参考：(5条消息) 阿里巴巴的全链路压测_架构文摘-CSDN博客
容量规划
容量规划的目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道：什么时候应该加机器、什么时候应该减机器？双 11 等大促场景需要准备多少机器，既能保障系统稳定性、又能节约成本？
一、容量规划四步走
在双 11 等大促场景的准备过程当中，容量规划一般分为四个阶段：
业务流量预估阶段：通过历史数据分析未来某一个时间点业务的访问量会有多大；
系统容量评估阶段：初步计算每一个系统需要分配多少机器；
容量的精调阶段：通过全链路压测来模拟大促时刻的用户行为，在验证站点能力的同时对整个站点的容量水位进行精细调整；
流量控制阶段：对系统配置限流阈值等系统保护措施，防止实际的业务流量超过预估业务流量的情况下，系统无法提供正常服务。
在第一个阶段当中，通过合适的预测算法和丰富的历史数据，通常能够比较准确地预估业务的访问量。即使在第一阶段预估的业务访问量跟实际的存在误差，通过第四阶段的流量控制也能够确保站点始终处于良好的服务状态。做完业务访问量的预估之后，容量规划进入第二阶段，为系统进行容量的初步评估。如何通过精准的容量评估，用最小的成本来支撑好预估的业务量是这个阶段的核心问题。
生产环境进行单台机器压力测试的方式主要分为 4 种：
1、模拟请求：通过对生产环境的一台机器发起模拟请求调用来达到压力测试的目的
模拟请求的实现比较简单，也有非常多的开源或者商业工具可以来做请求模拟，比如 apache ab、webbench、httpload、jmeter、loadrunner。通场情况下，新系统上线或者访问量不大的系统采用这种方式来进行单机压测。模拟请求的缺点在于，模拟请求和真实业务请求之间存在的差异，会对压力测试的结构造成影响。模拟请求的另一个缺点在于写请求的处理比较麻烦，因为写请求可能会对业务数据造成污染，这个污染要么接受、要么需要做特殊的处理（比如将压测产生的数据进行隔离）。
2、复制请求：通过将一台机器的请求复制多份发送到指定的压测机器
为了使得压测的请求跟真实的业务请求更加接近，在压测请求的来源方式上，我们尝试从真实的业务流量进行录制和回放，采用请求复制的方式来进行压力测试。请求复制的方式比请求模拟请求方式的准确性更高，因为业务的请求更加真实了。从不足上来看，请求复制同样也面临着处理写请求脏数据的问题，此外复制的请求必须要将响应拦截下来，所以被压测的这台机器需要单独提供，且不能提供正常的服务。请求复制的压力测试方式，主要用于系统调用量比较小的场景。
3、请求转发：将分布式环境中多台机器的请求转发到一台机器上
对于系统调用量比较大的场景，我们有更好的处理办法。其中的一种做法我们称为请求的引流转发，阿里巴巴的系统基本上都是分布式的，通过将多台机器的请求转发到一台机器上，让一台机器承受更大的流量，从而达到压力测试的目的。请求的引流转发方式不仅压测结果非常精准、不会产生脏数据、而且操作起来也非常方便快捷，在阿里巴巴也是用的非常广泛的一种单机压测方式。当然，这种压测方式也有一个前提条件就是系统的调用量需要足够大，如果系统的调用量非常小，即使把所有的流量都引到一台机器，还是无法压测到瓶颈
4、调整负载均衡：修改负载均衡设备的权重，让压测的机器分配更多的请求
与请求引流转发的方式类似，最后一种压测方式同样是让分布式环境下的某一台机器分配更多的请求。不同的地方在于采用的方式是通过去调整负载均衡设备的权重。调整负载均衡方式活的的压测结果非常准确、并且不会产生脏数据。前提条件也需要分布式系统的调用量足够大。
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