经典组合 | PTS + ARMS打造性能和应用诊断利器

服务端的性能测试，尤为是业务性能测试，是用来评估性能容量、诊断性能瓶颈和应用错误，或是验证高可用的能力，以此达到下降成本、提高用户体验的目的。可是，当须要有进一步的定位和刨析时，这类性能测试就会显得有点捉襟见肘。本文将介绍PTS + ARMS的经典组合，在性能容量评估、性能瓶颈诊断和应用错误诊断方面的实践方案。

性能测试PTS（Performance Testing Service)

脱胎于阿里全链路压测平台，是简单、直接的云化性能测试工具，可帮助用户轻松模拟海量访问的真实业务场景，支持所需资源随时发起，免去搭建和维护成本。

业务实时监控服务ARMS (Application Real-Time Monitoring Service）

是一款APM类的全链路(Tracing)监控产品。用户可基于ARMS的前端、应用和自定义监控，快速构建实时的业务监控能力。

 

适用行业

PTS + ARMS 组成的经典压测监控方案，不只已服务于淘宝、天猫等阿里巴巴集团内部用户，也正应用于其余多个行业，包括电子商务、互联网金融、游戏、新媒体、政府及大型央企等，支持新版本性能基线测试、大促场景测试和线上容量规划等场景。

 

典型应用场景

• 评估性能容量

以某知名在线教育平台为例，用户但愿以最小的成本应对常态化的选课高峰，同时，在流量峰值的状况下，用户体验不能降低。

根据木桶原理，容量最小的系统也就是木桶最短的板决定了站点的能力。用户须要作的是识别短板，经过调整长短板之间的机器配比达到拉平系统水位的目的，那么即便是一样数量的机器也能够提供更大的业务吞吐量，甚至不用额外扩容。

经过PTS集成云监控和ARMS监控，不只能够准确判断特定配置下的系统性能容量瓶颈，同时还能定位性能基线的配置短板，如系统性能、数据库瓶颈、代码问题等。性能容量评估分为如下3个步骤：

1. 使用PTS快速构建高仿真业务压测；
2. 经过PTS控制台一站式观察压测发起侧（客户侧）及服务侧（云监控）的端到端全监控，了解高压下的业务表现和各核心系统的性能水位状况；
3. 再经过ARMS集成，快速找到应用瓶颈点，列出接口快照，结合系统性能诊断慢快照具体耗时缘由，如系统性能，慢SQL，或其余代码问题。

• 诊断性能瓶颈

除了调整容量配比，PTS + ARMS还能够经过探测和识别系统瓶颈点，以提升站点性能的方式，进一步提高一样机器数量状况下的总体容量水位。

以在线教育平台上经过浏览器登陆为例，最多见的一个操做流程是：登陆 -> 根据用户的属性信息列出可选的课程列表 -> 用户经过查询条件进行准确的查询或者筛选 -> 选中最终的课程进行提交。

这个流程，做为一个事务，是有严格的前后顺序的。在PTS中就是一个串联链路。借助PTS对cookie的友好支持，整个链路均可以经过PTS配置出对应的压力测试流量，并借助ARMS进行监控，从而观察、分析性能瓶颈。

此外，用户还能够经过PTS发现接口调用性能瓶颈拐点，一键跳转到ARMS中，并基于具体线程刨息，发现具体代码栈内的性能瓶颈拐点，从而为优化代码性能，提供代码栈级别的证据。

性能瓶颈诊断分为如下3个步骤：

1. 使用PTS快速构建压测并一站式观察相关应用的接口调用耗时，寻找性能瓶颈点；
2. 使用ARMS观察对应应用的接口耗时，并找到对应的慢接口调用的线程进行刨析；
3. 经过线程刨析找到对应接口的线程快照，分析性能瓶颈。

• 诊断应用错误

诊断应用错误是企业级互联网应用正式上线前的另外一大场景。这类错误虽然通常不会直接影响调用耗时从而形成性能瓶颈，可是仍然会因为业务错误引起糟糕的用户体验。

应用在基线性能下除了耗时之外，一般还可能被返回各种调用错误，典型的有：

1. 超时错误(timeout)：当后端服务来不及响应时，可能会在客户端形成timeout 错误；
2. 熔断错误：该类错误主要是被各种熔断组件触发(如Sentinal), 保护后端应用性能；
3. 其余系统组件引发的错误：如性能超载引发的IOException等。

经过PTS + ARMS的经典组合，能够在压力增长时，有效发现以上的各种错误。

此外，基于PTS的施压侧监控和多维度监控特性，还能够经过ARMS集成关联到具体的错误异常详情，定位到具体错误抛出的详细代码，从而以指数级别提升压测场景下的接口错误诊断效率，错误接口诊断分为如下3个步骤：

1. 使用PTS，观察压测增长时是否发生业务异常/错误；
2. 使用ARMS，观察对应应用的整体错误调用，判断问题点。
3. 打开错误的异常详情，经过异常的快照详情判断根系错误根因。

可见，PTS经过集成ARMS的监控能力，可将关键的服务端性能指标整合到压测的总体监控中，以达到更快速、更便捷地识别问题的目的，下降用户的运维负担。

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做者： 中间件小哥
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