前言
笔者所在的公司是一家快速发展的互联网电商公司，在保证业务快速稳定发展的同时，对于系统稳定性、可用性和扩展性的要求，也在不断提高。
特别是互联网电商企业每年的两次大考:618&双11，更是对服务的三大特性有更多的要求。在大促活动开启之前，无论是前期的核心业务梳理、线上流量评估、场景建模，
还是测试实施阶段的监控分析、调优验证，乃至线上的容量规划，每个环节都需要做很多工作。且这些工作都需要运维、开发、测试、产品甚至数据分析团队的协同配合，才能保质高效的完成。
全链路压测，作为电商大促的稳定性保障利器，也在不断的迭代演进。
这篇文章，为大家介绍下全链路压测在我司的落地和实践演进史。
当然，其中的某些敏感部分已脱敏，请谅解（图片水印为本人微信公众号水印）。
落地 挑战
去年双十一，为了应对零点的峰值流量冲击，我们在八月下旬启动了第一次全链路压测。由于是从零开始，因此单独的搭建了一套和生产1:1的环境。
2个月的时间，环境成本就高达几百万。从项目KO到双十一活动开始，第一次双十一大促，我们面临着下面几点挑战。
电商业务本身比较复杂，且当前阶段我们微服务架构下，各个服务间依赖高，调用关系复杂，且没有较为清晰的链路梳理。
所以，面临的第一个挑战，就是从错综复杂的系统中梳理出核心业务链路。
如上图所示，梳理核心链路前一定要考虑清楚上面三个问题：
1）我们在梳理什么？
梳理核心链路，实际上是对我们的业务场景、数据场景和逻辑场景的梳理。
2）什么是核心链路？
从实践来说，核心链路主要有这几个特点：它是核心业务聚集区域、牵一发而动全身、影响导购下单支付。
3）为什么要梳理它？
梳理核心链路最重要的目的是让团队的每个人都清晰的知道：谁会影响我的服务，我会影响谁的服务，以及梳理过程中发现潜在的风险。
环境成本高昂
按照业内的实践经验和方案，全链路压测都是在生产环境进行，这样测试的结果才能更贴近实际的生产场景。
但由于我们是第一次进行全链路压测，因此只能选择折中方案——按照生产环境当前的配置，搭建一套等配镜像环境。
镜像环境从资源准备到服务部署联调都比较耗时，且成本高昂，这逼迫我们必须拿到更好的结果，才能提高ROI。
流量评估困难
为了尽可能使压测场景更贴近真实的生产场景，需要对核心链路的流量模型进行比较准确的评估和模型确认。
由于各服务间依赖较高，且调用关系复杂，这对我们提出了新的挑战——如何评估出更接近真实场景的流量模型。
流量评估从我个人角度来说，最大的难点实际上在于找到切入点。
而最好的切入点，除了前面讲到的核心链路梳理，其次就在于完善的监控体系。其中，核心链路梳理是前置项，而监控工具则是流量评估的提效工具。
1）评估流量
完成核心链路梳理后，可以依据核心链路的请求调用关系进行上下游分析。相关工具的话，开源的有jaeger、skywalking、pinpoint等。
2）模型分析
模型分析主要关注三点：入口流量、内部流量和出口流量。它们各自的区别如下：
入口流量：主要指到达网关入口的预估峰值流量；
内部流量：微服务架构下，内部服务间调用会出现单个接口被多次调用的情况，这是需要重点关注的；