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模型预测:采集往年大促业务数据，制定预测样本，通过预测算法，预测当前大 促峰值模型。
压测模型智能划分和计算:将模型按照不同业务划分为可执行压测模块，统筹计 算整体压测指标和各子模块压测业务指标(拆单比、主订单、子订单、购物车:立即 购买、商品类型占比等)，确保子模块和整体模型的一致性、准确性和完备性。
压测模型自动化调整:自动化调整压测模型，调整整体数据、业务指标等，达到 一次压测验证多套模型的效果。
模型构建:一体化模型构建，根据模型参数，自动构建压测模型，生成压测流 量，构建过程中可自动进行异常校验和模型数据校验，确保最终压测流量准确率。
压测方案:一键生成多单元多业务压测方案，压测方案可在多环境下执行，并且 可根据业务要求，多模型组合执行。
智能管理模块:控制整体模型生产过程，一键操作，校验和修复异常流，控制模 型构建对上下游系统影响，并使整体流程可视。
智能压测模型支撑大促效果:产出的全链路压测模型准确率达到 90% 以上，可 在一天内完成大促压测方案设计计算和亿级别模型数据输出。
智能模型图
自动化施压
压测执行过程自动化，提高压测执行过程的准确率和效率，减少人为操作导致的 异常和误差。
如下图 3 所示，今年在压测执行过程中，预热、预案、限流设置和动态调整、压 测资源自动分配、施压整个过程均一键化操作，由系统校验执行结果及其准确性。通过智能施压，今年的施压量级达到 1600 万 /s，预案执行准确率 100%，预热充分， 限流准确。
自动化施压流程图
预热系统化
大促期间预热必不可少，本地缓存和外部缓存均需要预热到位，避免大促峰值期 间缓存被击穿，直接打到 DB 端产生雪崩效应，导致系统波动。
以往都是各个业务系统自行预热，中间可能会存在疏漏和预热不完善，今年推 出智能预热系统，可覆盖核心应用及应用间关联的预热场景，一键实现全链路系统预 热，事半功倍的同时也提升了预热的准确性。
通过智能预热系统，已实现亿级别数据的缓存预热、应用预热和 DB 预热，确保 系统在 0 点峰值时处于活跃状态。
预热系统结构图
压测云化
压测云化，通过内部服务和上云实现外部服务，将集团内外的全链路应用全部纳 入到压测范围中，即保障平台内部应用系统稳定，也保障关联的外部卖家应用性能稳 定，在大促时达到整体稳定和双赢。
内部服务:产品化输出服务，为内部各业务提供可定制模型、容量弹性伸缩等个 性化服务。
外部服务:将压测系统产品化上云，为外部商家提供压测服务，可实现数据、场 景、模型、压测一键式操作，模型更接近大促峰值模型，压测环境和大促保持一致， 压测效果更真实，保障卖家自身系统容量准确可靠。
以往的卖家自身系统压测过程中，是 mock 集团内部业务，直接模拟最后一步达 到其自身系统的请求，同时使用的数据也比较单一，这中间会出现很多业务点覆盖不 到，模型不完善，出现很多意想不到的问题;通过压测上云服务，可以为卖家提供真 实的模型和丰富的数据，压测直接从最源头发起，把所有业务路径节点均覆盖其中， 验证真实业务路径能力，确保各节点性能稳定，为卖家在大促峰值期间提供更可靠的 业务能力输出，今年大促峰值期间各外部系统稳定，和集团内部应用交互顺畅，往年 出现的问题彻底消除。
压测服务
常态化智能压测
常态化智能压测，在非大促态下全链路压测系统化身为智能压测机器人，对全链 路系统进行固定频率的压测，沉淀全链路性能基线，及时发现系统瓶颈和定位原因， 将业务应用瓶颈发现并消灭在平时，下图 6 展示了常态化智能压测流程。
常态化智能压测流程图
智能环境:常态化压测在压测环境(也在生产环境中，有独立的一套和线上系统 相同的配置)中进行，对线上流量无任何影响，操作时可一键将目标应用集群按比例 隔离到压测环境中。
智能模型:压测模型采用大促模型，按照大促要求设计和执行压测策略。
智能施压:按照压测模型和策略和图 3 中的施压流程自动施压。
弹性容量:压测过程中，可根据当前系统表现进行弹性伸缩，确保在达到目标量级时，各系统按照预期性能指标调整到准确的容量。
性能基线 & 智能报告:在达到目标量级后，采集各系统性能指标和容量数据，沉淀性能基线，和以往基线进行对比，快速发现问题，并通过业务埋点监控定位问题可 能出现原因，最终将压测数据、对比结果和问题原因自动录入报告并发送给业务方。
通过以上步骤，可实现无人值守的常态化压测，业务方在收到报告后，自行解决 报告中的问题，下次压测再做验证，将全链路系统中的问题消灭在平时。
结语
在今年智能压测实施下，模型准确率达到 93% 以上，整体效率较去年提升 2 倍 以上，为双 11 全链路压测节省 1000 人次工程师，同时保障了全链路系统稳定性， 使今年双 11 峰值(32.5 万笔交易，25.6 万笔支付)如丝般顺滑。
今年是智能压测实施第一年，后面智能压测还会继续创新和使用更多智能化方 法，让压测更高效更准确，让全链路压测“无人化”更近一步。
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