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作者：张晓庆
转自：Java架构沉思录
滴滴出行创立于 2012 年，是全球领先的一站式多元化出行平台。经历过各种烧钱补贴大战、多次合并，滴滴成为继阿里之后，国内第二个日订单量超过千万的公司。
业务飞速增长，IT 系统面临的挑战通常更甚于业务，因为不仅需求规模增加，技术人员数量增加，面临问题的复杂度也增加：
2016 年的滴滴，正在经历这样的阶段，一方面日单量从百万冲到千万，另一方面 IT 系统屡次出现线上故障，稳定性建设成为支撑业务发展的重要保障。在此背景下，滴滴启动了全链路压测项目。
滴滴的业务与普通电商差别较大，一次典型的用户打车流程是这样的：乘客发单，0-3 分钟内派给附近的司机，司机抢单后，去接乘客，到达目的地。这不但要求司乘的位置相近，而且交易必须是实时的。
基于滴滴业务的特殊性，同时借鉴了业内的经验，我们制定了滴滴的全链路压测方案，一句话描述就是：在线上环境，针对全业务核心链路，以数据隔离的方式进行压测，如下图表示：
线上环境
基于阿里等公司之前的经验，压测在线上环境进行，线上最大的优点就是环境真实，不需要担心配置不一致、结果是否可以同比例放大等问题，压测的结果自然也更为精确。但在线上做压测，需要保证安全性，风险不言而喻：不能搞垮线上系统。压测的时间窗口限定在低峰期；监控必须给力，在系统出现单点故障前，要能够提前预警，万一真的出现故障，必须紧急停止压力，最短时间内进行恢复。
全业务核心链路
支持出租车、专车快车、顺风车等几个主要的业务线，覆盖主要的业务场景，以出租车为例，从乘客打开 App 输入上车点、目的地、发单，到司机出车、抢单、接乘客上车、到达目的地，甚至取消订单等完整流程：
数据隔离
压测方案的核心是数据隔离，压测司乘要与真实司乘区分，压测订单不能与真实订单混淆，绝不能把真实乘客的单派给虚拟司机等问题。下面将专门介绍压测的数据隔离方案。
数据隔离方案
与其谈隔离方案，不如让我们想象几种数据隔离不好的场景：
某真实司机的历史订单突然多了一些假订单，积分、券、余额等出错；
某真实乘客的订单被派给了虚拟司机，乘客一直在等待司机来接；
某城市的 BI 报表出错，莫名其妙的多了一些订单，貌似财务也对不上；
某城市的运力估计及动调出现异常波动；
清理虚拟订单及相关数据时，不小心误删了真实订单和数据......
虚拟订单方案
隔离不好的场景，光是想想就不寒而栗，可以让我们轻易排除这种看似最简单的方案：使用真实司机乘客，发送虚拟订单。虚拟订单通过 ID 或者标志字段进行区分，派单时做特殊处理。这种方式对业务有较大的侵入性，不仅是修改派单那么简单，还需要从各个维度适时地屏蔽司乘与虚拟订单的关系，如订单历史、通知推送、积分统计等，不但多而且是强依赖，显然不是一种合理的方案。
提升虚拟的层次
每个城市启用一批虚拟的乘客，发送虚拟订单，派发给虚拟司机，司乘及订单上通过 ID 或者标志字段进行区分。这可以解决司乘及订单强依赖的问题。但从城市的角度看，需要隔离真实司乘与虚拟司乘，又会涉及到城市的动态调价、供需预测、BI 统计等各个方面的隔离。
再提升虚拟的层次
与传统电商不同，Uber、滴滴这样的出行平台，都是按城市运营的，通过配置的方式开城，从而实现业务的横向快速扩展。那有没有可能在中国开辟一个甚至多个虚拟的城市呢，压测只在虚拟城市进行呢？开辟虚拟城市，可以避免前面提到的诸多问题，尤其是隔离问题，但需要考虑虚拟乘客发布路线、虚拟司机地图导航的问题，城市的位置、道路怎么模拟？干脆再进一步，虚拟一个完整的中国了，看似比较疯狂，但这就是滴滴全链路压测时的隔离方案：
在某虚拟国家，有很多虚拟的城市，每个虚拟城市都有一群虚拟的司机和乘客，他们使用虚拟的手机号和客户端，进行线上交易，由此产生了虚拟的订单。
仍然要解决位置、道路的问题，我们把中国的坐标全部偏移到太平洋，“太平洋足够大，完全容得下中美两个国家”，那一个中国自然不再话下。虚拟城市的位置、道路，把真实城市偏移一定的经纬度就可以。
压测流量标记方案
考虑这样的场景：在新开辟的虚拟城市，某虚拟的乘客要打车，他打开虚拟的手机端，输入目的地，点击「立即预约」，请求发送到滴滴的后台系统，后台应该怎么样处理？谈论方案之前，不如先了解一下现状：
传说有一种系统叫别人家的系统，有一个语言叫别人家的语言，有一种协议叫别人家的协议，正所谓人比人气死人，回头看看自己家的，虽然与很多前辈不敢相提并论，但已号称四大语言八大框架，这个锅得让历史遗留问题来背，而这段历史，只有短短的几年而已。
也有好消息，与 google 的 dapper、阿里的鹰眼类似，滴滴内部有一套自己的 trace 系统，专门用来跟踪系统之间调用链路，其基本原理如下图所示：
但并不全是好消息，全链路压测启动的时候，Trace 系统在滴滴内部并未完全推广，不少系统不支持。压测流量标记方案面临两重选择：
每个系统使用业务 ID 或标记来判断压测流量，只要能拿到司乘、订单等业务数据，系统就可以正确区分；
扩展 Trace 通路，在通路上添加压测标记，统一使用 Trace 来判断压测流量。
最终我们选择了方案 2，不但与业务完全解耦，还可以避免方案 1 中某些系统或接口无法拿到业务标记的情况。而且这种方式，客观上也可以推进 Trace 通路在公司的应用。
做不到语言和框架收敛，尽量让中间件收敛，为每种语言提供一个基础组件类库，中间件尽量收敛到该类库。
链路已通，该考虑工具端的实现方案了，内部我们管工具端叫做虚拟的「司机端」和「乘客端」，可以用来模拟批量甚至大量的用户，而不仅仅是一个用户。
分布式的虚拟司乘端
滴滴的客户端与后台通信，不仅仅有 HTTP 协议，还有 TCP 长连接，甚至还有 Thrift 协议。拿司机来说，接单等消息是通过 TCP 长连接下发的，意味着 TCP 长连接协议是必须的，而且需要为每个司机维护一个长连接。
考虑到需要模拟的司乘数量，虚拟的司机端、乘客端是分布式部署的，每个司乘端从数据中心获取司乘用户，包含基本信息、乘客路线、司机起始位置等信息，并且模拟批量司乘的发单等行为。使用数据中心的目的是，当端需要扩展时，拉取的司乘不能重复，不然重复登录可能导致被踢下线。
可动态调整的业务模型
虚拟端要模拟相对复杂、实时的交易模型，并且需要模拟不同的业务场景，以顺风车举例，平日高峰期的订单多为市内订单，而节假日的跨城订单比率增加很多。如何在不改代码的情况下可以压测不同的业务场景？我们实现了可动态调整的业务模型。
该模型中，司乘基本的交易过程、状态变化可以通过模型编辑完成，通过权重，可以调整用户本地单、跨城单的比例。即使更多的业务场景，只需生成业务模型即可支持。
更多实现细节
当然除了上面提到的，方案上还有很多细节需要考虑。为了与线上实际场景更贴近，我们从线上高峰期截取了一段时间内的乘客路线和司机位置，分阶段压测时，逐渐投放更多的司乘到虚拟城市，但这样有一个问题。
假设 A 城市有 1 万司机，高峰期有 1 万乘客在发单，他们都是随机而均匀分布的，如果把全部司机瞬间投放完成，所有乘客立即发单，绝大多数订单应该是可以派出并完成交易的。
但是考虑分阶段投放的场景：投放 1% 的司乘，上百名司机，上百个订单，虽然司机位置、乘客路线来自线上真实订单的采样，由于位置的随机性，成单量可能很少。即使投放了 10%，上千名司乘，实际成单量也远远达不到 1000个。
而我们分阶段投放要求的 10%，不光是投放数量达到线上 10%，也期望成单量等数据同步达到 10%，这样才能验证工具端方案是否合理、线上压力是否正常。
在这里，我们采用了一个简单的算法：东单是北京的一个热点区域，第一个司机、乘客投放在东单，基本上可以保证成单；前 1000 名司机、乘客投放在东单附近，成单量虽不能上千，但比完全随机要好很多。控制好司乘投放的位置，基本可以保证成单量与投放数量成比例增长。
2016 年上半年是滴滴 Uber 合并前最后的疯狂，运营活动频繁，业务峰值不断攀升，平台出现的线上事故也较为多些。
从 2016 年中项目启动，经过多次尝试、探索，终于在线上成功进行了全链路压测。为了不影响线上业务，压测的窗口期选择在凌晨，并且严格掌控压测节奏，把压测过程划分成几个不同阶段，逐渐提升压力，边压测边监控后台系统的压力：
几个主要的业务线先后进行了十余次压测，并发现一些线上问题，如某 API 接口耗时明显增长；长连接服务器的参数配置有误；分单服务 codis 访问超时；日志过多导致分单算法超时等。
除了验证线上系统的稳定性，全链路压测项目还带来一些附加的收益：
不同语言下的基础组件类库趋向收敛，Trace 通道覆盖了更多模块。
建立了一套完整隔离的线上环境，未来可以在线上做更多正确性验证。
现在的滴滴，越来越重视平台稳定性，对事故的预警、降级处理和事故处理预案越来越成熟，事故时长也明显缩短，但仍然存在单点故障、鲁棒性不高等潜在风险。展望将来，期望全链路压测能在更多领域发挥作用：线上环境的故障注入和故障演练；线上灰度发布环境的正确性验证；线上系统的容量预估等。
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