扩展遗留系统：在 Linux 上进行大规模负载测试的策略

Source: Dev.to

引言

在遗留代码库中进行大规模负载测试面临独特的挑战，尤其是在可能缺乏现代优化特性的 Linux 环境中。目标是高效地模拟高流量、识别瓶颈并在不重写整个系统的前提下优化性能。

遗留系统通常具有单体架构、可扩展性有限以及过时的依赖。高并发需求可能导致资源耗尽、不可预测的故障以及长时间的停机。实现弹性的负载测试策略可以安全地对系统施压并收集可操作的指标。

负载生成工具

Linux 由于强大的命令行工具和丰富的开源生态，提供了稳健的负载生成平台。

• 简单工具：ab（ApacheBench）、siege、wrk —— 适用于基本流量生成。
• 高级/自定义解决方案：locust、k6 —— 能处理更高的负载和更复杂的场景。

隔离测试环境

容器化

使用 Docker 或 Podman 创建可扩展、可复现的测试环境。将多个负载生成器部署在不同的 Linux 服务器上，以实现分布式测试：

docker run -d --name=load-generator1 loadtesting/k6 run /script/test.js
docker run -d --name=load-generator2 loadtesting/k6 run /script/test.js

确保网络配置和资源限制（CPU、内存）已调优，以避免生成器本身成为瓶颈。

系统监控

在负载期间，监控遗留系统的资源争用情况：

• top、htop —— CPU 与内存使用情况。
• vmstat、dstat —— 详细的 I/O 与调度统计。

使用 sysctl 调整内核参数，以提升网络缓冲区和文件描述符限制：

sudo sysctl -w net.core.somaxconn=1024
sudo sysctl -w fs.file-max=2097152

在极端并发情况下，考虑禁用非必要服务并提升进程限制。

测试策略

• 增量递增：逐步提升负载，以在不导致系统崩溃的情况下定位阈值。
• 熔断器：配置弹性特性，防止过载导致的故障。
• 监控与日志：部署 Prometheus 与 Grafana 实时监控指标；收集日志以进行后期分析。

Prometheus 示例

# Example scrape command for Prometheus
scrape --config.file=prometheus.yml

自动化与 CI/CD

将负载测试集成到 CI/CD 流水线。自动执行、提取日志和指标，并审查响应时间、错误率和瓶颈。使用 Grafana 仪表盘实时可视化性能。

最佳实践

• 在隔离环境中运行测试，绝不在生产环境上进行。
• 从低流量开始，逐步增加。
• 在整个测试过程中持续监控系统健康。
• 分析收集的数据，以指导优化和增量升级。

通过利用 Linux 工具、容器化以及系统化监控，资深架构师可以评估遗留系统的弹性，识别性能极限，并规划长期的可扩展性改进。