Linkerd, наша сервисная сетка (service mesh) для облачных приложений, по долгу службы обязана на протяжении длительного времени справляться с большими объемами сетевого трафика. Перед выпуском очередного релиза соответствие этому требованию необходимо тщательно проверять. В этой статье мы опишем стратегии нагрузочного тестирования и использованные нами инструменты, а также рассмотрим несколько обнаруженных проблем. В итоге будет представлен slow_cooker — написанный на Go инструмент нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом, который был создан для выполнения длительных нагрузочных тестов и выявления проблем жизненного цикла (lifecycle issue identification).
linkerd действует как прозрачный прокси. Он добавляет к предназначенным для определенных сервисов запросам использование пулов соединений, отработку отказов, повторные попытки, балансировку нагрузки с учетом задержек и многое другое. Чтобы быть жизнеспособной и пригодной для промышленной эксплуатации системой, linkerd должен уметь справляться с очень большим количеством запросов на протяжении длительных периодов времени в условиях меняющейся обстановки. К счастью, linkerd построен на основе netty и Finagle. Среди всех сетевых программ их код является одним из самых широко протестированных и проверенных в процессе промышленной эксплуатации. Но код — это одно, а реальная производительность — совсем другое.
Чтобы оценить поведение системы в условиях промышленной эксплуатации, linkerd должен быть подвергнут самому тщательному и всестороннему нагрузочному тестированию. Более того, поскольку linkerd является частью базовой инфраструктуры, его экземпляры редко останавливаются или перезапускаются, и каждый из них может пропустить через себя миллиарды запросов в условиях меняющегося поведения сервисов и их клиентов. Это значит, что мы также должны тестировать проблемы жизненного цикла (lifecycle issues). Для сетевых серверов с высокой пропускной способностью, каковым является и linkerd, проблемы жизненного цикла включают утечки памяти и сокетов, плохие GC-паузы, а также перегрузки сети и дисковой подсистемы. Такие вещи происходят нечасто, но если не научиться отрабатывать их должным образом, последствия могут быть катастрофическими.
Кто тестирует программы для тестирования?
На начальном этапе разработки linkerd мы использовали популярные инструменты нагрузочного тестирования ApacheBench и hey. (Конечно, они работают только с HTTP, а linkerd проксирует различные протоколы, включая Thrift, gRPC и Mux—but. Но нам нужно было с чего-то начинать.)
К сожалению, мы быстро осознали, что, несмотря на несомненную полезность этих инструментов для быстрого получения данных о производительности, они не очень хороши в определении проблем жизненного цикла, которые мы хотели научиться выявлять. Эти инструменты выдают общий итог по факту завершения теста, а при таком подходе проблемы можно не заметить. Более того, они полагаются на средние значения и стандартные отклонения, что является не самым лучшим, по нашему мнению, способом оценки производительности системы.
Чтобы выявить проблемы жизненного цикла, нам были нужны более качественные метрики и возможность видеть, как linkerd ведет себя во время длительных тестов, выполняющихся часы и дни, а не минуты.
Для получения нежного кода готовим не торопясь
Поскольку мы не смогли найти подходящий инструмент, пришлось сделать свой: slow_cooker. slow_cooker — программа для нагрузочного тестирования, разработанная специально для выполнения длительных нагрузочных тестов и выявления проблем жизненного цикла. Мы широко используем slow_cooker для поиска проблем с производительностью и тестирования изменений в наших продуктах. В slow_cooker есть пошаговые отчеты (incremental reports) о ходе процесса тестирования, обнаружение изменений (change detection) и все необходимые метрики.
Чтобы другие люди могли пользоваться slow_cooker и участвовать в разработке, мы сегодня открываем его исходный код. См. slow_cooker source на GitHub и недавно выпущенный релиз 1.0.
Давайте поговорим о возможностях, которые предоставляет slow_cooker.
(Для упрощения мы протестируем его непосредственно на самих веб-сервисах. На практике мы, конечно, используем slow_cooker в первую очередь для поиска проблем с linkerd, а не с сервисами, которые он обслуживает.)
Пошаговый отчет о задержках сети
Так как slow_cooker в первую очередь нацелен на выявление проблем жизненного цикла, возникающих на больших временных промежутках, в него заложена идея пошаговых отчетов. Слишком много можно пропустить, если анализировать усредненные значения по очень большому количеству исходных данных, особенно в том случае, когда дело касается таких временных явлений, как работа сборщика мусора или насыщение сети. С помощью пошаговых отчетов мы можем видеть изменения пропускной способности и задержек прямо на работающей системе.
В примере приведен вывод slow_cooker, полученный при нагрузочном тестировании linkerd. В нашем тестовом сценарии linkerd балансирует нагрузку между тремя серверами nginx, каждый из которых раздает статический контент. Задержки даны в миллисекундах, и мы выводим min, p50, p95, p99, p999 и max-задержки, зафиксированные на десятисекундных интервалах.
$ ./slow_cooker_linux_amd64 -url http://target:4140 -qps 50 -concurrency 10 http://perf-target-2:8080
# sending 500 req/s with concurrency=10 to http://perf-target-2:8080 ...
# good/b/f t good% min [p50 p95 p99 p999] max change
2016-10-12T20:34:20Z 4990/0/0 5000 99% 10s 0 [ 1 3 4 9 ] 9
2016-10-12T20:34:30Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 6 11 ] 11
2016-10-12T20:34:40Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 7 10 ] 10
2016-10-12T20:34:50Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 8 ] 8
2016-10-12T20:35:00Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 9 ] 9
2016-10-12T20:35:11Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 11 ] 11
2016-10-12T20:35:21Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 9 ] 9
2016-10-12T20:36:11Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 9 ] 9
2016-10-12T20:36:21Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 6 9 ] 9
2016-10-12T20:35:31Z 5019/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 9 ] 9
2016-10-12T20:35:41Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 6 10 ] 10
2016-10-12T20:35:51Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 9 ] 9
2016-10-12T20:36:01Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 3 5 10 ] 10В этом отчете в колонке good% показана пропускная способность: как близко мы подошли к требуемому количеству запросов в секунду (RPS, requests per second).
Этот отчет выглядит неплохо: система работает быстро и время отклика стабильное. При этом мы должны иметь возможность четко видеть, где и когда начались неприятности. Вывод slow_cooker был настроен таким образом, чтобы облегчить визуальный поиск проблем и выбросов при помощи вертикального выравнивания, а также индикатора произошедшего изменения. Давайте посмотрим пример, где у нас появился сильно тормозящий сервер:
$ ./slow_cooker_linux_amd64 -totalRequests 100000 -qps 5 -concurrency 100 http://perf-target-1:8080
# sending 500 req/s with concurrency=10 to http://perf-target-2:8080 ...
# good/b/f t good% min [p50 p95 p99 p999] max change
2016-11-14T20:58:13Z 4900/0/0 5000 98% 10s 0 [ 1 2 6 8 ] 8 +
2016-11-14T20:58:23Z 5026/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 3 4 ] 4
2016-11-14T20:58:33Z 5017/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 3 4 ] 4
2016-11-14T20:58:43Z 1709/0/0 5000 34% 10s 0 [ 1 6987 6987 6987 ] 6985 +++
2016-11-14T20:58:53Z 5020/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 2 3 ] 3 --
2016-11-14T20:59:03Z 5018/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 2 3 ] 3 --
2016-11-14T20:59:13Z 5010/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 2 3 ] 3 --
2016-11-14T20:59:23Z 4985/0/0 5000 99% 10s 0 [ 1 2 2 3 ] 3 --
2016-11-14T20:59:33Z 5015/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 3 4 ] 4 --
2016-11-14T20:59:43Z 5000/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 3 5 ] 5
2016-11-14T20:59:53Z 5000/0/0 5000 100% 10s 0 [ 1 2 2 3 ] 3
FROM TO #REQUESTS
0 2 49159
2 8 4433
8 32 8
32 64 0
64 128 0
128 256 0
256 512 0
512 1024 0
1024 4096 0
4096 16384 100Как видите, система работает быстро и отзывчиво, за исключением одной заминки в 2016-11-14T20:58:43Z, во время которой пропускная способность упала до 34%, а затем вернулась к норме. Будучи владельцем этого сервиса, вы наверняка захотите посмотреть логи или показатели производительности, чтобы выяснить причину инцидента.
Пример проблемы жизненного цикла: GC-пауза
Чтобы продемонстрировать преимущества пошаговых отчетов по сравнению с обычными, выводящими только итоговые данные, давайте смоделируем ситуацию, в которой на сервере запускается сборщик мусора. В этом примере мы будем напрямую тестировать единственный процесс nginx, раздающий статический контент. Для симуляции задержек, вызванных сборщиком мусора, мы будем приостанавливать и возобновлять работу nginx в цикле с пятисекундными интервалами (используя kill -STOP $PID и kill -CONT $pid).
Для сравнения давайте начнем с отчета от ApacheBench:
$ ab -n 100000 -c 10 http://perf-target-1:8080/
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1604373 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/
Benchmarking perf-target-1 (be patient)
Completed 10000 requests
Completed 20000 requests
Completed 30000 requests
Completed 40000 requests
Completed 50000 requests
Completed 60000 requests
Completed 70000 requests
Completed 80000 requests
Completed 90000 requests
Completed 100000 requests
Finished 100000 requests
Server Software: nginx/1.9.12
Server Hostname: perf-target-1
Server Port: 8080
Document Path: /
Document Length: 612 bytes
Concurrency Level: 10
Time taken for tests: 15.776 seconds
Complete requests: 100000
Failed requests: 0
Total transferred: 84500000 bytes
HTML transferred: 61200000 bytes
Requests per second: 6338.89 [#/sec] (mean)
Time per request: 1.578 [ms] (mean)
Time per request: 0.158 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 5230.83 [Kbytes/sec] received
Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 0 0.2 0 3
Processing: 0 1 64.3 0 5003
Waiting: 0 1 64.3 0 5003
Total: 0 2 64.3 1 5003
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 1
66% 1
75% 1
80% 1
90% 1
95% 1
98% 1
99% 2
100% 5003 (longest request)Здесь мы видим задержку в 1,5 мс, при этом присутствует несколько выбросов с большими задержками. Такой отчет достаточно легко ошибочно посчитать нормальным даже несмотря на то, что тестируемый сервис не отвечал на запросы ровно половину затраченного на проверку времени. Если целевое значение SLA равно 1 секунде, то сервис превышал его в течение более чем половины прогона, но из отчета этого можно и не заметить!
С пошаговыми отчетами slow_cooker мы видим, что есть постоянно проявляющаяся проблема с пропускной способностью. Также здесь гораздо более очевидно, что P99,9 имеет стабильно высокие значения на всем протяжении теста:
$ ./slow_cooker_linux_amd64 -totalRequests 20000 -qps 50 -concurrency 10 http://perf-target-2:8080
# sending 500 req/s with concurrency=10 to http://perf-target-2:8080 ...
# good/b/f t good% min [p50 p95 p99 p999] max change
2016-12-07T19:05:37Z 2510/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 2 4995 ] 4994 +
2016-12-07T19:05:47Z 2520/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 1 4999 ] 4997 +
2016-12-07T19:05:57Z 2519/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 1 5003 ] 5000 +
2016-12-07T19:06:07Z 2521/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 1 4983 ] 4983 +
2016-12-07T19:06:17Z 2520/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 1 4987 ] 4986
2016-12-07T19:06:27Z 2520/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 1 4991 ] 4988
2016-12-07T19:06:37Z 2520/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 1 4995 ] 4992
2016-12-07T19:06:47Z 2520/0/0 5000 50% 10s 0 [ 0 0 2 4995 ] 4994
FROM TO #REQUESTS
0 2 19996
2 8 74
8 32 0
32 64 0
64 128 0
128 256 0
256 512 0
512 1024 0
1024 4096 0
4096 16384 80Отчеты о задержках на основе перцентилей
Как видно из примера с ApacheBench, некоторые инструменты нагрузочного тестирования выводят лишь среднее значение и стандартное отклонение. Однако эти метрики обычно неуместны при оценке задержек, которые не подчиняются закону нормального распределения и часто имеют очень длинные хвосты.
В slow_cooker мы не используем среднее значение и стандартное отклонение, а вместо этого отображаем минимум, максимум и несколько перцентилей высокого порядка (P50, P95, P99 и P99,9). Этот подход все чаще применяется в современном программном обеспечении, где один запрос может породить десятки или даже сотни обращений к другим системам и сервисам. В таких ситуациях метрики, подобные 95-му и 99-му перцентилям, позволяют получить преобладающее значение задержки.
Заключение
Хотя в наше время написание инструмента по нагрузочному тестированию не является слишком сложной задачей (особенно при использовании современных языков программирования, имеющих встроенную поддержку параллелизма и ориентированных на работу с сетью, таких как, например, Go), реализация системы измерений и структура отчетов могут существенно влиять на полезность такой программы.
В настоящий момент мы широко используем slow_cooker для тестирования linkerd и других сервисов (например, nginx). linkerd тестируется в режиме 24x7 в условиях взаимодействия с различными сервисами, и slow_cooker помог нам не только предотвратить развертывание кода с серьезными ошибками, но и найти проблемы с производительностью в уже работающих релизах. Использование slow_cooker в Buoyant стало настолько повсеместным, что мы начали называть нагрузочное тестирование программ «слоукукингом».
Работу со slow_cooker можно начать с посещения странички с релизами на Github. Загрузите инструмент и запустите тестирование своего любимого сервера, чтобы проверить, нет ли у него проблем с производительностью. При тестировании linkerd slow_cooker нам очень помог, и мы надеемся, что вы найдете его не менее полезным.
tolkkv
Хм, на первый взгляд утилита vegeta работает похожим образом, но куда более приятна в обращении. Когда начинали делать slow_cooker она уже была? Интересно сравнение :)