专栏名称: 机器学习研究会
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双11备战核武器:全链路压测今年如何升级?

机器学习研究会  · 公众号  · AI  · 2017-12-11 23:31

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摘要

转自:阿里技术

在刚结束的2017年双11中,阿里巴巴再一次更新了记录:每秒32.5w笔的交易创建峰值、25.6w笔的支付峰值。就是这样一个由上千个不同业务系统和技术组件构建的业务站点,在如此巨大的洪峰流量冲击之下,依旧稳如磐石,创造了一个用户体验丝般顺滑的双11购物狂欢节。这是一个互联网技术上的奇迹,堪称世界级的超级工程,而大促准备阶段的“全链路压测”就是奇迹背后的秘密。



众所周知,阿里巴巴有着非常丰富的业务形态,每一种业务形态背后都由一系列分布式的技术体系提供服务,随着业务的快速发展,特别是在双11等大促营销等活动场景下,准确评估整个业务站点的服务能力成为一大技术难题。



早在2011年阿里就开始尝试直接在生产环境进行单系统压力测试,获取单系统服务能力来进行容量规划。生产环境单系统压力测试相对于传统的性能测试虽然在结果准确性上有很大提升,却依旧存在局限性,打个比方,经过生产环境单系统压力测试的站点就好比生产一辆跑车:每一个零件都经过了严密的测试,最终把零件组装成跑车,由于跑车没有经过整体测试验证,直接开上路随时面临抛锚风险。


全链路压测的诞生彻底解决了上述难题,通过对整个站点进行全方位的真实业务场景模拟,确保各个环节的性能、容量和稳定性均做到万无一失。双11买买买的场景对用户来说每年就是双11当天一次,而阿里的业务系统在此之前提前模拟经历了好几次。到了双11当天,系统仅仅只是再经历一次已经被反复验证过的场景,再考一遍做“做过的考题”,不出问题也都在意料之中。








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