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革命尚未成功,同志仍须努力下载JDK17

作者:Albert.Wen  添加时间:2017-12-13 17:53:04  修改时间:2024-12-13 02:43:53  分类:17.性能测试/JMeter  编辑

提纲:

  1. 为什么要做仿真测试
  2. TCPCopy是如何工作的
  3. 实作:仿真测试的拓扑
  4. 实作:操作步骤
  5. 可能会遇到的问题
    1. ip_conntrack
    2. 少量丢包
    3. 离线重放
    4. 不提取7层信息
  6. 观测的性能指标

一、为什么要做仿真测试

线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量。所以,线下压得好好的系统,上线后可能某天突然雪崩,说好能支撑 5 倍流量的系统重构,也许流量一翻倍就彻底挂了。

但办法总比问题多。

系统重构或重要变更上线前,可以拷贝线上真实流量,实时模拟线上流量,甚至可以放大真实流量,进行压力测试,以评估系统承载能力。

反过来也可以这样,如果线上跑着跑着发现有性能瓶颈,但线下环境难以复现,还不如把真实流量拷贝到线下重放,毕竟线下环境便于上各种排查手段,重放几遍都行,直到找到问题。

所以本次基于 Varnish 的商品详情页静态化在上线前,做了仿真压测。

 

如何实时拷贝线上真实流量呢?

TCPCopy。

 

2010年,网易技术部的 王斌 在王波的工作基础上开发了 TCPCopy - A TCP Stream Replay Tool。2011年9月开源。当前版本号是 1.0.0。很多公司的模拟在线测试都是基于 TCPCopy 做的,如一淘

TCPCopy 是一种请求复制(复制基于 TCP 的 packets)工具 ,通过复制在线数据包,修改 TCP/IP 头部信息,发送给测试服务器,达到欺骗测试服务器的TCP 程序的目的,从而为欺骗上层应用打下坚实基础。

二、TCPCopy是如何工作的

王斌讲过,基于 Server 的请求回放领域,一般分为离线回放和在线实时复制两种。

其中请求实时复制,一般可以分为两类:

1)基于应用层的请求复制 ,

2)基于底层数据包的请求复制。

如果从应用层面进行复制,比如基于服务器的请求复制,实现起来相对简单,但也存在着若干缺点:

1)请求复制从应用层出发,穿透整个协议栈,这样就容易挤占应用的资源,比如宝贵的连接资源 ,

2)测试跟实际应用耦合在一起,容易影响在线系统,

3)也因此很难支撑压力大的请求复制,

4)很难控制网络延迟。

而基于底层数据包的请求复制,可以做到无需穿透整个协议栈,路程最短的,可以从数据链路层抓请求包,从数据链路层发包,路程一般的,可以在IP层抓请求包,从IP层发出去,不管怎么走,只要不走TCP,对在线的影响就会小得多。这也就是 TCPCopy 的基本思路。

从传统架构的 rawsocket+iptable+netlink,到新架构的 pacp+route,它经历了三次架构调整,现如今的 TCPCopy 分为三个角色:

  • Online Server(OS):上面要部署 TCPCopy,从数据链路层(pcap 接口)抓请求数据包,发包是从IP层发出去;
  • Test Server(TS):最新的架构调整把 intercept (拦截) 的工作从 TS 中 offload 出来。TS 设置路由信息,把 被测应用 的需要被捕获的响应数据包信息路由到 AS;
  • Assistant Server(AS):这是一台独立的辅助服务器,原则上一定要用同网段的一台闲置服务器来充当辅助服务器。AS 在数据链路层截获到响应包,从中抽取出有用的信息,再返回给相应的 OS 上的 tcpcopy 进程。

请配合下图1理解:

图1 三个角色的数据流转方式

Online Server 上的抓包:

tcpcopy 的新架构在 OS 上抓请求数据包默认采用 raw socket input 接口抓包。王斌则推荐采用 pcap 抓包,安装命令如下: 

./configure --enable-advanced --enable-pcap
make
make install

这样就可以在内核态进行过滤,否则只能在用户态进行包的过滤,而且在 intercept 端或者 tcpcopy 端设置 filter(通过 -F 参数,类似 tcpdump 的 filter),达到起多个实例来共同完成抓包的工作,这样可扩展性就更强,适合于超级高并发的场合。

为了便于理解 pcap 抓包,下面简单描述一下 libpcap 的工作原理。

一个包的捕捉分为三个主要部分:

  1. 面向底层包捕获,
  2. 面向中间层的数据包过滤,
  3. 面向应用层的用户接口。

这与 Linux 操作系统对数据包的处理流程是相同的(网卡->网卡驱动->数据链路层->IP层->传输层->应用程序)。包捕获机制是在数据链路层增加一个旁路处理(并不干扰系统自身的网络协议栈的处理),对发送和接收的数据包通过Linux内核做过滤和缓冲处理,最后直接传递给上层应用程序。如下图2所示:

libpcap的三部分

图2 libpcap的三部分

Online Server 上的发包:

如图1所示,新架构和传统架构一样,OS 默认使用 raw socket output 接口发包,此时发包命令如下: 

./tcpcopy -x 80-测试机IP:测试机应用端口 -s 服务器IP -i eth0

其中 -i 参数指定 pcap 从哪个网卡抓取请求包。

此外,新架构还支持通过 pcap_inject(编译时候增加--enable-dlinject)来发包。

Test Server 上的响应包路由:

需要在 Test Server 上添加静态路由,确保被测试应用程序的响应包路由到辅助测试服务器,而不是回包给 Online Server。

Assistant Server 上的捕获响应包:

辅助服务器要确保没有开启路由模式 cat /proc/sys/net/ipv4/ip_forward,为0表示没有开启。

辅助服务器上的 intercept 进程通过 pcap 抓取测试机应用程序的响应包,将头部抽取后发送给 Online Server 上的 tcpcopy 进程,从而完成一次请求的复制。

三、实战:仿真测试的拓扑

下面将列出本次仿真测试的线上环境拓扑图。

环境如下:

  • Online Server
    • 4个生产环境 Nginx
      • 172.16.***.110
      • 172.16.***.111
      • 172.16.***.112
      • 172.16.***.113
  • Test Server
    • 一个镜像环境的 Nginx
      • 172.16.***.52
  • Assistant Server
    • 镜像环境里的一台独立服务器
      • 172.16.***.53

拓扑如图3所示:

压测环境拓扑

图3 压测环境拓扑

它的数据流转顺序如下图4所示:

压测环境的数据流转顺序

图4 压测环境的数据流转顺序

四、实战:操作步骤

下面分别列出在 Online Server/Test Server/Assistant Server 上的操作步骤。

3.1 Online Server 上的操作:

下载并安装 tcpcopy 客户端;

git clone http://github.com/session-replay-tools/tcpcopy
./configure
make && make install

安装完成后的各结构目录:

Configuration summary

  tcpcopy path prefix: "/usr/local/tcpcopy"

  tcpcopy binary file: "/usr/local/tcpcopy/sbin/tcpcopy"

  tcpcopy configuration prefix: "/usr/local/tcpcopy/conf"

  tcpcopy configuration file: "/usr/local/tcpcopy/conf/plugin.conf"

  tcpcopy pid file: "/usr/local/tcpcopy/logs/tcpcopy.pid"

  tcpcopy error log file: "/usr/local/tcpcopy/logs/error_tcpcopy.log"

运行 tcpcopy 客户端,有几种可选方式:

./tcpcopy -x 80-172.16.***.52:80 -s 172.16.***.53 -d          #全流量复制
./tcpcopy -x 80-172.16.***.52:80 -s 172.16.***.53 -r 20 -d    #复制20%的流量
./tcpcopy -x 80-172.16.***.52:80 -s 172.16.***.53 -n 2 -d     #放大2倍流量

3.2 Test Server 上的操作:

添加静态路由:

route add -net 0.0.0.0/0 gw 172.16.***.53

3.3 Assistant Server 上的操作:

下载并安装 intercept 服务端;

git clone http://github.com/session-replay-tools/intercept
./configure
make && make install

安装完成后的各结构目录:

Configuration summary

  intercept path prefix: "/usr/local/intercept"

  intercept binary file: "/usr/local/intercept/sbin/intercept"

  intercept configuration prefix: "/usr/local"

  intercept configuration file: "/usr/local/intercept/"

  intercept pid file: "/usr/local/intercept/logs/intercept.pid"

  intercept error log file: "/usr/local/intercept/logs/error_intercept.log"

运行 intercept 服务端;

./intercept -i eth0 -F 'tcp and src port 80' -d

生产环境和镜像环境数据传输流程图

图5 生产环境和镜像环境数据传输流程图

对照上图5,再简单解释一下工作原理:

  1. TCPcopy 从数据链路层 copy 端口请求,然后更改目的 ip 和目的端口。
  2. 将修改过的数据包传送给数据链路层,并且保持 tcp 连接请求。
  3. 通过数据链路层从 online server 发送到 test server。
  4. 在数据链路层解封装后到达 nginx 响应的服务端口。
  5. 等用户请求的数据返回结果后,回包走数据链路层。
  6. 通过数据链路层将返回的结果从 test server 发送到 assistant server。注:test server 只有一条默认路由指向 assistant server。
  7. 数据到达 assistant server 后被 intercept 进程截获。
  8. 过滤相关信息将请求状态发送给 online server 的 tcpcopy,关闭 tcp 连接。

五、可能会遇到的问题

王斌自己讲:要想用好 tcpcopy,需要熟悉系统知识,包括如何高效率抓包,如何定位系统瓶颈,如何部署测试应用系统,如何抓包分析。常见问题有:1)部署测试系统不到位,耦合线上系统,2)忽视系统瓶颈问题,3)不知道如何定位问题,4)资源不到位,资源紧张引发的问题 。

1)ip_conntrack

2014年6月,微博的唐福林曾说:“Tcpcopy 引流工具是线上问题排查的绝佳之选,但使用者很少有人去关注开启 tcpcopy 服务时,同时会开启 ip_conntrack 内核模块,这个模块负责追踪所有 tcp 链接的状态,而且它的内部存储有长度限制,一旦超过,所有新建链接都会失败。”

王斌则 回应说:“开启 tcpcopy,自身不会去开启 ip_conntrack 内核模块。开不开启 ip_conntrack 内核模块,是用户自己决定的,跟 tcpcopy 没关系。”他还建议:“当连接数量非常多的时候,本身就应该关闭 ip_conntrack,否则严重影响性能。至于 tcpcopy,默认是从 ip 层发包的,所以也会被 ip_conntrack 干涉,文档中也有描述,其实也可以采用 --enable-dlinject 来发包,避开ip层的ip_conntrack。如果没有报“ip_conntrack: table full, dropping packet”,一般无需去操心ip_conntrack。”以及“线上连接不多的场合,开启 ip_conntrack 并没有问题。线上连接比较多的场合,最好关闭 ip_conntrack,或者对线上应用系统端口设置 NOTRACK,至少我周围的系统都是这样的,这是为性能考虑,也是一种好的运维习惯。”

2)少量丢包

如何发现 TCPCopy 丢包多还是少呢?

王斌自己称,在某些场景下,pcap 抓包丢包率会远高于 raw socket 抓包,因此最好利用 pf_ring 来辅助或者采用 raw socket 来抓包。

丢包率需要在测试环境中按照定量请求发送进行对比才能展开计算,另外还需要对日志内容进行分析,有待测试。

3)离线重放

tcpcopy 有两种工作模式:

1)实时拷贝数据包;

2)通过使用 tcpdump 等抓包生成的文件进行离线(offline)请求重放。

本次仿真测试,没有试验成功第二种工作模式,留待以后进一步研究。

4)不提取 7 层信息

会议上曾提出按域名区分拷贝流量,省得把不在本次压测范围内的工程打挂,但 tcpcopy 的原理是在 ip 层拷贝,不提取 7 层的信息,也就是说,在我们的 Nginx*4 上部署 TCPCopy,只能是将所有流量拷贝到镜像环境的 Nginx 上。反正没有配置对应的 server,或者 server 停掉,这种处理不了的流量就丢弃掉。

六、观测的性能指标

仿真压测时,需要记录下 Test Server 以及后端各种被压工程的性能指标。

本次压测,我们记录的指标有:

  • Java 工程的访问次数,响应时间,平均响应时间,调用成功或失败,Web端口连接数;
  • Web容器的 thread、memory 等情况;
  • 虚拟机的 CPU-usage、Load-avg、io-usage 等;
  • memcached/redis 等缓存集群的命中率等;

 

 

参考资源:

1. 2014,使用tcpcopy导入线上流量进行功能和压力测试

2. 2012,一淘:利用tcpcopy引流做模拟在线测试

3. 王斌的微博

4. 2013,tcpcopy架构漫谈

5. 2014,网易QA,Tcpcopy两种架构原理详解(连载二)

 

摘自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/tcpcopy.html