跳到主要内容

SkyWalking 性能基准测试

介绍​

SkyWalking作为一款分布式系统的应用性能监控（APM）工具，其自身性能直接影响监控数据的准确性和系统开销。性能基准测试（Benchmark Testing）是通过模拟真实场景，量化评估SkyWalking在不同负载下的表现（如吞吐量、延迟、资源占用等），为调优提供数据支撑。

为什么需要基准测试？
  • 验证SkyWalking在高并发场景下的稳定性
  • 发现潜在的性能瓶颈（如存储层、网络通信）
  • 为生产环境容量规划提供依据

核心测试指标​

测试工具与方法​

1. 使用SkyWalking官方测试工具​

SkyWalking提供skywalking-client-tool模拟Agent上报数据：

bash
# 启动压测（模拟100个Agent，持续10分钟）
./swctl profile --agent=100 --duration=10m

典型输出报告：

text
TPS: 12500
Avg Latency: 45ms
Error Rate: 0.2%
Storage CPU Usage: 68%

2. 结合JMeter测试​

示例测试计划：

  1. 配置HTTP请求到SkyWalking OAP服务
  2. 使用CSV数据文件模拟不同服务的数据
  3. 添加聚合报告监听器
java
// 示例JMeter Groovy脚本片段
sampler.addArgument("serviceName", "模拟服务_${__Random(1,100)}")
sampler.addArgument("latency", "${__Random(500,2000)}")

实际测试案例​

案例：存储层性能对比​

存储类型写入TPS查询延迟资源占用
H28,000120ms低
ES 7.x15,00065ms中
TiDB12,00080ms中高
测试环境一致性

确保所有测试在相同硬件配置下进行，建议使用Docker容器固定环境变量：

dockerfile
environment:
  - SW_STORAGE=elasticsearch
  - SW_ES_URIS=elasticsearch:9200

结果分析与优化​

常见瓶颈点​

  1. 网络带宽不足：Agent与OAP间大量数据传输
    • 优化：启用gzip压缩

agent.config: protocol: grpc gRPC: enable_compression: true


2. **ES索引性能下降**
 - 优化：调整分片数和刷新间隔
 ```json
PUT _template/sw_template
{
  "index.refresh_interval": "30s",
  "number_of_shards": 3
}

总结与练习​

关键总结​

  • 基准测试应覆盖典型生产场景
  • 重点关注TPS、延迟、错误率三要素
  • 存储选择对性能影响显著

扩展练习​

  1. 使用Docker Compose搭建测试环境
  2. 对比不同采样率(10% vs 100%)的性能差异
  3. 测试OAP集群扩展后的线性提升比例

附加资源​