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傳統監控工具的挑戰：維運

Application <-> Cache <-> Database

系統上線之後的問題：

  1. 如何監控複雜的 APP
  2. 可視化的挑戰 (Dashboards)
  3. 大規模用戶負載的挑戰

大流量時會發生什麼事？

Load Balancer <-> App x N <-> Cache (2nd Dead) <-> DB (1st Dead)

在沒有測試的情況下，假設東西是壞的

If you haven't tried it, assume it's broken.

大規模用戶負載的挑戰：性能評估

  • 預防性的性能評估

    • 使用壓測工具模擬大量的併發使用者，並進行不同負載條件下的測試。

  • 故障排除和問題解決

    • 壓力測試可以重現間題，監控則可以提供實時敷摄以及性能損標的健化情況，從市更好地進行故障排除和商題解決。

  • 持續監控和迭代優化

    • 壓力測試可以定期執行，以確保素統在不同負載下的性能穩定性
    • 監控則可以提供實時數振，餵你能夠隨時了解素統的運作狀態

Load Testing

  • Smoke Testing：基本的功能測試
  • Load Testing：在一定負載的情況下，系統的支撐情況
  • Stress Testing：超出預期的負載，測試突然的極限可以支撐到哪邊 (e.g. 搶票系統）
  • Soak Testing：長時間的穩定性

吃飯類比：

  • Smoke Testing：慢慢吃
  • Load Testing：食量上限
  • Stress Testing：超過食量＋塞
  • Soak Testing：80% 長時間

壓力測試要有目標

SLA
SLO

測試計畫，測試策略

VU Virtual User

極端情況看 90% 95%

其他的實作 demo slide

import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';
export const options = {
  vus: 10,
  duration: '30s',
};
export default function () {
  http.get('http://test.k6.io');
  sleep(1);
}

js <-> Go 的關鍵 GOJA
https://github.com/dop251/goja

官方資源有限

  • source code 建議可以挑這幾隻看：
    • K6.go
    • Executor.go
    • Http.go
    • Metrics.go
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