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1 背景
需要临时扩容他们的机器来支持100W的QPS，每秒100W的请求，听起来还是挺恐怖的。什么概念呢，2013 年双12的大秒系统的峰值QPS也就在42万多。从这样的数据来看，这个客户的需求高的离谱。但是既然用户有这个需求，我们还是需要满足客户的期望。
2 问题及挑战
遇到问题主要有：
- 100万QPS
- 被测系统如何搭建，需要多少台机器
- 选择何种压测工具，百万级QPS考验，压力机需要多少台机器
遇到的挑战主要有：
- 项目实施的时间只有5天，压力非常大
- 被测系统是否能承受如此大的压力
- 压力机自身是否能经受如此大的压力，是否稳定
- 短时间内如何快速部署被测系统及压力机环境
- 性能瓶颈在哪（程序、OS/硬件、网络设备等）
3 解决方案及评估
经过多次会议，确定解决方案是，采用阿里云环境自动化运维及弹性扩容来搭建环境，压测工具采用分布式压测。
通过评估机器数量如下：
- 被测系统环境：2台SLB,300台ECS(4核CPU 8G内存)，批量部署应用
- 压力机环境：300台ECS（4核CPU 8G内存），批量部署性能测试
整个团队包括客户、SLB和ECS机器维护人员、环境部署人员以及性能测试团队充分密切配合。
4 目标
QPS：100万，稳定运行1分钟左右。
5 典型业务
秒杀活动，一个比较复杂的带Header, Body, Cookie 的http 请求。
6 测试结果
6.1 结果
-
- QPS峰值最高达到71.5W，后端ECS CPU利用率最高75%，网络峰值流量达到25Gb。
- QPS达到峰值后，逐渐下降，基本稳定在50万左右。能稳定运行4分钟左右。
6.2 分析
QPS下降的原因经过各技术专家诊断一致认为是SLB丢包导致，SLB压力已到极限，因此建议需要配置3台SLB，每台SLB挂100台ECS，才有可能满足100万QPS 。
6.3 结论
经过与客户会讨，峰值71.5万QPS，稳定运行4分钟50万QPS，能满足目前现在的业务需求。如果需要支持100万QPS，需要扩容SLB，至少是3台SLB以上。
7 总结
7.1 分布式压测
7.1.1 稳定性
在测试过程中，性能测试经受住了大规模压力的考验，并且从未出现过异常问题，由此可知，性能测试产品非常稳定。
7.1.2 百万级QPS支持
在测试的过程中，性能测试能支撑百万级QPS的压力发起，这是目前其他压测工具所不能支持的。
7.1.3 资源消耗少
虽然性能测试压测机申请了300台ECS机器，但在测试过程中，消耗的机器资源非常少，CPU利用率不到0.1%，并且每台机器负载均衡，实际上100台ECS就足够了。
7.2 环境搭建
在调研阶段，性能测试团队就大规模压力发起进行了充分的调研，并且通过测试验证单台机器能发起的压力以及弹性扩容，预估出需要的机器数量，才能保证项目的顺利进行。
另外阿里云批量自动化环境搭建节省了环境的部署时间，在1天内完成所有工作。
7.3 团队合作
这次大规模压力压测在5天内顺利完成，离不开整个团队所有人员密切配合，重点关注，才能让如此大的项目在短时间内成功实施。因此团队合作在项目实施的过程中有起着举足轻重的作用。