摘要：在数字化转型加速的背景下，复杂信息系统作为业务运行的核心底座，支撑着各行业高效运转。为了保障系统的稳定运行，性能测试与系统运维无疑是两个至关重要的环节。它们虽分属于不同业务环节，却在系统运行中相辅相成，发挥着不可替代的作用。性能测试与系统运维通过跨阶段、跨组件
文/中国进出口银行 王瑞卿
在数字化转型加速的背景下，复杂信息系统作为业务运行的核心底座，支撑着各行业高效运转。为了保障系统的稳定运行，性能测试与系统运维无疑是两个至关重要的环节。它们虽分属于不同业务环节，却在系统运行中相辅相成，发挥着不可替代的作用。性能测试与系统运维通过跨阶段、跨组件、跨场景的深度协同，实现对系统全方位、立体化的性能保障，其核心是打破专业壁垒，以全局视角构建系统全生命周期的优化体系，最终提升企业数字化转型的技术底座稳定性，为软件的生命周期全链路赋能。
凭借从事系统运维以及开展性能测试的丰富经历，笔者深刻体会到，尽管这两个专业领域属于不同的业务范畴，但在关键理念上存在诸多相通之处。如果能够将二者进行有机融合、横向打通，其潜在价值将会非常显著。
1. 协同提升。传统模式下，测试团队关注“是否符合性能指标”，运维团队关注“生产环境运行状态”，协同不足可能导致信息壁垒。实际上，测试与运维团队工作理念高度一致，均以系统稳定高效运行为核心目标，且二者所采用的监控手段也有诸多相似之处。性能测试通过模拟大量用户并发访问，借助专业工具监控系统在高负载下的各项性能指标；运维团队在日常运行中实时监测系统状态，通过同类监控工具采集服务器、网络等核心数据。这种相似性为两个团队的联合制定测试方案、共享监控数据、共同复盘问题提供了基础条件。
2. 问题前置。在传统的软件开发和运维模式中，性能测试与系统运维之间往往存在一定程度的脱节，这就导致一些在运维阶段出现的问题，在前期未能得到有效解决。而将运维所关注的指标提前至测试阶段，是一种极具前瞻性和战略性的举措。在性能测试过程中，除了关注系统的极限性能指标外，还需引入运维阶段重点关注的指标，如服务器资源的长期稳定性、网络连接的可靠性等。通过模拟更接近实际运维环境的测试场景，能够提前发现并解决一部分可能在运维阶段出现的问题。比如，在测试过程中发现某个服务在长时间运行后内存占用持续上升，存在内存泄漏的风险，此时开发团队就可以及时介入进行代码优化，避免该问题在系统上线后引发严重故障，从而大幅提升系统上线后的稳定性，降低运维成本和风险。
性能测试与系统运维是复杂系统稳定运行不可或缺的两个方面。二者既有明确的分工，又紧密协作，共同为系统的稳定高效运行保驾护航。
性能测试侧重于探索系统的极限性能，为系统的设计和优化提供前瞻性指导。在系统开发的前期阶段，性能测试通过模拟各种极端情况找出系统在性能方面的潜在问题和瓶颈。这些测试结果能够帮助开发团队在系统设计阶段就充分考虑性能因素，选择合适的技术架构和算法，优化数据库设计，合理分配系统资源。基于这一结果，开发团队可以采用分布式数据库架构，对数据库进行读写分离，从而提升系统的整体性能，确保系统能够在促销活动等高流量场景下稳定运行。
系统运维则专注于系统日常运行的稳定性和可靠性，确保系统能够持续、稳定地服务于实际应用。在系统上线后，运维人员通过实时监控系统的各项运行指标，及时发现并解决系统出现的各种问题。同时，运维人员还需要根据业务的发展和用户的需求，对系统进行性能优化和升级扩展。当业务量增长导致系统负载增加时，运维人员可以通过调整服务器配置、优化网络架构等方式，提升系统的性能和稳定性。
虽然二者在工作重点和职责上有所不同，但它们的目标都是为了保障系统能够高效、稳定地服务于用户和业务。性能测试为系统运维提供了优化方向和基准数据，帮助运维人员更好地了解系统的性能边界；而系统运维则将性能测试的成果应用于实际运行环境中，通过持续的监控和优化，确保系统始终保持良好的性能状态。
在性能测试领域，系统拓扑的研究正逐渐成为一个前沿且关键的方向。随着信息技术的不断发展，软件系统的架构日益复杂，各组件之间的关联关系也越来越微妙。当前，性能测试的传统模式通常是针对系统改造的部分进行量化评估。这种模式虽然能够对特定的变更进行针对性的测试，但存在明显的局限性。当某个组件经过优化后，可能会引发一系列连锁反应。例如，银行的网上银行系统中的账户查询模块经过优化后，提升了查询的响应速度，使得更多客户愿意频繁使用网上银行查询账户余额、交易明细等信息。然而，这可能会给下游的交易处理模块和风险监控模块带来较大压力。因为更多的客户查询意味着银行系统的活跃用户量增加，潜在的交易数量也可能上升，交易处理模块需要处理更多的转账、支付等交易请求。同时，风险监控模块为了保障交易安全，需要更频繁地对这些增加的交易数据进行分析和监测，判断是否存在异常交易行为。
如果在性能测试时，没有全面考虑账户查询模块与交易处理模块、风险监控模块等组件之间的关联关系，那么这些潜在问题在系统正式投入使用后，可能会导致系统出现响应延迟，甚至在交易高峰期出现系统崩溃的严重后果，影响客户体验和银行的正常业务运作。若性能测试未充分覆盖组件关联关系，潜在问题可能在系统上线后引发级联故障，成为压垮系统的关键风险点，导致系统出现响应缓慢、甚至崩溃的情况。因此，构建系统拓扑对于全面把控关联系统间的相互影响至关重要。系统拓扑就如同行军打仗中的地形图，它清晰地展示了系统各个部分的组成结构、相互关系以及关键节点之间的连接方式。借助系统拓扑，性能测试人员能够从全局视角出发，深入分析系统各组件之间的协同工作情况。通过对系统拓扑的研究，测试人员可以模拟不同组件的变化对整个系统的影响，提前预测可能出现的性能问题，并制定相应的解决方案。例如，在一个金融交易系统中，通过构建系统拓扑，测试人员发现某个核心交易组件与多个周边系统存在紧密的数据交互，一旦该组件出现性能问题，可能会影响整个交易流程的顺畅进行。基于这一发现，测试人员可以在性能测试中重点关注该组件，并制定相应的应急预案，从而更好地保障系统的整体运行性能和稳定性。
与此同时，性能测试对于系统拓扑的建设研究，同样可以为系统日常运维提供重要参考。在系统的日常运维中，通过系统的拓扑图，运维人员可以清晰看到关键路径与汇聚节点。这些关键路径和汇聚节点是系统运行的核心部分，一旦出现问题，可能会对整个系统造成严重影响。因此，在这些重要节点增加监控可以起到事半功倍的作用，及时发现潜在问题并采取相应措施。例如，在一个大型企业的ERP系统中，通过系统拓扑图，运维人员发现财务模块与多个业务模块的数据交互频繁，是系统的关键路径之一。于是，在该路径上的关键节点增加了更详细的监控指标。这样，当系统出现异常时，运维人员可以根据这些监控数据快速定位系统间的问题，提升生产问题的解决效率，保障系统的稳定运行。
在实际操作中，构建系统拓扑可以采用多种方法。例如，可以通过收集系统的配置文件、网络流量数据以及组件之间的接口文档等信息，利用专门的拓扑构建工具进行绘制。同时，为了确保拓扑图的准确性和实时性，还需要建立定期更新机制，及时反映系统架构的变化。此外，结合人工智能和机器学习技术，对系统拓扑数据进行分析，能够更精准地预测系统性能问题，提前发出预警，为系统的稳定运行提供更有力的保障。
在当前性能测试领域，3种主流负载模型的核心参数都依赖于生产运维对于高频交易场景下的数据积累（见表）。通过运维提供的数据，我们可以不断修正对业务发生曲线的预测，以及对业务增长规模和可能出现峰值时段的预估，使得压测依据更加贴近真实交易情况。
表 负载模型示意表
在高频交易场景下，动态模型和智能模型的应用尤为重要。动态模型能够模拟业务量在短时间内快速变化的情况。通过设置合适的负载生成速率和压力梯度，性能测试可以更真实地反映系统在峰值时段的性能表现。而智能模型则借助机器学习算法，对历史交易数据进行深度分析，预测未来的负载变化趋势。以金融高频交易系统为例，智能模型可以根据市场行情、交易时间等因素，准确预测交易高峰期的到来，并提前调整测试负载，确保系统在高压力下的稳定性。
同时，系统运维人员在提供数据支持的过程中，也能从性能测试的结果中获取有价值的信息。比如，通过观察不同负载模型下系统的性能表现，运维人员可以了解系统在不同业务量下的资源使用情况，为服务器资源的合理调配提供依据。当发现系统在某个负载模型下出现性能瓶颈时，运维人员可以提前规划硬件升级或系统优化方案，避免在实际业务高峰期出现问题。
综上所述，性能测试与系统运维是软件生命周期中的两个独立环节，虽然有着各自的特点和重点，但通过加强沟通与协作，实现关键理念的融合和技术的共享，能够发挥出更大的价值，共同为复杂信息系统的稳定运行保驾护航。同时需要强调性能测试与系统运维的价值并非简单叠加，而是通过数据共享、能力互补、流程闭环形成协同生态为全链路赋能。未来，随着系统复杂度的不断提升，二者的紧密合作将成为保障系统稳定、高效运行的关键因素。我们应不断探索和创新，在资源复用、协同提升、问题前置等方面持续优化，推动性能测试和系统运维工作迈向新的高度，为企业的数字化转型和业务发展提供坚实的技术支撑。
来源：金融电子化
