中集成压测功能,执行命令如下

./install.sh $WebHost $Token $AdminIP $NodeIP

其中,参数

  • WebHost 为 TarsWeb 部署地址;
  • Token 为在 TarsWeb 用户系统中生成的 Token,能够在 http://${WebHost}/auth.html#/token 中新增并获取;
  • AdminIP 为要部署 AdminServer 的节点;
  • NodeIP 为要部署 NodeServer 的节点。

例如,TarsWeb 部署地址为 192.168.123.128:3000,并要将 AdminServer 部署在节点 192.168.123.128NodeServer 部署在节点 192.168.123.128,部署命令如下

cd TarsBenchmark
./install.sh 192.168.123.128:3000 abc123efg456ijk789 192.168.123.128 192.168.123.128

执行完成后,在 TarsWeb 上看到 benchmark 应用下包含服务 AdminServerNodeServer,即安装成功,如下

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

服务压测

成功安装后 TarsBenchmark 后,就可以在 TarsWeb 上对服务进行压测了。接下来我们将以 HelloServer 服务为例,了解如何对服务进行压测。

首先,我们需要定义 HelloServer 的接口

// Hello.tars
module Demo
{

interface Hello
{
    int testHello(string req, out string rsp);
};

};

进入压测界面

我们打开 HelloServer 服务的管理界面,点击 Tab 栏的 接口调试 跳转到接口调试页面。如未上传服务 tars 接口文件,点击 添加 来上传。最后点击压测,即可打开压测界面。步骤如下图

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

点击 压测 后,跳转到压测界面,如下

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

可以看到函数列表中仅有一个我们在接口中定义了的函数 testHello,点击页面中的入参结构和出参结构展开,如下图

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

可以看到,testHello 的入参和出参都是 string 字符串类型,和 HelloServer 接口文件中的定义是对应的。

接下来,点击右侧的 用例,就能够添加压测的测试用例了。

添加测试用例

点击 用例 后,会在 函数列表 下方显示该函数测试用例列表。如果是第一次添加,这里打开的列表会是空的,如下图

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

我们点击 添加用例,在弹出窗口中给函数添加测试用例,传入参数为字符串 hello,如下

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

点击 确定 后,就能在用例列表中看到我们添加的用例

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

点击 压测,会弹出压测配置界面,如下

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

我们勾选 endpoints 中要测试的节点,这里 HelloServer 只部署了一个节点,因此只显示了一个。其他选项

  • 单 endpoint 连接数:即与前面勾选的每个 endpoint 服务建立的连接数,这里默认为 1,表示只建立一个连接;
  • 单 endpoint 速率:即每个 endpoint 的请求速率,默认为 100,即每秒请求 100 次,可以通过增大该速率增加请求压力;
  • 压测时长:压测进行的时间,默认为 20 秒。

配置完毕后,点击 开始压测,即弹出压测进行界面,显示本次压测的指标,如下

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

这样我们就通过 TarsBenchmark 完成了对 HelloServer 的压测。

进阶

前面例子中,我们只介绍了 string 类型,并只是简单地添加了一个固定值作为测试用例。实际情况中,参数类型通常会比较复杂。TarsBenchmark 不仅支持 tars 协议中使用的数据类型,还针对部分数据类型支持随机参数生成。具体支持的数据类型可以参考官方文档 tars通信协议。

对于常用的 int, string, vector, map 这几个类型,添加用例的方式如下

// int
"a": 1
// string
"a": "string"
// vector<int>
"a": [1,2,3,4]
// map<string, string>
"a": {"test": "abc"}

特别地,为了规避压测过程中的热key效应,避免后端请求落到同一台单机上,TarsBenchmark 支持对整型和 string 类型生成随机内容。目前支持两种随机方式:

  • 范围随机值:如 "[1-100]",表示在随机选择 1100 的数字;
  • 限定随机值:如 "[a,b,c,111]",表示在 a, b, c, 111 中随机选择;

热key效应:部分业务场景下,后端会缓存热key,将包含热 key 的请求定向到特定服务器单机上的服务,

下面我们通过前面 HelloServer 的例子,来看看具体如何使用。

首先对于 HelloServer,我们新增定义一个结构体 TestPacket,其中包含了类型为 int, string, vector, map 的四个字段 a, b, c, d。同时新增一个接口 testType,入参和出参都为 TestPacket 类型,如下

module Demo
{

struct TestPacket
{
    1 require int                 a = 0;
    2 require string              b = "";
    3 require vector<int>         c;
    4 require map<string, string> d;
};

interface Hello
{
    int testHello(string req, out string rsp);
    int testType(TestPacket input, out TestPacket output);
};

}; 

testType 接口的实现如下,可以看到,只是简单地打印日志,并将传入参数直接赋值给出参 output

int HelloImp::testType(const Demo::TestPacket & input, Demo::TestPacket & output, tars::TarsCurrentPtr current)
{
    TLOGINFO("HelloImp::testType| a: " << input.a
            << " | b: "       << input.b
            << " | c[0]: "    << input.c[0]
            << " | d[test]: " <<(input.d.count("test")? input.d.at("test") : "")
            << endl);
    output = input;
    return 0;
}

服务部署后,我们需要先在 接口调试 页面重新上传 tars 文件。上传完成后,打开压测界面,即可在函数列表中看到 testHellotestType 两个函数。

接下来,和前面的示例一样需要添加测试用例。我们点击 添加用例,会默认提供用例入参的结构,如下图

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

接下来我们编写用例,这里对于整型和 string 类型,我们使用前面提到的两种随机方式。用例如下

{
  "input": {
    "d": {
      "test": "hello",
      "a": "b"
    },
    "c": [
      2,
      32
    ],
    "b": "[test,hello,awsl]",
    "a": "[22-100]"
  }
}

最后进行压测,结束后查看服务的日志,如下图。

TarsBenchmark | 服务性能压测利器

可以发现 ab 的值都是随机变化的,规避了热key效应,这样压测过程的请求不会都落在同一服务器单机上,确保了压测结果的准确性。

总结

本文介绍了 TARS 服务的压测利器 TarsBenchmark,结合 TarsWeb ,集成压测功能,方便开发者对 TARS 服务进行压测,验证服务的处理能力和稳定性。

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