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作者 | 代序 阿里如斯原生技能团队
导读：本次课程先容在 SAE 场景下，如何借助压测工具与 SAE 弹性能力来应对大匆匆的实践。紧张包含 3 部分要点：传统大匆匆面临的寻衅、SAE 大匆匆方案以及快速压测验证。
一次常见的大匆匆活动，技能职员常日会从下面几个方面动手，进行准备事情：
（图片来自网络侵删）
要完成上述准备事情，常常会碰着如下痛点：
系统核心全链路，短缺全局关系视角。须要花大量韶光，整理依赖关系。链路高下游问题、定位问题比较耗时。压测与在线应急保障过程中，汇总链路高下游问题，定位问题比较耗时，短缺快速定位剖析工具。业务开拓迭代快，须要常态化压测支持。大量重复性人力投入，给大家造成很大包袱。预留资源本钱高，须要频繁扩缩容。须要产品化支持自动弹性伸缩，降落自建机房等高本钱高闲置的固定投入。SAE 大匆匆办理方案首先，SAE 是一款面向运用的 Serverless PaaS 平台，在传统 PaaS 功能之外，供应了完备的全链路监控、微做事管理等能力，并借助 Serverless 能力，最大程度进行快速扩缩容、降落手工运维本钱。
SAE 供应的办理方案，将从三方面入手：
指标可视化：借助运用监控 ARMS 供应丰富的 JVM、全链路 Tracing 、慢 SQL 等功能，便捷地评估水位、定位问题；运用高可用：借助 AHAS 限流降级能力，流量激增时，保护核心做事，保障可用性不完备跌 0；性能压测：借助压测工具如 PTS，仿照单机压测或全链路压测，验证容量方案、创造运用问题。快速压测验证那么如何通过 SAE ，进行一次快速的大匆匆压测验证呢？下面将进行一次完全的展示：
第一步：不雅观察运用监控指标，大致拟定弹性/压测/限流降级通过不雅观察运用监控，对日常业务的监控指标，有一个大致的观点。以一个范例的电商类运用为例。
从监控情形看：
该运用为 HTTP 微做事运用；运用依赖大量 HTTP 微做事调用，少量利用 Redis / MySQL 做事，适宜利用单机 + 分布式压测工具，分别进行压测；QPS 指标，比较 CPU、MEM 和 RT 指标，对业务更敏感，更适宜作为弹性策略指标。第二步：选择得当的压测工具根据业务诉求，可以选择快速利用的工具，或功能完全的压测工具。
譬如单机 HTTP 压测工具 ab、wrk，可以供应大略快速的压测办法，但只支持单机、不支持高下文。如果我们须要支持 WebSocket 、常态化压测，云产品 PTS 可以供应较为完全的做事，比较自建本钱更低。第三步：配置 SAE 弹性伸缩策略 + AHAS 限流降级策略无需精准设置，选择一些得当的指标，配置 SAE 弹性伸缩策略，或额外配置 AHAS 限流策略 / ARMS 告警。
对 API 类型，可通过对 API QPS、SQL QPS 等指标进行限流，保障超过系统水位的要求，快速 failover，降落对容量内业务的 SLA；并选择运用监控指标 QPS、RT，配置弹性规则，让系统进行弹性伸缩；对付打算型运用，则可选择更敏感的指标，如 CPU、Memory 对运用进行扩缩容。第四步：实行压测 – 不雅观察结果 – 优化代码 – 调度策略配置1）根据压测与监控结果，看是否有必要优化代码，或调度 SAE 弹性伸缩策略、AHAS 限流策略。2）实行压测，查看压测结果，创造存在失落败要求。3）查看监控非常，创造存在 GC 非常。通过 SAE 掌握台，优化 JVM 参数办理。4）再次压测，验证问题是否办理。5）如此重复一两轮，办理个中创造的紧张问题，可以更从容地面对大匆匆。
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