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使用 Prometheus 观测性能压测指标
性能压测是一个充满挑战的领域，性能评估和优化贯穿开发、测试、部署、上线等各个阶段，直接影响系统运行效率和用户使用体验。本文将为您介绍在压测过程中 Prometheus 存储指标，并使用 Grafana 将指标可视化。通过观测指标的动态变化，发现系统瓶颈。
性能压测可观测
可观测体系主要包含3类指标：Metrics、Logs、Traces。三者既可独立工作，也可相辅相成，推导出系统整体的状况。
Metrics：是一种聚合的度量数值，能够量化系统各个维度指标，常用于提供系统全局视图，一般包括 Counter、Gauge、Histogram 等指标类型。
Logs：应用程序运行过程中产生的日志或者事件，提供系统运行的上下文信息，例如：某个变量值、发生错误详情等。
Traces：提供请求从发送到完成响应整个链路。在分布式系统中，一个请求完成需要经过多个服务，Trace 提供请求在链路各个环节的响应时间、响应体、是否报错等。通过 Trace 更方便分析出请求中的异常环节。
指标概述
Counter：只增不减的计数器
Counter 是一种累积度量指标，用于表示一个只能增加的值，如果重置系统或服务，Counter 可能会从0开始重新计数。Counter 最常见的用途是计数器，用于记录发生的事件数量，例如请求的数量、完成的任务数、错误的数量等。例如 Counter 类型指标：http_requests_total，用于记录请求次数。
通过 rate()函数获取请求 QPS:
rate(http_requests_total[5m])
查询系统访问量前10的 http 请求：
topk(10, http_requests_total)
Gauge：有增有减的度量衡
Gauge 与 Counter 不同，Counter 用来反映事件发生次数，而 Gauge 用来反映系统当前的状态，例如当前的温度、服务器 CPU/内存使用率、剩余可用内存等。例如：通过 Gauge 指标，查看节点剩余可用内存：
# HELP node_memory_MemAvailable_bytes Memory information field MemAvailable_bytes.# TYPE node_memory_MemAvailable_bytes gaugenode_memory_MemAvailable_bytes
查看剩余可用内存比例（这个语句通常可用来设置警报，当剩余可用内存低于某个阈值时进行通知，这样您就可以采取行动避免系统出现内存不足的情况）：
(node_memory_MemFree_bytes/node_memory_MemTotal_bytes)*100
Histogram/Summary：分析数据分布
Histogram 和 Summary 主要用于统计和分析样本的分布情况。
以 Histogram 为例，通常使用 histogram_quantile 函数计算百分位数。例如，要计算请求响应时间的第90百分位数：
histogram_quantile(0.9, rate(http_response_duration_seconds_bucket[5m]))
这个查询会返回过去5分钟内所有记录的请求持续时间的第90百分位数。通过这种方式，Histogram 为您提供了强大的工具来监控和理解您的系统性能。
设计观测指标
可以通过性能压测暴露系统瓶颈，通过选择合适可观测工具、设计科学的指标监控，根据指标变化来帮助您定位系统瓶颈。
核心指标
压测过程中，从施压方看主要需要关注以下核心指标：
请求响应时间：包括平均响应时间、响应时间百分比水位。
请求 RPS
请求成功率，失败率。
请求错误原因
压测并发数
检查点成功数，失败数。
请求发送接收字节数
施压机内存/CPU 使用率等
指标维度
每个指标最好能够区分不同的维度，例如：
1. 按返回码统计不同请求的 QPS，例如返回码为200的请求的 QPS 是多少，返回码为500的请求的 QPS 是多少？
2. 统计发往不同服务的请求的 QPS，例如压测
www.test1.com 和 www.ok1.com 的请求的 QPS 分别是多少？以 http 请求为例，常见的维度划分如下：
job：压测任务标识，每一次压测都是一个不同的 job。
method：请求方法，例如 GET、POST、HEAD 等。
proto：请求协议，例如 http、https、http2。
service：请求地址，例如
https://www.test1.com。status：请求响应码，例如200、404、500等。
result：标识请求响应码，例如200或者其他小于400对应 OK，404对应 Not Found，500对应 Internal Error 。
check：检查点/断言名字，一般用于简单描述该断言的作用。
指标设计
基于此我们设计了一套最基本、常用的指标体系，能够覆盖绝大部分用户的使用需求，详情请参见下表。您也可以基于如下指标体系进行拓展，以满足不同的需求。
Metric | Type | Labels | Description |
req_total | Counter | job,method, proto,service, status, result | 请求次数 |
req_duration_seconds | Histogram | job,method, proto,service, status, result | 请求耗时 |
checks_total | Counter | job, check, result | 检查点 |
send_bytes_total | Counter | job,method, proto,service, status, result | 发送字节数 |
receive_bytes_total | Counter | job,method, proto,service, status, result | 接收字节数 |
num_vus | Gauge | job | 并发数，可用于指代虚拟用户数量。如果是 JMeter压测，也可用于指代线程数 |
示例
查看实时的并发用户数：
sum(num_vus{job=~"$job"})
查看请求的 QPS：
# 查看不同请求的qpssum(rate(req_total{job=~"$job"}[1m])) by (service)# 查看成功请求的qpssum(rate(req_total{job=~"$job",result="ok"}[1m]))# 查看指定http://www.test1.com服务的qpssum(rate(req_total{job=~"$job",service="http://www.test1.com"}[1m]))
查看请求失败率：
# 请求总体失败率sum(rate(req_total{job=~"$job",result!="ok"}[1m]))/sum(rate(req_total{job=~"$job"}[1m]))# 基于请求维度，查看各请求的失败率sum(rate(req_total{job=~"$job",result!="ok"}[1m])) by (service)/sum(rate(req_total{job=~"$job"}[1m])) by (service)
查询请求响应时间：
# 查询请求平均响应时间sum(rate(req_duration_seconds_sum{job=~"$job"}[15s]))/sum(rate(req_duration_seconds_count{job=~"$job"}[15s]))# 查询请求中位数（50百分位）响应时间histogram_quantile(0.50, sum(rate(req_duration_seconds_bucket{job=~"$job"}[1m])) by (le))# 查询请求90百分位响应时间histogram_quantile(0.90, sum(rate(req_duration_seconds_bucket{job=~"$job"}[1m])) by (le))
查询请求出入带宽：
# 请求出带宽汇总sum(rate(send_bytes_total{job=~"$job",region=~"$region"}[1m]))# 请求入带宽汇总sum(rate(pts_engine_receive_bytes_total{job=~"$job",region=~"$region"}[1m]))
检查点成功率（用户自定义的 test 语句，在JMeter 中对应断言）：
# 检查点成功率sum(rate(checks_total{job=~"$job", result="ok"}[1m]))/sum(rate(checks_total{job=~"$job"}[1m]))# 指定检查点成功率sum(rate(checks_total{job=~"$job", result="ok",check="response contains hello"}[1m]))/sum(rate(checks_total{job=~"$job", check="response contains hello"}[1m]))
说明：
用户也可以基于以上 demo 进行灵活扩充，对被压测服务进行同样的监控。在压测过程中，对比查看压测平台生成的指标报告与用户服务的指标报告，综合分析排查问题。
使用 Prometheus 存储以上指标，使用查询语句在 Prometheus 中查询数据，最后通过 Grafana 可视化展示以上数据。一边压测，一边实时观测服务性能指标变化。
操作步骤
1. 登录 腾讯云可观测平台。
2. 在左侧菜单栏中单击云压测 > 测试场景。
3. 在测试场景页面单击新建场景。
4. 在创建测试场景页面选择“JMeter”压测类型，并单击开始，创建压测场景。
上传 jmx 脚本
必选：上传 jmx 脚本
可选：
上传 Jar 包：如果您的脚本中使用了 JMeter 三方插件，您可以上传对应 jar 包，来拓展 JMeter 功能。
上传 properties 文件：在原生 jmeter.properties 文件基础上，自定义 JMeter 属性。
csv 文件：在 Jmeter 中读取 csv 文件中的数据，作为变量在脚本中引用。
其他文件：任何在 jmx 中脚本引用的其他文件
将报告导出到腾讯云 Prometheus
在高级配置 > 压测指标导出 > 腾讯云 Prometheus 托管集群中，单击添加配置， 选择您的实例：
如果您在该地域没有实例，您也可以单击新建。
运行压测脚本
单击保存并运行即可开始压测。
查看实时报告
您可以选择不同的页签，查看不同维度的报告详情。
在 Prometheus 中查看压测报告
在压测过程中，指标会同步发送到腾讯云 Prometheus 中。您也可以在 Prometheus 中查询指标信息，自定义查询语句。
1. 登录 Prometheus 控制台，在搜索栏根据实例名称找到您的 Prometheus 实例。
2. 单击实例 ID，进入实例详情。
3. 如果您的 Prometheus 实例没有对应的 Grafana，可以单击绑定 Grafana。通过 Grafana 来展示 Prometheus 指标。
4. 选择数据采集 > 集成中心，搜索云压测 PTS 应用，单击它即会弹出一个窗口，单击 Dashboard > 安装/升级， 将云压测监控面板安装到 Prometheus 绑定的 Grafana 上。
5. 在 Grafana 中查看压测报告，登录 Prometheus 绑定的 Grafana 页面。
6. 搜索 PTS，查看云压测压测报告。
7. 单击 PTS 任务详情，查看报告详情。
压测时如何评估系统瓶颈
在压测时，主要关注系统吞吐量（RPS，网络带宽）、响应时间、并发用户数等。公式如下：
RPS = VU（并发数）/ 平均响应时间
如何理解压测公式?
以一个线程循环去执行某个请求为例：如果请求平均响应时间是10ms，那么一个并发每秒可执行100个请求，对应的 RPS = 100req/s。
从这个公式可以推导，如果想提升压测的总体 RPS，有以下几种方法：
增加并发数，且请求平均响应时间保持不变。
这种情况就是被压服务还没有饱和，压测 RPS 随着并发压力的增加而增加。
降低请求平均响应时间， VU 保持不变。
这种情况比较理想，请求平均响应时间降低，代表被压服务进行了优化，单个 VU 单位时间内能够发送更多的请求。
在现实压测中，很可能随着 VU 增加，被压系统压力增加，响应时间也随之增加。
如果响应时间增加系数小于 VU 增加系数，总体 RPS 还是在变大，系统还未达到瓶颈。
如果响应时间增加系数大于 VU 增加系数，压测的表现就是随着 VU 增大，总体 RPS 反而降低，此时系统已经达到瓶颈。
评估系统性能拐点
压测就是在压力不断增加情况下，找到业务系统扩展性的拐点，即系统瓶颈/最大容量。
在一定的阶段，我们观测到扩展性是线性变化的。到达某一点时，此时对于资源的争夺开始影响性能。这一点也可以认为是系统拐点。作为曲线分界，过了拐点，整体的吞吐量会随着资源争夺加剧偏离线性扩展。最终，资源争夺的开销反而导致完成的请求数变少，吞吐量反而下降。
这种情况可能在系统负载到达 100% 使用率（饱和点）之后发生，也可能在接近100% 使用率的时候，这个时候排队比较明显。
例如：有一个计算密集型系统，在更多请求进来时候，需要更多的线程来执行请求。当CPU使用率接近100%时，由于CPU调度延时增加，性能开始下降。在性能达到峰值后，整体吞吐量反而会随着更多线程加入而下降。线程加入会导致更多上下文切换，消耗CPU资源，实际完成的任务反而变少。
性能的非线性变化，我们也可以通过响应时间的变化来看出来：
性能下降的原因非常多，除了上面提到的频繁上下文切换外，还有如下原因：
系统内存不够，开始频繁的换页（swap）来补充内存。
随着系统磁盘 IO 增加，磁盘 IO 可能进入缓冲排队。
系统内部实现队列算法，来进行削峰操作，导致请求处理等待时间变长。
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