通过生产环境流量录制/线下回放 配合基于云原生的灰度发布 实现保质保量的持续集成
Posted 李昊轩的博客
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了通过生产环境流量录制/线下回放 配合基于云原生的灰度发布 实现保质保量的持续集成相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
流量回放/复制, 从测试的角度, 本质是:通过把线上的真实流量复制到线下环境,解决测试环境模拟不够真实,或覆盖不够全面的问题。
从公网下载二进制可执行文件
wget https://github.com/buger/goreplay/releases/download/v1.0.0/gor_1.0.0_x64.tar.gz
#解压
tar xvf gor_1.0.0_x64.tar.gz
流量实时复制到指定目标
比如可以直接复制到 target_server:8080
gor --input-raw :80 --output-http "http://target_server:8080"
也可以只打印到标准输出
gor --input-raw :8080 --output-stdout
流量录制到文件
将本地8080端口的全部流量 无差别卢指导 本地 requests.gor 文件中, 注意扩展名一定要为.gor
gor --input-raw :8080 --output-file=requests.gor
通过 gor 文件 流量回放到指定目标
gor --input-file requests.gor --output-http="http://localhost:8081"
一些过滤的参数
--http-allow-method GET
--http-allow-url mall.*hotword
说一下大概的思路
-
通过上面的一些基本参数, 我们可以使用gor来录制线上的流量
gor 支持指定url录制,
对于k8s, 我们可以监控在ingress-controller 的公网端口上
对于istio加持的k8s, 一样的, 我们也可以监控在 istio-ingress-gw 上 -
当我们, 以文件的形式, 也就是 .gor 文件, 也就是线上流量的持久化文件后
我们就相当于有了非常全的单元测试集合
至于怎么判断这些单元测试结果是对的还是错的, 就要看如何设计了 -
流量回放时, 一定要保证数据库的数据一致性, 也就是注意要
基于流量录制起始时刻时的数据库快照
进行工作, 这里的数据库指的是一切非无状态 调用链路
, 比如redis mysql mongodb 甚至jvm内的各种cache -
在基于回放的流量测试后, 根据结果决定是否上线新版本, 再配合灰度发布, 更新到生产环境
-
使用线上流量来加强测试 配合云原生的灰度发布 yyds!
以上是关于通过生产环境流量录制/线下回放 配合基于云原生的灰度发布 实现保质保量的持续集成的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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