簡介： 一個合格的性能測試專員該具備哪些技能？性能測試真的僅僅隻有測試嗎？沒那麼簡單！
我是阿裡雲彈性計算性能測試負責人西邪。
我從 2018 年開始組建阿裡雲彈性計算的性能測試團隊，從要一周完成一組性能測試，到隻需 1 分鐘就可以觸發一組全自動性能測試，到最後結果整理一鍵搞定，内部命名為開天斧。
現在開天斧已經承擔整個彈性計算所有的性能測試工作：新技術、新裝置、新規格等等，保證了線上的性能穩定性。在性能測試的同時，還要負責解決客戶的性能問題。期間還負責了“變形金剛”這個項目，把實體機的底層資源管理産品化了，使得現線上上千變萬化的規格，隻需一個模闆就可以簡單實作。
這裡就先跟大家分享下這 3 年在性能測試上的一些收獲。
什麼是性能測試？
性能測試不同于功能測試，功能測試驗證的是某個功能是否完成，性能測試驗證的是某個性能是否達到。
驗證性能就需要很多性能“标尺”，如衡量 CPU 性能：通過 SPEC CPU，UnixBench 等；衡量網絡性能用 netperf，iperf，sockperf 等等；衡量存儲性能最好用的是 fio，衡量記憶體帶寬性能則是 stream。
上述說的都 micro Benchmark，通常如果某塊做的不好，就可以直接提缺陷給相關的團隊去優化；而客戶實際感覺的是真實業務場景，那就需要去模拟客戶的場景，比如客戶經常使用的是 nginx，redis，MySQL 等，通過實際的場景測試，來驗證目前伺服器的優劣。通過做好性能測試，才能建立自己的底氣，做好性能分析，才能知道哪裡薄弱，進而往哪裡發力！
性能測試要做哪些？
性能的重要性無需多言，我就直接略過了。一個伺服器有 5 大塊：CPU、記憶體、存儲、網絡、OS。對，就是驗證這些子產品的性能，上面也簡單介紹了下該用哪些工具進行性能測試。但是對于性能測試而言，如果僅僅是一個測試，那太簡單了，實際上還需要考慮很多。
性能主要可以看以下幾個方面：
- 用什麼工具來驗證？性能測試的完備性如何保證？如何快速持續建構性能測試，手工跑就直接廢了，工程化如何建構？
- 性能測試怎麼設計？如何針對性去設計？性能測試其實是去測試一個預期。
- 出來的性能資料怎麼分析，重點關注哪個？
- 性能有差異？為什麼有差異？虛拟化問題，實體機問題，OS 問題，Benchmark 問題？還是...
- 如何去分析異常性能資料？這個問題一般是通用業務團隊的架構師才能解。
可能光談問題還是抽象了點，我再具體舉幾個例子。
先談與 CPU 相關：
● Intel、AMD、ARM 差異？指令差異
● CPU 不同代數差異
● CPU 主頻、基頻、睿頻、P0-n、P0-1
● CPU 是否 PIN 住
● 超線程開關：底層開關、OS 開關
● NUMA 架構：membind、interleave...
● 電源政策: performance、powersave、C-State 聯系
● TDP: 睿頻不符預期時看下 TDP 是否限制住了，很有用！
● L3 Cache 大小
● 記憶體帶寬、記憶體時延
● OS：核心版本、CPU 漏洞開關
● CPU 微碼
● 軟體：glibc 版本等
● 不同版本、特殊編譯器：AOCC、icc
上面的這些都是 CPU 需要具備的基礎知識，甚至還需要深入底層去看問題，比如看底層 CPU 的 PMU 相關的一些東西。同樣其他子產品知識也是必不可少的。
除了知識具備外，每個子產品測試完備性也很重要，比如分析網絡性能資料，重點看下面這些性能：
● 網絡帶寬：多流、單流
● 網絡 PPS：多流、單流
● 網絡 session 連接配接數
● 網絡建立連接配接數
● 網絡時延
● 網絡長連接配接、網絡短連接配接性能
● 網絡并發性能：上述性能在多個機器的情況下，并發效果能否延續
● 網絡性能穩定性：網絡壓力變大（pps 變大或者帶寬變大或者 session 數變大），時延的穩定性
● 網絡丢包率、重傳率
網絡性能資料出來後，那這些資料又怎麼看呢？下圖是一個常見分位圖：
絕大多數情況，在分析定義一個資料的時候，不能單單看 min、average、max，倒是分位數性能資料非常重要，還有波動率。
如果這些問題你都能很好回答，想必你就是一位功力深厚的大俠了。
為什麼性能測試沒那麼簡單？
性能測試如果僅僅是一個測試，還算簡單。當然複雜的測試也很複雜，比如幹擾測試（模拟吵鬧鄰居）。但總的測試而言，就是一個工程自動化，效率提升的手段。
那難在哪裡？
難在上節的話題能否執行到位。比如記憶體時延，在 Intel 的 CPU，整機情況下是 2 個NUMA NODE，底層是 2 個 CPU，那麼需要考慮目前 Node 的記憶體時延，以及跨 Node 的記憶體時延。知道這些後，那麼後面應用表現出來的現象才可能有相關解釋。
舉個例子，把一個性能測試步驟分解開來，如下：
這裡隻有一個環節：test 環節，需要的功力淺。這存在一個誤解，很多人以為性能測試就是 “test” 這一環節，當然不是！
breakdown，design，analyse，如果不是一個經驗豐富的性能工程師，怎麼可能 breakdown，desgin，甚至 analyse。
舉個例子：Intel Cascadelake CPU 性能測試。breakdown 的時候，你需要很多背景知識，這些背景知識會決定你後面的性能分析預期。
- 與 Skylake CPU 的差別：主頻設定，CPU 代數差異等。
- 虛拟化方案：是否 PIN 住，是否跨 Socket。
- 底層技術适配：網絡存儲有無優化。
- 執行個體形态：有哪些規格，CPU 如何綁定。
等等......
接下來是性能測試，在測試一個系列的性能測試時，需要一套完整的性能測試方案，做個全方面的對比。這塊業界隻有 SPEC CPU，SPEC JBB，UnixBench 等一套成熟的 CPU 性能測試，但是沒有完備伺服器性能測試方案，這使得客戶上雲變得很迷茫，怎麼全面衡量雲伺服器的性能呢？這些都需要積累豐富，并形成一個完整體系。
等到性能測試結束，就需要去做性能分析，之前講了如何看網絡性能資料，但有時也會有些奇怪的資料需要去解釋。
舉個實際例子：比如網絡單流的性能測試。有時候會發現波動很厲害，起先以為是網絡性能不穩定，後經過實際排查，發現有機率發生中斷的 CPU 與網絡程序所在 CPU 在同一個核的時候，性能就會非常差，通過 taskset 硬性隔離開，中斷和網絡測試程序分别在不同的 CPU 上，網絡單流性能就上去了且穩定。
是以，性能測試難就難在知識儲備夠不夠厚、能否充分了解業務性能、性能設計以及最終的性能分析，以及對于資料結果預期的确定等，這些都非一朝一夕之功！
那有什麼破解之法呢？我認為主要有三點：
好學：如果把一個業務系統從上到下去分析，每一個都可以發展開來：業務架構、OS、一門語言、底層虛拟化、CPU 微架構都是值得學習。推薦《性能之巅》這本書，可以領你入門。
勤：每一個 Case 都是一次機會，值得好好去研究。
鑽研：肯定會遇到問題，遇到問題不抛棄不放棄，發揚 Geek 精神！
性能測試人員需要具備的基本技能
文章最後，再分享下我認為性能測試人員應該具備的基本技能。
計算機體系知識：計算機組成原理、作業系統、編譯原理、計算機網絡、軟體測試、Linux 核心分析... 大學的課程都需要了。不但要有書本知識，還能結合實際問題進行分析。
架構思維：任何一個需求，問題，都需要站在一個很高的位置去審視問題，去思考如何設計；特别是客戶的問題，目前架構是否合理，出現這個問題有哪些方向。
自動化測試：如何把這些手工的測試自動化，是解放生産力必須的，同時才能輕松去完成線上巡檢。針對特殊問題，還需要具備建構特殊的測試案例能力。
分析技巧：應該熟練掌握各種性能分析的工具：top、vmstat、mpstat、pidstat、iostat、sar、火焰圖等，高階如 BPF 技巧。
實際工作經驗：這個在設計 Case 的時候太重要了，他知道什麼要什麼不要！
鑽研精神：一個系統涉及的領域方方面面，從上層業務到底層實作，會遇到很多很多未知，需要潛心研究。
這可能有點虛，特别是架構思維，隻有接觸過很多很多的 Case，才能有些體悟。是以一般來說一個剛畢業的應屆生是很難做好性能測試的。
舉個例子：一般來說呢，會有很多的 micro Benchmark，比如測試網絡 PPS、網絡帶寬等等，那這些對使用者的實際影響是什麼呢？很自然地想到，把使用者的 Case 搬過來，這麼簡單的一句話，實際很難：使用者的 Case 為什麼要這麼設計？每個 Case 背後是有業務架構師做了設計的。
使用者的 Case 該怎麼測試？客戶實際是怎麼壓測的？伺服器的壓力應該定在哪裡？那請問一個從沒有從事過實際業務需求的人怎麼知道這個是合理的？如果有這麼一幫人在設計使用者的 Case 性能測試是不是很搞笑。是以如果要做真實的案例性能測試，必須是有一線作戰經驗的同學，他知道怎麼樣的壓力是最合适的，他知道這個伺服器性能是否夠，是不是要提升。
總結
綜上，性能測試沒那麼簡單，性能測試不單單是一個測試，他的要求遠遠高于一名測試人員，他是一名性能架構師，更是一名全能手！
最後，請記住一個好的性能工程師是喂出來的，他要經曆千錘百煉，方有銳劍出鞘！共勉。
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