2023云原生無(wú)服務(wù)器計(jì)算突發(fā)流量測(cè)試平臺(tái)

目 定 術(shù) 性能檢 功能試 判定規(guī) 下列文件對(duì)于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅所注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）本文件。GB/T19001質(zhì)量管理體 要GB/T24001GB/T32399信息技術(shù)云計(jì)算參考架構(gòu)GB/T32400信息技術(shù)云計(jì)算概覽與詞匯GB/T35293（Cloud云原生是一種構(gòu)建和運(yùn)行應(yīng)用程序的方法，是一套技術(shù)體系和方法論，指在云上開(kāi)發(fā)、云上運(yùn)維、持續(xù)交付。突發(fā)流量是高并發(fā)調(diào)用的極端情況，平臺(tái)需要在非常短的時(shí)間內(nèi)處理相比于平時(shí)成千上萬(wàn)倍的流量規(guī)模。由于無(wú)服務(wù)器計(jì)算（ServerlessComputing）不會(huì)保留函數(shù)運(yùn)行實(shí)例的特征，平臺(tái)需要在短時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)大規(guī)模的運(yùn)行時(shí)，期間會(huì)產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)帶寬競(jìng)爭(zhēng)、內(nèi)存和總線帶寬競(jìng)爭(zhēng)等資源管理難題，由此可能會(huì)導(dǎo)致SLAs違規(guī)情況的發(fā)生。從流量特征來(lái)看，如下圖所示，與傳統(tǒng)云服務(wù)常見(jiàn)流量模式相比，突發(fā)流量初始的流量規(guī)模極大，從而導(dǎo)致系統(tǒng)缺乏預(yù)熱的契機(jī)而致使冷啟動(dòng)問(wèn)題較為嚴(yán)峻。DockerDockerLinuxcgroups，Linux（namespaces），來(lái)創(chuàng)建獨(dú)立的容器（containers）無(wú)服務(wù)器計(jì)算是一種按需提供后端服務(wù)的方法。無(wú)服務(wù)器提供者允許用戶(hù)編寫(xiě)和部署代碼，而不必?fù)?dān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施。從無(wú)服務(wù)器提供商獲得后端服務(wù)的公司將根據(jù)計(jì)算量來(lái)付費(fèi)，由于這種服務(wù)是自動(dòng)擴(kuò)展的，不必預(yù)留和付費(fèi)購(gòu)買(mǎi)固定數(shù)量的帶寬或服務(wù)器。服務(wù)級(jí)別協(xié)議（Service-LevelAgreement,SLA），是云計(jì)算中服務(wù)和客戶(hù)端之提供無(wú)服務(wù)器計(jì)算函數(shù)的數(shù)量、配置、調(diào)度策略等參數(shù)的可視化展示以及歷史擴(kuò)縮容記錄展示等功能。1表 硬件與軟件要1000QPS3000200msCPU300ms以?xún)?nèi)（開(kāi)始創(chuàng)建實(shí)例CPUApacheJMeter1000，查看壓測(cè)報(bào)告指標(biāo)：成99%，P993s。使用3000臺(tái)以上服務(wù)器/虛擬機(jī)部署平臺(tái)進(jìn)行組網(wǎng)測(cè)試，隨機(jī)抽樣（6%）2s對(duì)無(wú)服務(wù)器函數(shù)進(jìn)行埋點(diǎn)跟蹤，當(dāng)函數(shù)開(kāi)始執(zhí)行時(shí)表示已經(jīng)完成調(diào)度。統(tǒng)計(jì)此時(shí)的函數(shù)調(diào)度延遲情況。5sKubernetes1spidstat監(jiān)控函數(shù)進(jìn)程的上下文切換值(ContextSwitch)，（cswch/s）4次，平均非主動(dòng)切換(nvcswch/s）2CPUperf工具采集進(jìn)程詳細(xì)性能信息，查看處理器遷移次數(shù)（CPU-migrations）Prometheus使用perf工具采集進(jìn)程詳細(xì)性能信息，查看分支預(yù)測(cè)失敗率（branch-misses）是否10%。CPUperfCPU50%perf70%ApacheJMeterProm