Serverless 应用引擎 SAE 压测的时候，CPU和内存都没上次，但是测试效果上不去怎么办？

在使用 Serverless 应用引擎 SAE 进行压测时，如果发现 CPU 和内存的使用率并未达到上限，但测试效果（如 QPS 或响应时间）无法提升，可能是由于以下几个原因导致的。以下是详细分析和解决方法：

1. 单实例并发请求数设置不合理

SAE 中每个实例的并发请求数有默认限制，默认值为 10，最高可设置为 1000。如果单实例并发请求数设置过低，可能会导致实例无法充分利用资源。

解决方法：

• 调整单实例并发请求数：登录 SAE 控制台，在目标实例的版本列表页面中，将单实例并发请求数设置为更高的值（如接近最大值 1000），并重新进行压测。
• 计算最佳并发度：通过性能压测找到单实例性能恶化的拐点，并以此作为参考值。例如，当并发度达到 80 左右时，响应时间（RT）开始显著增加，则建议将性能基准并发数设置在 70~80 左右。

2. 弹性伸缩策略未生效

SAE 支持基于指标（如 CPU、内存、QPS、RT 等）的自动弹性伸缩功能。如果弹性伸缩策略配置不当，可能导致实例数量不足，无法满足高并发需求。

解决方法：

• 检查弹性伸缩配置：确保已正确配置弹性伸缩策略，包括最小实例数、最大实例数以及触发条件（如 QPS 或 RT 阈值）。
• 验证弹性功能：在压测过程中观察实例数量是否随负载变化而动态调整。如果实例数量未增加，需检查弹性策略的触发条件是否合理。

3. JVM 参数配置问题

对于 Java 应用，JVM 参数（如堆内存大小）可能会影响应用的性能表现。如果 JVM 参数设置不合理，可能导致内存分配不足或垃圾回收（GC）频繁，从而影响测试效果。

解决方法：

• 优化 JVM 参数：根据实际业务需求调整 JVM 参数，例如 -Xms 和 -Xmx 的值。需要注意的是，即使设置了较大的堆内存，操作系统也不会立即分配物理内存，而是根据实际使用逐步分配。
• 启用启动加速技术：利用 Dragonwell 11 AppCDS 启动加速技术和 Spring & Dubbo Native Image 技术，可以显著提升 Java 应用的冷启动速度和运行效率。

4. 网络或外部依赖瓶颈

如果应用依赖外部服务（如数据库、缓存或其他微服务），这些外部依赖可能成为性能瓶颈，导致整体测试效果受限。

解决方法：

• 排查外部依赖性能：检查应用依赖的外部服务是否存在性能问题，例如数据库连接池耗尽、缓存命中率低等。
• 模拟真实场景：在压测过程中，尽量模拟真实的业务场景，确保所有依赖服务均能正常工作。

5. 实例规格选择不当

SAE 提供了多种实例规格，不同规格的 CPU 和内存配置会影响应用的处理能力。如果实例规格选择不当，可能导致资源利用率低或性能不足。

解决方法：

• 选择合适的实例规格：根据业务场景和性能压测结果选择合适的实例规格。例如，对于高并发场景，可以选择更高配置的实例（如 4 Core 8 GiB 或更高）。
• 评估性能拐点：通过压测找到单实例性能恶化的转折点，并以此作为选择实例规格的依据。

6. 流量调度策略限制

SAE 的流量调度策略会根据实例的并发请求数动态分配流量。如果单实例并发请求数达到上限，新请求会被分配到其他实例。如果实例数量不足，可能导致部分请求被延迟处理。

解决方法：

• 调整流量调度策略：确保实例数量足够，并合理设置单实例并发请求数上限，以避免流量分配不均的问题。

7. 压测工具配置问题

使用 PTS（性能测试服务）进行压测时，如果压测工具的配置不合理，可能导致测试结果不准确。

解决方法：

• 优化压测配置：在 PTS 控制台中，确保压力来源、模式及持续时间设置合理。例如，递增百分比和单量级持续时长应根据实际业务需求调整。
• 分析压测报告：查看压测报告中的 QPS、RT 和并发数等指标，找出性能瓶颈所在。

重要提醒

• 计费规则：即使在无请求的情况下，SAE 仍会按实际使用的 CPU 和内存资源计费。因此，在压测结束后，请及时调整实例数量或关闭闲置模式，以降低运营成本。
• 监控与诊断：利用 SAE 提供的无侵入应用监控和告警能力，实时监控应用的性能指标（如 QPS、RT 和错误率），快速定位和解决问题。

通过以上分析和解决方法，您可以有效排查和解决 SAE 压测过程中性能上不去的问题，同时优化资源配置和成本管理。