高德全链路压测——语料智能化演进之路

Posted 2021-04-24 架构师社区

背景

高德地图作为日活过亿的国民级出行生活服务平台，承载着海量用户服务的是后台的超大规模集群。从用户角度，如果出问题，影响会很大。3机房异地部署造成线上环境复杂，链路复杂。在这样的条件下，如何避免因故障造成用户的伤害，以及在复杂链路条件下做好容量规划，做好灾备，并在第一时间发现问题，通过流量控制和预案演练做应急响应就显得至关重要，而所有的工作都不能等到事情发生之后才做，我们需要有一种验证手段来做好提前性能摸底，这就是全链路压测，让真实的流量提前到来。

全链路压测作为线上服务稳定性保障的重要手段，对高德来说也是非常重要的。高德全链路压测平台TestPG从无到有，在经历过常态化压测后，已基本可以保障高德的所有全链路压测和日常压测，达到了平台初期快速、准确压测和全链路压测的目标。而语料生产(流量处理)作为全链路压测的重要环节，本文将对此做重点介绍。

一次全链路压测可简单总结为3步：压测前的流量处理（也就是生产语料）、压测中确定压力模型启动压测、压测后的结果分析与问题定位。每次全链路压测，压测前的流量处理是整个压测过程中最耗时的一环。过去往往由运维采集日志交给测试同学写脚本处理，耗时相当严重、成本巨大，且存在请求过期等诸多问题。基于这些问题，高德全链路压测平台TestPG前期已规范了高德压测的语料格式，统一了高德压测的流量处理流程。但随着高德全链路压测的演进，后续面临两个主要问题：

• 语料生产流程缺乏统一管控。虽然平台前期已规范了语料格式，但各业务只是按照语料规范处理流量，生产流程缺乏统一、标准化管控，导致语料生产成本依然很大。尤其对于全链路压测来说，语料准备是最耗时的环节。

• 接口级别的精准控压无法满足需求。高德作为国民级的出行应用，流量受天气、地形、节假日的影响比较大。比如拿驾车导航来说，日常大多都是短距离的驾车导航，而国庆、春节大多都是长距离的驾车导航，而长距离的驾车导航对后端算力的要求是非线性增加的，甚至是成倍增加。但长短距离的驾车导航对压测平台来说是同一个接口，而平台目前的精准控压只能做到接口级别，无法模拟接口特征级别的压测。

基于以上两大问题，高德全链路压测团队设立语料智能化专项，重点解决以上相关问题。

解题思路和路径

引流标准化

高德的全链路压测彼时已基本拉通大多业务，但还属于一个演进阶段。对于语料处理，主要由各业务自行处理后用来压测，语料处理的来源缺乏统一性，日志、ODPS、流量等处理来源司空见惯。对于语料生产流程的统一管控，我们首先想到的是统一语料处理来源，必须选择一个低成本、高效率的方式作为语料生产的输入，而流量录制的方式就很切合。经过调研，发现高德其他业务场景对流量录制也有很大的需求。但高德过去的流量录制方式并不统一，各业务线自行拷贝流量经常会引起线上机器不稳定等问题。所以首先要做的是统一高德的流量录制，标准化引流。

语料生产平台化

要统一管控语料的生产流程，上面已经统一了语料生产的输入，接下来就是如何把流量转化为符合平台规范的语料，把整个转化流程平台化。但对于高德业务来说，各个业务都有其自身的特点，如果让平台为每个业务提供定制化的处理逻辑成本巨大，再加上平台对各个业务并不是特别熟悉，也很容易出错。而整个语料处理过程也存在一些通用的处理逻辑，所以我们必须提供一种既支持各业务定制化需求，又可以满足平台通用处理逻辑的方案。我们最终选择通过Flink来完成整个流量处理逻辑。

引流已经标准化，业务方只需查看流量的格式内容，编写Flink的UDF(用户自定义函数)，处理自身业务定制化的需求即可，而后续通用的语料存储等逻辑可通过Flink的sink插件来完成。这样既可以提供通用处理逻辑，又给业务的特殊需求提供了支持，扩展性良好。

语料智能化

上面已经提到高德这种国民级出行应用受各种环境影响比较大，如何达到接口特征级别的精准控压，是当时面临的又一大难题。平台已具备接口级别的精准控压，只需把接口按照特征分类，提供真实流量的特征分布即可。但流量的特征分布是实时变化的，如何提供符合流量高峰的特征分布是语料智能化的最终目标。

要实现语料智能化需要经历3个阶段。第一阶段是流量特征统计。我们需要明确影响流量变化的因素，体现到流量上就是具体的参数分布，具体有哪些参数会随着外界环境的变化而变化。当然这块高德大多业务线都有一些粗略的分析结果，前期可以直接采用，后期就需要有更细粒度的特征分析。

第二阶段是流量特征提取。有了具体的特征参数后，就需要对特征参数进行提取统计，后续可用来做智能预测。但特征参数的提取到底应该如何去做呢？经过综合分析发现放到语料生产的环节最合适。引流拷贝流量，语料生产环节用来处理流量，在这个环节提取特征参数再好不过了。而整个语料生产扩展性良好，对用户的特殊需求通过UDF完成，整个流量特征提取刚好可以在通用逻辑里面完成。

第三阶段就是智能预测与机器学习。有了特征参数的统计数据，就可以借助往年高德地图国庆或春节的流量特征，加上今年随着业务的流量变化趋势，智能预测出符合今年国庆或春节流量特征的数据，做到接口特征级别的精准压测，做到真正意义上的全链路压测，为高德地图服务的稳定性保驾护航。后续也可以借助机器学习自动发现影响流量变化的特征参数，自动采集分析，做到真正意义的语料智能化。

整体方案

整个引流工作将由开发的统一引流平台来完成，引流平台通过引流插件把流量缓存到Kfaka，最终落盘到ODPS。而整个语料生产服务直接对接引流平台，处理来自ODPS的流量即可。

语料生产服务的整体处理过程都由Flink来完成。用户只需编写Flink的UDF来完成自己业务线定制化的需求即可。而且整个Flink的UDF支持多参数传递，用户可灵活编写UDF，在执行过程中动态传递相关参数，解决请求过期等问题。

Flink sink是由平台开发的一个Flink源表解析插件，主要包括流量的特征分析与提取，以及把生产好的语料按照接口命名写入OSS供平台压测使用。目前流量的特征由各业务线自己提供，通过在平台添加完成。Flink sink在执行过程中调用平台开放API获取特征数据进行采集，最终上报给平台，平台后续再根据这些数据进行机器学习，智能预测出符合流量高峰的流量特征，供全链路压测使用。

核心功能介绍

Iflow引流平台

基于上面的问题分析，高德工程效率团队积极迎接挑战，短短几个月开发了Iflow引流平台，对高德的引流进行了统一管控，具体如下图所示：

Iflow引流平台以任务的方式对高德的引流进行管理。目前采用引流插件的方式进行流量拷贝(后续将支持更多引流方式)，流量通过Kafka缓存，最终写入ODPS供大家使用。用户只需要从ODPS提取需要的数据即可。而启动引流需要相关负责人审批，周知到关联业务，有效的降低了引流引起事故后排查的成本。

TestPG语料智能化

高德全链路压测平台语料智能化主要由3个模块组成：业务线管理、压测名单管理和接口比例管理。业务线管理主要用来管理高德各个链路的相关数据，包括关联引流任务、启动引流、引流记录、语料路径、压测header管理和触发语料生产等功能。一条业务线就是一条压测链路，从引流到语料生产以及语料特征分析等都是在业务线维度完成的。具体如下图所示：

功能介绍：

• 关联引流任务：主要完成和引流平台任务的关联以及配置相关的参数。

  
  

• 启动引流任务：启动引流平台任务，在引流结束后会自动触发语料生产，通过执行用户编写的Flink UDF和平台开发的Flink插件，完成语料的生产和特征参数的提取。

  
  

• 语料路径：在每次启动引流触发语料生产后平台会自动生成语料路径，用户可在创建语料的时候自主选择。

  
  

• 压测header管理：每条业务线都有自身的业务特点，在header上的体现也不同，这里主要用来管理压测http服务发送的header内容。

  
  

• 触发语料生产：语料生产有2条途径，一是关联好引流任务启动引流后会自动触发语料生产，包括特征参数提取等一系列的操作；二是在引流成功后，用户可能对UDF等参数有所修改，也可以通过此按钮来触发语料生产。

压测名单管理主要用来管理压测的接口。一个公司开始做压测，业务肯定是需要跟着去适配的，随之而来的就是业务改造，这是一个漫长的过程。为了方便管理，高德全链路压测平台对高德这边的接口进行统一管理。具体如下图所示：

压测名单是在引流过程中自动上报的，引流只要发现未在压测名单的接口就会自动上报压测平台，平台根据关联应用去关联对应的负责人，并推动确认。如果可压测就确认为压测名单，下次语料生产作为白名单正常引流。如果不能压测就区分为免压接口或待跟进接口。待跟进接口平台后续会以消息通知的形式推动业务线改造，最终达到真正意义的接口覆盖全、链路覆盖全的全链路压测。

接口比例管理前期主要是用来管理BI提供的、以及每次全链路压测调整的比较贴近真实情况的接口比例数据，作为后续全链路压测的一个参考。后期将通过语料生产提取流量特征的统计数据，智能分析预测出符合真实情况的流量比例，供全链路压测直接使用，具体如下图所示：

平台优势

语料平台化生产

整个语料生产对接了引流平台，并通过Flink来完成。既支持了业务方定制化的需求，也支持平台通用化的处理逻辑，扩展性良好。通用逻辑通过Flink sink来实现，并加入了流量特征提取等功能，推动了语料智能化的顺利进行。用户只需要学习Flink完成UDF的编写，然后在平台完成相关配置即可。很大程度上提高了语料生产的效率和质量，是语料从格式标准化向生产流程标准化的一大飞跃。

语料智能化

平台在整个语料生产的过程中，通过Flink插件完成了特征参数的统计汇总。目前用户只需在平台完成相关特征的配置，平台在语料生产过程中就会分析特征并统计汇总。有了特征参数的统计数据，将有助于平台后续的智能分析与预测，达到接口特征级别的精准控压，最终达到完全意义的全链路压测。

平台目前已经完成了语料的自动生产，并加入了语料智能化相关的工作。整个压测名单也是通过引流自动上报，后续将通过消息通知自动拉通业务线改造解决。接口比例管理模块也已支持接口比例的展示和调整，最终通过语料特征的智能预测，即可生产出符合流量高峰真实特征的语料。这些都将推动高德全链路压测智能化的演进。

未来展望

高德全链路压测平台语料智能化发展已经有一段时间了，通过大家的不懈努力，语料智能化已完成了语料的自动生产，以及特征参数的汇总和提取，为后续智能化奠定了基础。未来平台将通过机器学习的方式分析学习采集到的特征数据，根据往年流量高峰的特征情况，加今年流量的变化趋势预测出符合今年流量高峰的特征情况，做到接口特征级别的精准控压，完全模拟真实流量压测达到真正意义的全链路压测。

此外，平台将会借助机器学习自动分析发现影响流量变化的参数，自动提取分析，提高语料生产的准确性。

平台也会有置信度评估系统，分别对比真实的流量特征和预测的流量特征，分析产生误差的原因，进一步提高预测的精准度，做到完全真实的流量生产。后续配合平台的精准压测、压力模型和监控等功能达到真正意义的无人化、智能化的全链路压测。

特别推荐一个分享架构+算法的优质内容，还没关注的小伙伴，可以长按关注一下：

长按订阅更多精彩▼
如有收获，点个在看，诚挚感谢