功能性测试
概述
Phoenix 是宽拓自主研发的一款消息驱动型的高性能 Java 开发框架,专注于降低金融行业中业务复杂性高、性能要求高的应用系统的开发难度,助力研发团队打造专业、高效的微服务化的金融应用系统。 本篇测试报告主要验证了 Phoenix 提供的如下功能:
- 基于 bank-account 账户划拨功能正常
- Grafana 使用正常
- EventSourcing 使用正常
- Snapshot 使用正常
bank-account 划拨功能
概述
验证 bank-account 账户划拨功能是否可以正常使用。
原理介绍
bank-account 提供了随机划拨和定向划拨两个功能:
- 定向划拨:指定账户进行转入转出操作(每个账户默认初始有100元,划拨金额大于0为转入操作,划拨金额小于0为转出操作)
- 随机划拨:指定账户范围和转账次数,多个账户同时进行划拨操作。
测试方案
场景描述
分别使用 bank-account 提供的两个划拨接口进行下单测试。
校验方法
- 定向划拨:每次划拨之后校验余额
- 随机划拨:转入次数 + 转出次数 + 错误转出 = 转账次数
测试步骤
- 使用 bank-account 的下单页面以每秒 100 笔的速率下单,同时限制账户个数为 10 个,划拨总次数为 1000
- 待下单完毕后,进行校验. 使用 bank-account 的内存查询接口查询内存数据 (转入次数 + 转出次数 + 错误转出 = 转账次数)
-
使用定向转账功能,从 A00000000 账户中转出 100 元(通过以上图片发现经过随机转账之后 A00000000 账户中余额为 280 元) 转账之后,通过内存查询接口查看账户余额(余额为 180 元)(定向划拨中的划拨编号可以用来测试幂等逻辑,如果本次划拨编号和上次划拨编号一直,则账户金额不会有任何变动)
测试结果
符合预期,bank-account 账户划拨功能可以正常使用。
phoenix metrics 功能
概述
Phoenix 联合 Grafana 提供了一套监控服务,可用于监控 Phoenix 应用运行过程中的各项指标。根据面板可以分为以下几块:
- phoenix jvm
- phoenix source aggregate
- phoenix entity aggregate
- phoenix transaction aggregate
- phoenix event store
- phoenix message elasticsearch
- phoenix event publish
- phoenix client
原理介绍
通过在 bank-account 服务中进行埋点,并将相应的数据上传至 Elasticsearch 最终通过 Grafana 友好的展示出来。不仅可以实时的监控 Phoenix 应用每次下单之后的运行情况,还可以分析上面的指标判断服务的性能。
- phoenix source aggregate、phoenix entity aggregate、phoenix transaction aggregate、phoenix event store、phoenix event publish、phoenix client、phoenix jvm: 这些面板中的数据采用 JMX + Prometheus + Grafana监控机制,可以实时采集服务的运行情况,并通过 Grafana进行展示,其中 JVM 和 phoenix overview 采集的phoenix server服务指标
- phoenix message:该面板展示了phoenix server处理后的所有事件的监控数据,EventPublish 将事件上传到消息队列,通过配置phoenix admin服务的上报配置,phoenix admin服务会将指定的消息队列中的事件数据持久化到 Elasticsearch 服务中,最后在Grafana进行展示
测试方案
场景描述
使用 bank-account 提供的随机划拨功能以固定的速率进行下单测试,然后打开 Grafana 监控面板监测数据。
校验方法
观察 Grafana 中展示出来的各个指标是否符合预期
测试步骤
-
使用 bank-account 的下单页面以每秒 100 笔的速率下单,同时限制账户个数为 10 个,划拨总次数为 10000
-
待下单完毕后,进行校验。 通过 Grafana 可视化面板查看
通过 Grafana 可视化面板可以观察到一共发送了 10000 条消息(总事务 = 10000),并全部处理完成。整个处理过程耗时平均在 30 ms以下。
-
在phoenix overview 根据实例IP地址查看其中一个节点的处理情况
通过上图我们还可以看出来,该节点一共处理了 5000 笔请求(一个 10000 笔请求,共两个处理节点),说明了多个节点之间是可以做到负载均衡的。
-
在phoenix message 面板通过查看每一类消息的处理情况(这里查看划拨失败事件的处理情况)
-
phoenix client监控图
-
phoenix eventPublish 监控图
-
JVM 监控图
测试结果
符合预期,可以证明 Grafana 监控功能够可以正常使用
phoenix console 功能
概述
phoenix console是 Phoenix 框架默认提供的轻量级、嵌入式监控平台,该平台共提供四大操作模块:
- overview
- cluster
- state manager
- event manager
原理介绍
phoenix console支持对 Phoenix 服务进行系统状态管理、事件管理、性能监控、业务监控、事务调用链追踪以及异常分析。
测试方案
校验方法
观察 phoenix console 中展示出来的各个功能是否符合预期、是否正常使用
服务地址:IP/phx-console
测试步骤
-
使用 bank-account 的下单页面以每秒 100 笔的速率下单,同时限制账户个数为 10 个,划拨总次数为 10000
-
待下单完毕后,进行校验。 通过 phoenix console 可视化页面查看
-
应用总览
- 扇子图
- 内存管理
- 事件管理
测试结果
符合预期,可以证明 Grafana 监控功能够可以正常使用
EventSourcing 功能
概述
Phoenix 保证其内存数据正确性的核心原理在于 EventSourcing (事件溯源技术)。
原理介绍
Phoenix 是 EDA 架构的框架,可以基于事件重塑内存,Phoenix 会对所有处理过的事件进行持久化,在节点重启或者聚合根漂移时通过 EventSourcing 重塑内存状态。
测试方案
场景描述
使用 bank-account 提供的随机划拨功能,首先构造固定数量的请求,处理完成之后观察内存数据情况,然后重启节点后再次观察内存状态是否和之前保持一致,重启之后再进行定向划拨观察服务时候能够正常运作。
校验方法
在 bank-account 页面通过内存查询功能,观察最终的结果是否正确。
测试步骤
- 使用 bank-account 的下单页面以每秒 100 笔的速率下单,同时限制账户个数为 10 个,划拨总次数为 1000
- 待所有请求处理完成之后,查询内存数据
- 重启服务之后,再次查询内存数据 重启过程中发现各个聚合根确实存在EventSourcing的过程 并且重启前后内存数据没有变化
测试结果
符合预期,可以证明 Phoenix 提供的 EventSourcing 功能够可以正常使用
Snapshot 功能
概述
Phoenix 应用可以通过 EventSourcing 功能进行内存数据恢复,使用 Snapshot 可以加快 EventSourcing 的内存恢复的速度。
原理介绍
Snapshot 是对某一瞬间 Phoenix 应用内存的一次存储。Phoenix 提供的快照功能提供了如下操作:
- 单个聚合根默认每处理100000笔消息自动打一次快照,可以通过
@EntityAggregateAnnotation(snapshotInterval = 1000l)
进行设置 - 手动触发打快照
- 查询快照列表
- 查询指定聚合根最新状态
- 删除指定聚合根指定版本的快照
测试方案
Phoenix 服务提供了快照操作的相关接口,以下测试借助 phoenix admin 页面提供的快照功能进行测试
场景描述
使用 bank-account 提供的随机划拨功能,首先构造一定数量的划拨请求,待处理完成之后执行手动打快照的请求。同时借助 phoenix admin 提供的内存管理功能进行快照列表的查询和删除指定版本快照的操作。
校验方法
每次操作之后,校验效果是否符合预期。
测试步骤
- 使用 bank-account 的下单页面以每秒 100 笔的速率下单,同时限制账户个数为 10 个,划拨总次数为 1000
- 使用 phoenix admin 提供的内存管理功能给账户 A00000009 打一个快照
- 接着使用 phoenix admin 查询快照列表
- 此时内存中各个账户的余额如下
- 从 A00000009 账户中转出 100 元,然后使用页面查询 A00000009 的最新状态
- 使用 bank-account 的下单页面以每秒 1000 笔的速率下单,同时限制账户个数为 1 个,划拨总次数为 100000
- 查询快照列表,观察是否自动触发快照
测试结果
符合预期,可以证明 Phoenix 提供的 Snapshot 功能够可以正常使用