01 性能工程:为什么很多性能测试人员无法对性能结果负责? 你好,我是高楼。

今天是我们这节课的第一讲,我要带给你一个全面的性能概念——RESAR性能工程,它跟性能测试的逻辑不太一样,具体哪儿不一样?下面我就具体给你讲讲。另外,在这个过程中,我也会让你全面、系统地感知到性能工程都要做些什么工作。相信这节课不仅会改变你对性能的认知,也能对你的性能项目全过程有一个指引。

要为性能负责,就不能局限在“测试”上

《性能测试实战30讲》专栏中,我给出了性能测试的概念: 性能测试是针对系统的性能指标,建立性能测试模型,制定性能测试方案,制定监控策略,在场景条件之下执行性能场景,分析判断性能瓶颈并调优,最终得出性能结果来评估系统的性能指标是否满足既定值。

到现在,我仍然认为这是对“性能测试”最合理的描述。实际上,这一概念在出来之后引起了一些争论,主要在于:性能测试的团队需要去做瓶颈定位和优化吗?

我们先抛开概念本身,考虑这样一个问题:如果性能测试团队不做瓶颈定位和优化,那是否可以给出“上线后生产系统不会产生性能问题”这样的答案呢?

如果不能,那要这个性能测试团队有什么用?仅仅是找找初级的技术问题吗?这就像一个病人去医院看病,手术做了,药也吃了,一顿折腾后问医生:“我什么时候可以好呢?”要是医生说:“我也不知道!”你想想病人心里会是什么感受,有没有一种遇到庸医的感觉?

其实对应到性能测试中也是如此,我们的性能项目是有宏观目标的:

  • 找到系统中的性能瓶颈并优化掉;
  • 满足业务容量的要求,保障线上系统可以正常运行。

我建议你仔细看一下第二个目标,然后再想想我们刚才那个问题:性能测试的团队需要做瓶颈定位和优化吗?现在你是不是已经有答案了?当然是必须做呀!可是在当前的性能市场中,我看到很多性能团队连第一个目标都做不到,更别提第二个目标了。

带着这个问题的答案,我们再回到前面给出的“性能测试”概念。不知道你有没有意识到,对于“性能测试”来说,上面那个定义可能足够完整。但对于“性能”而言,是不是我们做完定义中的事情就完了呢?并没有。

因为从一个完整的性能工程来看,一个系统上线并经过正常的业务场景之后,我们还需要做一件事情:把线上的性能数据拿回来,和性能测试过程中的数据做环比,看之前做的是否满足真实的业务场景。而环比的内容就是我们的性能模型、性能指标等。

经过对比之后,如果没有误差,就说明这个性能测试项目做得非常好;如果有误差,那就需要我们修正误差,以便下一次做得更加贴合真实的系统。所以你看,从一个完整的性能活动的角度来讲,刚刚我们回顾的“性能测试”概念缺少了一个环节,就是性能环比

可是,性能环比又实在不能称为是“测试”的工作内容(请注意,我说的是:性能环比不是“测试”的工作内容,并没有说它不是性能团队的工作内容)。

也正因为如此,一直以来,不管我们怎么对“测试”这个概念做扩充,不管是将它“左移”还是“右移”(我也没搞懂啥左移右移的,不就是干活吗?说那么文艺干吗?),不管是做“灰度”还是“白盒”,只要一说是测试,它仍然会被限定在一个项目的某个时间段里。就像无论是敏捷、精益,还是瀑布,只要在一个具体的项目中,大家还是会普遍认为先有业务需求,再有产品设计,然后才有接下来的架构设计、研发、测试、运维。

也许有人会说,我可以不要测试,直接上线。是的,你可以这样做,只要能承担上线的风险就好了。可是,如果“测”和“不测”,上线都会有相同的问题,那这样的测试团队确实可以不要,“拉出去祭旗”即可。如果在你的经验中,“测”和“不测”出问题的比例是1:10,那估计测试就不会被放弃。这是一个非常合理的逻辑。

我们要做好性能,真正实现性能的那两个宏观目标,就不能只局限在“测试”上,不能将它当成是一个项目中的某一环,我们需要用“工程”的视角来看待“性能”这件事儿。

为性能结果负责需要三方面支持

讲到这,我们还需要考虑一个问题:如果真的把测试只局限在项目的某个时间段内,那测试人员需不需要对整个线上负责呢?我想你心里应该有答案了,那就是不需要,因为测试人员被局限在一个环节里了。

不过,我相信有很多测试人员还是背了不少性能问题的锅。

如果出了问题后你仅仅是被领导骂几句,工作也没丢,那倒没什么关系。可如果你是做第三方测试的,你为线上负过责吗?你敢负责吗?在我的职业生涯中,有无数次听说某个系统上线后出了性能问题,导致千万级、亿级的经济损失。说真的,作为性能团队的人,我们还真负不起这个责。

作为性能测试人员,如果要对性能结果负起责任,我们至少需要以下三方面的支持。注意,“测试”自然是不能局限在项目的某个时间段内的,否则这没法弄。

  • 技术细节

首先,我们的技术细节需要做到和线上一致,比如说软硬件环境、网络架构、基础数据、测试场景、监控部署等等,这些我会在整个专栏中进行讲解。说到这,给你一个小提醒:在一个性能团队中,你自己的基础技能一定要能足够支撑起项目,这是一个前提。

关于技术细节要和线上一致的问题,有人可能会提到“线上全链路”。我想说的是,请不要看到一个概念就不理智地各种套用。在很多系统中,我们不可能在线上做这样的改造,原因很简单:如果你的全链路测试导致线上出了高级别事故,那把你一个团队废了都不解气。

  • 工作范围

要对整个系统性能负起责任,我们性能测试人员的工作范围就需要扩大,并且要向前扩大到性能需求

有人说性能需求不就是性能测试人员定的吗?这种无赖的锅,我们可背不起。因为一个性能需求,是由业务、架构、研发、测试、运维以及不懂技术的领导一起来定的。如果仅让测试人员来定性能需求,在我遇到过的项目中,有99.99%的机率会变成这个样子:这个性能项目仅仅是找找基本的技术瓶颈,有些性能团队甚至连技术瓶颈都找不到。

性能测试的工作范畴除了要向前扩大到性能需求外,还要再向后扩大到运维过程。我并不是在说性能团队的人要参与运维,而是我们要把运维过程中的数据拿回来做环比,然后迭代我们的性能实施过程。

  • 工作权限

当然,工作范畴扩大了,也要做到权责对等。

我遇到过很多公司,他们的性能团队都是处在职低言轻的位置上:对外,干不过架构、研发、运维;对内,技术没有自信;对上,领导说啥就是啥;对下,哦,下面没人,所以不用对下。

你想想,在这样的局面里,有时连个系统、数据库的操作权限都没有,还能对性能做什么优化?对于一个你连优化都没有权限的系统,如果它的性能出了问题,肯定也不是你该背的锅。

那什么是我们要的工作权限呢?有两种:技术权限指挥权限

技术权限很容易理解,无非就是主机登录root、数据库DBA等权限。而指挥权限就是,我们在需要什么人做什么事情的时候,一定要能叫得动。比如你让运维查个生产数据,要是运维只给你一个白眼,这活就没法干了。所以,我们需要什么数据,会产生什么样的结果,一定要环环相扣,缺少了一个环节,那就走不下去。

当然了,我们说要有指挥权限,并不是让你瞎指挥别人做不相干的事情,比如“来,研发给我捏个肩膀”“来,运维去给我买个咖啡”……这分明就是找揍。

我们讲了这么多,那到底性能测试应该如何干呢?这就要引出“性能工程”这个概念了。

什么是性能工程?

从“测试”到“工程”,看似是一个简单的描述变化,其实是完全不同的做事逻辑。

我先在这里下一个定义——RESAR性能工程。

我们平时说的性能工程,是将IT中的各种技术应用到具体的性能项目中的过程。而我提到的RESAR性能工程,是对性能项目过程中的各个具体的动作做更详细的描述,使之可以成为可以落地的具体实践。

“RESAR性能工程”这个名字是我自己定义的,你不用去网上搜索,现在还搜不到。下面我会为你描述RESAR性能工程的过程。注意啊,我们不讨论用什么样的研发模型(比如敏捷、DevOps等),因为这些都是过程的组织方式,我们暂时把它们抛到脑后,先来看看性能工程到底要干哪些事情。

  • 业务需求

从整个项目的生存周期角度来看,有了业务需求之后,我们就要开始分析可能出现性能问题的业务关键点,像业务路径、业务热点数据、秒杀业务、实时峰值业务、日结批量等。然后再创建出业务模型。

对于新系统来说,我们就算是拍脑袋也要给出业务模型;如果是已有系统的业务模型,那我们就可以通过统计生产业务量的方式来得到。

  • 立项

有了业务需求之后,技术项目就开始立项了。这时候需要具备性能架构思维的人介入到立项环节中,在技术选型、架构设计层面给予专业的意见,来规避以后可能出现的性能问题。

具体来讲,这位拥有性能架构思维的人需要做高可用、可伸缩可扩展、负载均衡SLB、TCP层优化、DNS优化、CDN优化等与性能相关并且是架构该干的事情。再细化一下,那就是各组件的线程池配置、连接池配置、超时配置、队列配置、压缩配置等细节。

有了这些内容之后,就开始做容量评估、容量模型建立、容量水位模拟等模型建立。

  • 研发

接着我们就到了研发环节。在这一环节中,当一个功能实现后,性能团队要做的是:列出每一个方法在没有任何压力的情况下,它们的执行时间以及对象消耗的内存,以便后续做容量场景时做相应的计算。

这是一个琐碎的工作,不过我们可以用一些工具进行整体分析,不用一个个看方法和对象。通常,这个步骤在学术界有一个更为笼统的名字,你应该听过,叫白盒测试。

其实,行业中大部分人做白盒测试也只是看看功能是不是正常,关注性能的人少之又少。而且,这个工作经常由研发工程师来做。这里我们不讨论自己测自己有什么问题,毕竟我们不能否定所有研发工程师的责任心。

如果我们只从普遍的项目周期来看的话,在资本家极尽压缩的手段之下,研发工程师在业务功能研发出来后,基本已经精疲力尽了,还能有时间干这些活吗?这时候,性能团队的存在就有了价值,就是把代码拿过来做性能分析。

所以,不要再说性能团队的人不懂开发是合理的,从性能工程的角度看,我们测试人员需要具备一定的技能。

  • 测试

有了完整的业务功能后,我们就到了测试环节,这时候性能测试工程师终于可以“正式”上场了。

在这一环节中,我们需要按照基准场景(单接口、单系统容量场景)、容量场景(峰值、日结、秒杀、日常等场景)、稳定性场景和异常场景的执行顺序,把前面所有和性能相关的工作都验证一遍。

关于异常场景是否要放在性能中的问题,其实一直都有着争论,不过我要说明一点,就是在我的概念中,只要是需要压力的场景,都可以放到性能中来做。

  • 运维

在系统上线运维之后,我们还需要把运维过程中产生的业务数据和性能监控数据,与前面做的性能场景结果数据做环比。如果比出了问题,那就修正性能过程,然后再从修正点接着往下做。

《性能测试实战30讲》专栏里,我用这张图总结了性能测试的概念:

基于刚才讲的内容,我把它做一个变化:增加“业务分析和架构分析”、“环境准备”以及“生产运维”这三部分。

现在这张图就完整描述了RESAR性能工程的过程。

明白了性能工程要做哪些事情后,我们再来整体看一下“RESAR性能工程”。实施RESAR性能工程的要点是:

  • 通过分析业务逻辑和技术架构,创建性能模型,制定性能方案,准备应用环境,设计并实施性能部署监控;
  • 实现符合真实业务逻辑的压力;
  • 构建性能分析决策树,通过监控手段获取各组件的性能计数器;
  • 分析计数器的数据查找出性能瓶颈的根本原因并优化;
  • 通过环比生产环境的性能数据修正场景。

关于性能工程,你现在可能有很多疑问,下面我会着重给你讲一讲比较关键的几点。

一定的沟通成本是必要的

首先,还是来看我们这张性能工程的过程图。

在图中,你可能觉得业务和架构分析、性能需求指标、性能模型和生产运维这几个环节看起来比较单薄。实际上,它们的工作内容并不少,并且有可能花费你很高的沟通和操作成本,消耗较长的项目时间。不过,这三个环节是可以与其他工作并行的。所以,项目整体的周期并不会有所增加。

有人看到这里或许会问:“这样的性能工作岂不是要消耗很大的精力?费时又费钱,要是看不到产出,那还值得吗?”如果你也有此困惑,不妨看看我们前面讨论的内容: 如果性能测试团队不做瓶颈定位和优化,那是否可以给出“上线后生产系统不会产生性能问题”这样的答案呢?

如果不能,那要这个性能测试团队有什么用?仅仅是找找初级的技术问题吗?这就像一个病人去医院看病,手术做了,药也吃了,一顿折腾后问医生:“我什么时候可以好呢?”要是医生说:“我也不知道!”你想想病人心里会是什么感受,有没有一种遇到庸医的感觉?

其实说到沟通和操作成本,可能是因为我遇到的工作环境大多比较“恶劣”,我经历过太多的江湖场面,所以非常清楚沟通的时间成本要远大于技术消耗的时间成本。不过,对于一个企业来说,这些工作一旦有了第一次流畅的执行后,往后几乎不会再消耗什么时间。而你如果把每天刷小视频和购物的时间拿来干这些活,也就足够了。

前段时间我给一个企业做咨询,从生产运维上拿数据回来做分析比对,只用了大概不到两个小时就把生产上的业务模型给弄出来了。不过,第一次做抽样的时间成本确实会高一些,因为我们可能需要搭建一些平台工具来支撑自己的想法。有了工具平台之后,后面的运维部分就比较简单了,不用太耗费精力。因为数据本来就在那里,性能团队只需要看一下那些数据。

不过在我遇到的客户场景中,经常可以看到性能团队的人想要个运维的监控数据都非常难。再加上如果你的技术又不怎么样,话说不出三句就让人怼得哑口无言,那别人就更会怀疑你要生产数据的潜在用心了。

所以,如果我刚接一个项目就看到这样的场景,那我肯定不会去问运维要数据来自己分析。我只会问他们要结果数据,并且我还会给他们定一个框,让他们就给框里的数据即可。

万一他们给不出来怎么办?没关系,你还记得小学生的绝招吗?告诉老师呀!经过沟通,领导知道了这些数据的用途,事情就好办了。如果运维觉得生产上的log都是关键的核心数据,那也没关系,让他们指定一个运维的人来天天陪着我就好了。在不断提供性能数据又反复加班的过程中,他陪着你干一段时间之后,就会主动把权限给你,哈哈。

其实话说回来,在性能工作中不管涉及到了什么职位或是什么背景的人,你都要记住一点,作为性能团队的人,在你和别的团队沟通时,一定要把问题提得精确具体,把为什么要这样做,这样做的成本、好处,以及不这样做的坏处,都说明白就可以了。

这样做有什么必要吗?

我给你举个例子,你想想我们为什么要用真实环境中的业务比例来做测试模型?答案非常简单,因为你不这样做的话,测试出来的结果肯定不能回答生产容量的问题。如果一个业务的比例在生产上是10%,而你在性能场景中定为20%,那就可能产生完全不一样的结果。

在性能项目中,有很多因为沟通不畅而导致的执行偏差,所以我们一定要搞清楚各方想表达的具体在执行层面如何操作,这个沟通过程非常非常重要。

性能工程由谁来推动?

我希望你能明白,我在这里做的所有努力都是为了让性能有一个完整的环路。说到这里,其实还有一个绝大的Bug,那就是性能工程由谁来推动。

关于项目工程级的东西,一定不是一个职低言轻的人能干得动的,即使授权也照样不行,因为这需要很强的项目管理能力。而上层领导又不懂技术,甚至不能理解为什么弄个性能要这么大动干戈(要是遇到这种情况,你可以这样解释:如果不关心线上会不会“死”的话,那就不用大动干戈)。

所以,性能工程一定要由一个职高言重的人来推动。至于具体的工作内容,由性能实施的人来承接就可以了。

“性能工程”不同于那些看似先进的概念

讲到这,你可能觉得有些概念与我所说的性能工程极为相似,比如全链路。我相信肯定有人会问,这时候是不是可以把全链路提到台面上来了?不是我贬低全链路的市场价值,在我们这个“说邮轮做筏子”的文化氛围里,很多企业都盯着大厂做事情,大厂做什么自己也跟着做什么,根本不仔细考虑这些事所产生的成本和代价。

其实大部分企业都消耗不起全链路的组织成本。如果仅仅做些技术改造,把链路改成旁路就叫做全链路,那实在是有些浅薄了。因为技术改造并不是关键的问题,关键在于你改造完了之后得跑起来。

做线上全链路的目的,是为了通过使用生产环境中的架构、软硬件环境、数据、网络结构等等,来达到模拟真实业务压力场景的目标。如果你做完了一连串的技术改造后,结果只运行了30%的业务压力,那就得不偿失了。如果你运行了100%甚至更高的业务压力,并且业务模型也符合生产的样子,那么恭喜你,这事做得非常有价值。

但是,很多系统不像互联网系统那样只有一个业务主流程。如果业务逻辑复杂度高,那出错的成本根本就不是一个企业能够承受的。我们不用脑袋考虑也能知道,这样不可能在线上做各种测试。所以,线上全链路这个思路,只对一些特定的业务场景有价值。而现在那些明明不适合却还要挤着脑袋往上凑的企业,再过几年自然会清醒下来。

至于DevOps,在这里我不会展开说,因为DevOps偏技术管理的角度。我也不想讨论什么左移、右移(我也没搞懂啥左移、右移的,不就是干活吗?说那么文艺干嘛?),因为“左移”“右移”这个词特别像是主动抢别人的活,有没有?一个是该干的活,一个是抢别人的活,从职责划分上听着就不那么名正言顺。就像我之前听到有人说“全栈”这个词一样,如今在我的生活中,它也只是酒桌上说笑的谈资而已。

在性能中,我不建议你用这些概念来规定边界,因为角度是不同的,而且也只有“工程”这个词符合我想表达的意思。讲到这,我希望你能明白,性能工程就应该是针对一个系统生命周期的完整的工程级活动。

性能工程不是飘在天上的

另外我还想强调一点,请不要拿着“工程”的幌子干“测试”的事情,也不要把工程说得飘在天上。只跟别人说一大堆原理,却没有一个落地的过程,那是彻头彻尾地耍流氓。我见过太多所谓的“专家”,谈起理论时一套一套的,但在落地的时候,就灰溜溜地往后躲。

我曾经在一个项目上遇到一个专家,他刚到工作现场时,那状态别提有多牛了。等他扯了一通后,我淡淡地说了一句:“来,解决问题吧”。谁知这哥们回了一句:“百度上查呀!”当时我都有买枪的冲动了,还是那种带梭子的重机枪。

关于性能工程中的概念,我还是要尽量说明一下:请你注意,我给你讲的概念都不是枯燥且飘在空中的东西,它们一定是可以落地的。并且在后面的课程中,我会让你看见它们具体是怎样落地的。

总结

好,我们这节课就讲到这里,我给你总结一下。

鉴于在当前的性能市场中,大家都太把“测试”这个词当成重点,而从测试的角度出发,又解决不了线上会不会“死”的问题。所以我把性能提到“工程”的层面来解析。如果一个企业可以从“工程”角度来完整地规划性能过程,那必然会超出当前“性能测试”的范畴。而且,也只有从“工程”角度出发,才能够真正保障一个系统的业务正常运行。

说到这,我们把性能工程再次定义一下。很显然,这是我们这节课的重点。

性能工程是指,通过分析业务逻辑和技术架构,创建性能模型,制定性能方案,准备应用环境,设计并实施性能部署监控,实现符合真实业务逻辑的压力,通过监控手段获取各组件的性能计数器,分析计数器采集出的数据,查找出性能瓶颈的根本原因并优化,最后通过环比生产环境的性能数据修正场景。

课后作业

最后,我想请你思考两个问题:

  • 性能工程和全链路压测、DevOps等概念有什么区别?
  • 描述下你理解的RESAR性能工程?

欢迎你在留言区与我交流讨论。当然了,你也可以把这节课分享给你身边的朋友,他们的一些想法或许会让你有更大的收获。我们下节课见!

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参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/%e9%ab%98%e6%a5%bc%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%ae%9e%e6%88%98%e8%af%be/01%20%e6%80%a7%e8%83%bd%e5%b7%a5%e7%a8%8b%ef%bc%9a%e4%b8%ba%e4%bb%80%e4%b9%88%e5%be%88%e5%a4%9a%e6%80%a7%e8%83%bd%e6%b5%8b%e8%af%95%e4%ba%ba%e5%91%98%e6%97%a0%e6%b3%95%e5%af%b9%e6%80%a7%e8%83%bd%e7%bb%93%e6%9e%9c%e8%b4%9f%e8%b4%a3%ef%bc%9f.md