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拉端保障方案

本文主要是介绍拉端保障方案,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

背景

随着大促期间二方App与主App之间相互联动越发紧密,以及直播带货的热度不断攀升,大促的期间经常会遇到二方App流量唤起主App和站外拉端流量叠加的峰值,而主App的启动过程中会触发启动相关的众多业务,这些业务的流量在一瞬间会进行叠加到达网关层,对于网关层要面对的是数倍乃至十数倍拉端启动的流量,而网关层关系整个后端服务的入口稳定,因此保障拉端启动网关至关重要。

图1.一个完整的外链拉端流程 

 

保障方案

1、收集唤端来源

每次大促期间流量的来源都是多方的,因此需要提前收集各方流量的量级,以及流量比例,由于各方流量来源的唤端形式略有不同,因此在压测时需要确保按照各方的流量比例进行模拟

图2.某年大促的拉端流量占比

2、分析冷热启动比例

针对全网App启动的埋点分析android和iOS的冷启动以及热启动的比例,这也为我们后续预估各个流量接口比例提供了参考的依据,最终分析完后,大概是一个这样的图:

图3.冷热启动占比

3、梳理启动API

针对启动过程中5s内全网发出的请求所有的API进行收集,逐一进行筛选,分析是首页调用还是启动调用,由于android和iOS的启动框架不同,因此对于不同类型的启动最终也会影响到我们流量的计算。

图4.启动接口API的梳理

4、计算放大系数

放大系数为一个拉端流量到达网关层的流量的倍数,这里只需要知道启动有多少接口会被调用即可,由于不同API在冷热启条件下被调用状态不同,同时在android、iOS拉端是否会调起中间页都会影响到。总结下来,公式如下:

  冷/热启动调用次数 = iOS是否调用 * iOS比例% + android是否调用 * android比例%

  放大系数 = ∑( 冷启动调用次数 * 冷启比例% + 热启动调用次数 * 热启比例% )

5、全链路压测保障

分析得出了接口、流量、比例等信息后,我们就可以开始我们的拉端全链路压测,下面是全链路压测的计划:

图5.拉端压测安排计划

  拉端验收标准

  【限流表现】流量达到限流值时,单机限流生效,端上表现正常,可正常启动,⽆空窗等问题

  【脉冲验证】130%状态下持续10分钟,流量降低后,系统无任何hang住问题

  【资源利用】脉冲和摸⾼期间,cpu利用率不高于55%,load < 2*cpu

6、日常限流

这里需要强调,大部分的拉端峰值很有可能不在大促的峰值,因此在拉端期间不会开启网关层的限流,这也就需要我们的各个启动应用配置相应的 应用内限流,这也是我们压测要重点验证的一个能力。

图6. 大促态机房部署情况

7、降级、预案

虽然大部分的拉端峰值为非大促,因此业务理论上来说是不会降级的,但是如果遭遇大促峰值和拉端峰值叠加的情况,各个业务还是需要确保自身有降级和兜底的预案,确保万无一失。

8、常态化保障

在完成上述过程的梳理后,我们便对拉端的流程有了清晰的认识,虽然流程较长但是不复杂有迹可循,且随着直播等场景的越来越频繁日常化,因此无论从还是技术层面,我们都继续常态化的保障方案。目前我们已经完成常态化保障的一期,即自动分析启动接口,自动判断启动次数,从而计算放大系数,并且针对当前接口的保障能力进行统计,确保在安全流量水位的情况下,我们的网关不会有重大的风险。

图7.拉端常态化保障平台

 

 

 

 

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