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阿里云性能测试PTS

阿里云性能测试PTS,提供请求成功率、响应时长、吞吐量(TPS)秒级指标,精准观测性能拐点。支持 Postman、JMeter、Swagger、Har 脚本导入压测场景。支持通过 OpenAPI,将阿里云压测能力集成至自研压测平台和持续集成、持续测试平台。
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icon峰值流量对系统的挑战和影响icon
•用户体验不佳
未经压测过的系统,峰值流量下接口响应时长不可控。每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。
•品牌形象受损
峰值流量造成的宕机事件,会给企业带来直接经济损失和品牌形象受损。
•资源成本浪费
盲目堆积资源未必能应对峰值流量,还会造成极大的成本浪费,需要基于精准的流量模拟来调优各组件规格,合理分配成本。
icon关于性能测试服务 PTSicon
性能测试 PTS 作为云原生压测平台,服务阿里巴巴全生态多年,支持了天猫双11、双 12、年货节等大促活动,为测试工程师、研发工程师、运维工程师等不同角色提供开箱即用的一站式压测平台,满足日常态压测、大促态压测、接口功能测试、网络测试的各种性能测试和稳定性测试需求。PTS 无需托管施压集群,零运维成本即可从全球 24 个主要流量地域发起压测,精准模拟真实用户分布。并提供完善的压测报告,包含请求成功率、系统吞吐量、系统响应时延等关键指标,并提供请求详情采样日志,方便定位性能瓶颈。
icon性能测试 PTS 功能概览icon
icon核心能力一:应对不同压测场景,轻松定制不同地域、不同规模压测流量icon
一、全球流量定制
多地域:支持全球 24 个地区施压,精准模拟真实用户体验;高并发:最高支持百万并发,千万 RPS; 免运维:无需维护分布式施压集群,即压即用,一键发起全球压测流量; 低成本:弹性压测资源,无需常备集群,成本下降 40%。
二、阿里云内网流量定制
对于未暴露公网地址的服务,可通过 VPC 内网压测,一键打通阿里云内网。
三、多协议流量定制
支持 HTTP1.1/HTTP2/JDBC/MQTT/Kafka/RocketMQ/Redis/WebSocket/RMTP/HLS/TCP/UDP/gRPC 等多种协议。
四、IPv6 流量定制
支持模拟 IPv6 客户端作为压测流量来源。
icon核心能力二:支持录制、脚本导入等方式,降低压测前序工作量icon
一、浏览器录制 & 移动端代理录制
测试工程师在浏览器或移动客户端模拟真实用户操作,PTS 自动录制接口,一键转换为压测场景,发起压测。通过录制,既保证接口完整性,也提高了压测脚本的构造效率。
二、支持跨平台压测脚本导入
支持 Postman、JMeter、Swagger、Har 脚本导入压测场景。
三、支持多种参数构造方式,有效提升准备效率
• 支持多种业务数据构造方法,比如随机生成身份证、手机号、姓名;
• 支持自动切分参数文件到分布式施压机,无需手动切分;
• 支持数据库作为参数源,省去导出数据文件工作。
icon核心能力三:多维度压测监控,实时掌握业务情况icon
一、黄金三指标秒级监控
提供请求成功率、响应时长、吞吐量(TPS)秒级指标,精准观测性能拐点。
二、压测中实时调速
压测过程中支持反复调整全局或单个接口的速度,不断逼近性能瓶颈点,复现性能问题。
三、报告导出,定制监控
• 支持压测报告导出 PDF;
• 支持输出原始监控指标至 Prometheus,定制监控聚合逻辑。
四、全链路监控,瓶颈定位
通过聚合 PTS 和服务端组件提供 的 Prometheus 指标,自定义全链路监控Grafana 大盘,直观观测出全局性能瓶颈点。
icon核心能力四:开源兼容 & 持续测试icon
一、支持开源 JMeter 压测
• 支持原生 Jmeter 引擎,兼容开源生态,上传本地 JMeter 脚本,即可开始压测;
• 输出完善的 JMeter 压测报告,支持导出 PDF。
二、开放 OpenAPI,支持 CI/CD 集成
支持通过 OpenAPI,将阿里云压测能力集成至自研压测平台和持续集成、持续测试平台。
三、接口测试、网络测试
支持压测脚本导出至接口测试、网络测试,全面覆盖稳定性测试场景。
icon典型使用场景一:电商/在线旅游等行业大促活动压测icon
场景痛点
自建业务平台如电商平台、考试报名系统、抽奖平台没有经过容量验证,在业务活动来临前,不确定系统能否承受峰值流量,需要预先评估并验证系统容量,保证大促、报名类业务正常进行。
解决方案
1. 提前预留 3 轮以上的压测、复盘、优化的时间;
2. 通过 PTS 录制器或开源 JMeter 脚本录制器,录制出压测脚本;
3. 线下构造压测数据,并确定系统吞吐量压测目标;
4. 使用 PTS 发起全国分布的压测流量,压测过程中,观察请求成功率、响应时长、系统吞吐量 TPS,配合后端应用监控,确定系统容量。
icon典型使用场景二:企业搬站上云,验证服务稳定性icon
场景痛点
客户整体或部分搬站至阿里云,需要保证上云后系统整体稳定性,并对比出搬站后系统容量提升效果。
解决方案
• 构造 PTS 压测场景,或使用已有 JMeter 脚本,需要覆盖全业务链路;
• 使用阶梯递增的流量模型,对云上站点逐步递增施压,探测出容量上限;
• 参考日常流量作为压力配置,对云上站点持续压测 24 小时,探测日常容量下,云上站点的持续稳定性。
icon典型使用场景三:常态化持续测试icon
场景痛点
在敏捷迭代中,各微服务变更对系统整体的性能影响不可控,导致系统整体性能不断腐化,需要设置性能基线,定期或变更时对系统做压测,并与基线比对,及时优化性能问题,控制爆炸半径。
解决方案
• 在 PTS 配置压测场景,并设置性能基线;
• 设置定时压测,每周自动执行;
• 定期观察压测报告,并与性能基线比对,遇到不达标的情况,表示当周的变更引起了系统整体性能下降,需要及时回滚或解决性能问题。
icon典型使用场景四:业务容量规划与规格选型icon
场景痛点
对网关、云服务器、容器、函数计算等实例大规模扩容时,既要保证满足业务容量需求,又要尽量节省成本,难以精准评估实例规格和数量难,需要压测工具仿真业务流量,验证出最合理的实例规格。
解决方案
• 使用 PTS 对指定实例施压;
• 压测时观察请求成功率,同时通过 Prometheus 或云监控产品观察实例监控;
• 如请求成功率或云产品监控有拐点,则需要继续升配或扩容。
icon客户案例一:罗辑思维 – 互联网 & 教育icon
罗辑思维是一家互联网知识付费独角兽公司,其每年举办的跨年演讲会大量引流到自建电商平台和知识付费 APP。
为了保证大促活动稳定性, 罗辑思维每年在活动开始前 2 个月,使用 PTS 执行多轮全链路压测,不断测试并调优系统容量,为核心系统保驾护航。
icon客户案例二: 完美日记 – 新零售icon
完美日记是广州市“独角兽”创新企业。品牌致力于为新生代女性开发高品质、精设计、易上手的彩妆及护肤产品,属于美妆新零售行业。为了支撑业务快速发展,完美日记采用了阿里云容器服务 ACK + Spring Cloud Alibaba 配合性能测试 PTS + 应用实时监控服务 ARMS 的方案。利用 PTS 的秒级流量拉起、真实地理位置流量等特性,以最真实的互联网流量进行压测,配合链路追踪分析系统强弱依赖和关键瓶颈点,以及容器服务的快速扩缩容,帮助大促平稳进行。
icon为什么不使用开源版本JMeter集群icon

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