基于ELK+Jmeter 打造大规模应用压测平台
Posted 铭毅天下
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于ELK+Jmeter 打造大规模应用压测平台相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
序言
Elasticsearch
Elasitcsearch 源于搜索查询,出色的性能,Free Schema、易用、扩展性强,已经逐步成为一个通用型的数据产品,适用于多种场景,尤其是NOSQL非事务性应用。
图示:db-engine权威综合排名目前第8
Elastic Stack
基于Elasticsearch,构建多种生态技术栈,解决方案,有来自官方的Elastic Stack,有来自社区的各种融合,也有来自云端厂商的产品方案。
图示:Elastic Stack 技术栈组合
微服务架构
互联网+移动互联网快速发展,应用形态多种多样,业务诉求复杂多变,前后端分离微服务架构理念应运而生,基于RESTful风格已成事实标准,对于应用响应性能要求越来越高,尤其是对于微服务API高并发高性能。
图示:微服务架构风格
jmeter
在微服务架构体系中,新增业务需求或者变更微服务API,在正式上线前,都需要进行压测,掌握关键性指标,便于持续优化或者架构方案调整。
业界有很多专注于微服务Api压测的方法、工具、产品等,其中jmeter可以作为一个亮点产品存在,功能特性强大,插件机制丰富,支持灵活多变的压测诉求。
图示:jmeter快速构建http测试
Elastic Stack + Jmeter
Jmeter 优点很多,毕竟不是云原生时代的产物,在生态完整性方面节奏慢下来了,几乎已经停止;Elastic Stack 生态技术栈融合得非常好,最大的优点在于其开源开放性。
想象一种应用场景,基于Jmeter搭建企业级分布式的压测平台,压测结果数据采集到Elasticsearch,基于beats采集应用级日志、指标,基于APM Agent采集应用链路等数据,都存储于elasticsearch,基于Kibana构建可视化报表,这一切对于成熟的社区生态,可以很快在企业内部落地,并达到预期效果。
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您将收获:
了解大规模微服务全链路监控分析的当前技术应用
了解Elasticsearch最新的特性功能以及应用场景
了解Elastic Stack技术栈的生态组合
了解Jmeter如何与Elastic Stack融合
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参考文献
spring microservices 微服务官方参考
https://spring.io/microservices
elk stack 技术栈官方参考
https://www.elastic.co/cn/what-is/elk-stack
apache jmeter 官方参考
https://jmeter.apache.org/index.html
关于我们
讲师
李猛 Elastic King 数据领域专家
Elastic Stack 国内顶尖实战专家
ELastic Stack 技术社区分享嘉宾
国内首批Elastic 官方认证工程师21人之一
阿里云MVP(大数据领域)
DBAPlus MVP(原创内容贡献者)
GitHub:https://github.com/ynuosoft
咕泡科技 《Elastic (ELK) Stack 架构师成长路径》主讲老师。
2012年接触Elasticsearch,对Elastic Stack 技术栈开发、架构、运维、源码、算法等方面都有深入实战。
负责过多种 Elastic Stack 实战应用项目,大数据分析领域、机器学习预测领域、业务查询加速领域、日志平台分析领域、基础指标监控领域、全文分词检索领域等。
服务过多家企业、提供Elastic Stack 咨询培训以及调优实施。
多次在 Elastic Stack 技术社区分享,发表过多篇实战干货案例文章。
十五年IT技术实战从业经验,涉猎行业众多、电商、物流、传统企业等,擅长大数据、系统架构等领域。
以上是关于基于ELK+Jmeter 打造大规模应用压测平台的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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