全链路压测
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基本概念：针对生产环境进行压力测试
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原因：数据共享及模块间的耦合性导致局部压测无法评估真实水平
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流量识别：避免对现网数据产生影响
- 采用方法：流量打标 或 nsq等消息中间件（MQ消息队列） NSQ研究与实践
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数据隔离：
- 采用方法：数据偏移隔离及影子存储隔离
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压测脚本：
- 梳理请求和参数
- 控制漏斗转化率
- 不同场景的流量配比
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压测执行：
- 小流量下发验证
- 阶段性爬坡执行
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TODO LIST：
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白天压测：减少测试人员消耗
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自动化水位监测及流量干预：由于是走现网环境，因此需要引入流量告警机制
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自动化BI工具筛选建模：在漏斗转化率及不同场景流量配比阶段弱化规则作用，加入合理的算法模型
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压测引擎的设计过程
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前期调研：技术选型的核心考量
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了解业界常用的开源项目及各自优缺点：AB；JMeter；nGrinder；Gatling
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系统搭建：采用迭代方式进行架构设计、领域抽象实现解耦、设计jobExecution、业务和功能隔离实现通用性
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改造开源项目代码，满足定制化需求
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六边形设计：微服务架构基础：六边形设计
JS覆盖率测试
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Istanbul-Middleware【js】
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JsCover【java】
数据质量监测
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原因：数据问题严重、处理时间滞后
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维度：表维度、字段维度、自定义sql
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强弱规则（强规则缺乏有效监控报警机制）
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规则：原子规则（基础规则）、实体规则、自定义规则
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改进空间：加入算法模型
个人想法
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当前主要以规则为主，缺乏自适应机制及相应模型构建。
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自动化测试与自动化运维结合，减少现网测试成本，实现脚本自动化部署、执行及监控报警停止机制。
