无论何种测试，核心的东西一定是需求分析，那全链路性能需求分析的要点是啥呢，和传统线下性能测试有啥区别呢？
请求数据源：
在传统线下性能测试，一般我们拿到接口参数便开始调试，写脚本，按照场景进行测试，而线上我们需要根据实际数据源统计，包含web端，app端，小程序端等，这个是我们的客户端数据来源，还有我们的运营商带宽占用情况，cdn节点的分布，这样就涉及到外网的压测，外网的压测策略和内网细节上的差别还是比较大的。
架构拓扑分析：
线上的部署结构往往比我们测试环境要复杂很多，测试环境往往是线上很小的一个分支，线上各种微服务的依赖集群，中间件，db需要调研的非常清楚，多少服务器，服务器上部署实例的情况，每个细节都会影响到压测的结果，以及分析的准确性。
数据分析：
数据分析可以分很多层次，在一般的性能压测中，我们一般会关注参数化数据和db数据，全链路压测中，还需要关注，redis数据，mq堆积，以及key的大小对实际带宽的影响，这些都跟中间件相关，一旦出现问题，对网站的影响往往是毁灭性的，带宽这块往往也是线下局域网测试不能覆盖的，线上会跨机房调用，所以尤其需要关注这块。
监控分析：
大多是情况下，我们会做硬件层的监控包括cpu，带宽，内存，磁盘等，然后客户端进行数据采集，指标一般也通过压测数据采集，但这些在全链路压测中还是显得还有基础，我们需要去通过更多服务器维度监控，包含各服务集群的业务指标数据，db层的实时下单数据，容器级别资源监控数据等内容，以及结合健康度指标等，在线上压测需要设置阈值，尽可能规避线上风险，防止造成用户流失。
压测目标的设定：
我们很多公司在线下压测的时候因无参考数据，可能压到拐点作为首选目标，而成熟的互联网公司一定会做线上的容量评估，一般会根据以往业绩以及流量相结合，会有一定比例增长的预估，还有通过推送转化率去评估，个人觉得可以长期做模型去进行数据积累，达到经验值的参考。
流量回放：
首先来说，能做到流量回放的公司很少，这个涉及到系统的改造，关键在于数据加工这块，能达到流量回放，测试的很多前期准备工作会少很多，但同时前期的开发改造任务也非常繁重。
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