阿里妹导读：全链路压测是阿里的首创，我们将从工作内容、操作过程、运行总结等多个方向来介绍下阿里内部典型电商活动（如双11准备），以给大家展示一个完整的压测流程，帮助更多的企业和用户更好的完成性能测试。

前言

关于性能测试的重要性及必要性已经是个老生常谈的问题了，现分别从技术角度和业务战略角度总结如下：

而性能测试的目的也就是为了解决大型营销活动中洪峰流量引起的系统表现不确定性，一个理想的营销活动周期应该是有如下闭环流程：

PS：1和2之间再加一个步骤。环境改造和基础数据准备。强调必须在生产环境。
压测环境准备：需要复用真实的线上环境，压测结果和问题暴露才都是最真实情况。可通过压测流量全局识别、透传（数据进影子区域）。
基础数据准备：以电商场景为例，构造满足大促场景的核心基础相关数据（如买家、卖家、商品信息），以线上数据为数据源，进行采样、过滤和脱敏，并保持同等量级。

可以看出，性能测试通过真实、高效的压测方式进行容量评估/瓶颈定位&解决，最终来保障活动稳定进行；每一个环节的内容都非常重要，以阿里双11活动为例，我们除了技术上的准备、执行、保障之外，还会有一些流程及分工细节。以下将逐一介绍。

关于流程及管理

阿里巴巴全链路压测从2013年到现在也已经是第7个年头了，在这7年中间我们不断的积累、总结、优化进步，从开始的200多人参与、通宵压测的大规模全员项目活动到后来仅仅几个人白天压测、更智能化的压测方式，这样一种大规模的项目活动，离不开有效的流程把控及分工管理。

阿里巴巴在多年双十一大促保障——全链路压测项目中，有着严格的流程把控及分工管理模式与经验，总结如下：

说明：该图中时间点为模拟时间点，仅做先后顺序的参考。

好的流程规划与管理，可以大大提升团队协作效率。叠加上工具平台的智能化功能，可以将参与的200人力通宵压测缩减至10人以内白天压测，有效的方案 + 充足的准备 + 靠谱的平台技术产品 = 成功的压测。

下面将结合主题系列前几次的文章，介绍下在数据准备、架构改造、流量安全策略（环境及流量隔离）、压测实施、问题定位分析这几方面，阿里巴巴在双十一压测这个项目上具体是怎么做的。

压测环境改造

数据准备的同时，需要考虑压测环境（即压测对象的部署环境）是哪里，不同环境就需要做不同的准备。

整个阿里经济体的压测环境，包括双十一压测，全部选择的是线上环境，此时需要评估如果要进行全链路压测，是否直接可以使用现有环境、同一个API多次压测是否会被拦截、是否会有脏数据影响、如果有影响应该如何改造避免等。以上这些问题总结下来即为两类问题：业务问题和数据传递问题。问题比较明确，我们就根据这两类问题来做逐一的改造。

改造分为2方面：业务改造和中间件改造，这些在内部全链路压测1.0 时代就已经完成了，对于外部客户来说，可以作为一个技术改造上的参考点。同时我们已经有成熟的产品化方案提供一站式的能力，免去复杂的改造和维护成本。

业务改造

业务改造即为了解决压测过程中的业务异常问题，或者压测请求无法正常被执行的问题。举例如下：

流量区分与识别：压测流量和业务流量的区分，并可在全链路系统中识别出来；
流量单一性问题：比如下单，同一个人执行一次下单后再重复执行就会失败；
流量的限流拦截：如果日常有限制，需要改造为接入流量降级能实时生效调整配置；
剔除压测数据对报表的影响
动态校验
......

业务改造涉及的内容无法一一穷举，需要根据不同的业务模型、业务架构及配置，一一梳理。一般梳理改造之后，后续所有新应用都按照规范去开发，每年的压测前进行基础的查漏补缺即可。

中间件改造

中间件作为衔接业务应用之间的组件，在压测中有个至关重要的功能就是将流量标识传递下去，一直到最终的数据库层面。虽然我们在13年开始，从核心应用使用到的中间件已经升级改造完成，中间我们踩过不少坑，诸如改造全面性、改造带来的业务代码修改成本、版本兼容问题等。

改造完成之后，压测流量的模型图可以参考如下：

环境的改造，需要结合业务场景具体分析、设计。云上高可用解决方案，提供了全链路压测解决方案的服务。

数据准备

大促活动确定之后，会对业务模型进行一次评审，即确定该业务模式对应的技术架构应用有哪些，需要做压测的业务范围有哪些、以及数据量级、数据形式是什么样的。所以数据准备包括准备业务模型数据和压测流量数据两部分。
数据的准备，主要分为两部分：业务模型的建立和基础数据的构造。

业务模型数据

业务模型数据，即压测的业务模型相关的数据，包括涉及到哪些API，这些API之间的压测量级是什么样的或者有什么样的比例关系等。业务模型的构造准确度，直接影响了压测结果的可参考性。

模型设计的目的主要是将业务进行采集并抽象成可执行的压测模型，并对各个子模型中的元素进行预测和设计，最终产生可以执行的压测模型。在双十一大促前，我们会确定好相关的业务，进行场景分类。

已有业务场景：采集以往数据并做处理，作为预测数据，形成一个模型雏形，结合新的业务玩法，形成已有业务的模型；
新业务场景：直接按照新的业务，模型配比，形成一个新业务模型。

最终会将两种业务场景类型进行组合，形成最终的终态业务模型。以下图作为示例：

在组装业务模型数据的时候，需要注意一些关键因素，比如修改具体的电商业务模型关键因素：

1对N ：上游业务一个请求对应下游业务接口是否会存在调用多次的情况；
业务属性的比例：根据历史数据计算不同类型业务的比例关系；

业务模型组装之后，单一事务中的业务模型，应该是一个漏斗状的。而每层之间的漏斗比例，是根据不同的层级、不同的玩法、不同的规则会有不一样的比例关系。在一次大促活动中，这个比例关系理论上是不会变化的。漏斗模型参考如下：

业务模型在压测时对应的就是压测量级，淘宝大促用的全部都是RPS模式压测，即从服务端角度出发每个API之间是漏斗比例关系、能够很好地应用于容量规划上。商业化产品PTS（性能测试服务，Performance Testing Service）中也很好的支持了RPS模式。

压测基础数据

如果说业务模型对应的是确定要压测的接口/API的话，那压测流量数据，就是确定这些压测API到底压测的是什么内容，比如：登录哪些用户、查看哪些商品和店铺、购买哪些商品，甚至是付款价格是什么。

流量数据中，有一部分为上述业务模型对应具体RPS值，模型体现的是比例关系，而流量数据即有每次压测具体的RPS值。

流量数据中最重要的部分，即为真实的压测数据，我们可以称之为基础数据，比如交易的买家、卖家、商品数据等。全链路压测的目的是为了模拟双11，所以模拟的真实性非常重要，基础数据的真实性就是至关重要的一环。全链路压测会以线上数据作为数据源，经过采样、过滤、脱敏等操作，形成可作为压测使用的数据。

线上数据拿出来使用的时候，特别涉及到写数据的时候，避免造成脏数据，我们落地或者读取的时候，采用影子表的形式。当识别到压测流量，则读写影子表，否则就读写线上正式表。影子表的产生为的是压测流量安全。

淘宝内部系统使用的压测体系，数据平台和压测平台是两套平台。数据平台管理/提供压测数据（包括模型数据和流量数据），压测平台提供施压能力，即保证压测请求能够以指定的“协议”、指定的量级速率、从全国各地发送出来。商业化产品PTS（性能测试服务，Performance Testing Service）中提供的数据工厂能力，很好的将内部的数据平台和压测平台结合起来，产出为统一的一个压测系统，只需用户构造好压测数据以文件/自定义的形式定义好参数，在使用处配置即可。