能为企业节省巨额成本的稳定性测试
时下，移动互联网时代中，完成原始用户积累已经明显比过去更为容易，也更加轻松。在这个过程中，用户体验问题也成为了最具讨论价值的话题之一。对于企业而言，即便你拥有再厉害的产品，也需要有非凡的用户体验，才能长久的留住用户。
哪怕是“业界唯我独大”的12306网站，也需要与时俱进，不断优化用户体验，才能保住自己的“江湖地位”。 而在后移动互联网时代，软件工程师需要和硬件工程师共同配合，才能保证服务的稳定性和可靠性。基于此，今天，我们就和大家一起探讨一下，能为企业节省巨额成本的软件稳定性的相关内容。
1、为什么要维护产品的稳定性？
如果说良好用户体验是软件用户增长的基础，那么稳定的使用体验和流畅的操作性就是用户体验的基础。只有维护好产品的稳定性和流畅性，才是留住用户的王道，也是为企业节流的潜在做法。
然而，随着我们服务的用户量日增，服务复杂程度提升，我们的系统为了实现可维护，也会在业务架构和系统架构上进行调整。这也是为什么微服务架构会盛行的原因。使用微服务架构时，的确会帮我们提升系统的可维护性，当然，也会有弊端，那就是企业维护成本骤增。
另外，不少产品运行要求：集群化部署、分散服务、稳定性运行。
事实上，无论是硬件故障、网络异常、资源异常、其他依赖异常、配置异常等，任何一种情况出现，都会打破原有的平衡导致稳定性问题的出现。这也是为什么软件稳定性被破坏的场景非常多的原因。加之，复杂的稳定性演进过程中，又有很多场景出现，这样交织的变化对分布式系统测试，也给软件测试工程师在测试软件稳定性方面，带来了巨大的挑战。
2、那么，什么是系统稳定性？
顾名思义，它是指系统要素在外界影响下表现出的某种稳定状态。
那么如何衡量系统稳定性的高低呢？通常情况下，一个常用的指标就是服务可用时长占比，占比越高，说明系统稳定性也越高。
举个栗子：如果我们拿一整年的数据来看，常见的4个9（99.99%）意味着，我们系统提供的服务，全年的不可用时长只有52分钟！
它其实是一个综合指标，为什么这么说？因为我们在服务可用的定义上会有一些差别，常见的服务可用包括：服务能正常触发、服务响应时间低、服务有效（逻辑正确）、服务无异常，等。
3、如何维护产品稳定性？
1）找出故障来源
日常情况下，系统出现故障的原因主要包括两类。一类是人为因素，另一类是自然因素。那么，人为因素可能有哪些呢？大家可以看看下面这张图片。
人为因素一般是可控的，但需要事先避免。在工作中，很多软件不稳定性都会出在认为因素这一块，因此，软件测试人员需要在测试前，对整件事情抽丝剥茧，剥离掉这些影响因素。
下面说说自然因素。
自然原因导致的故障可大可小，虽然无法避免，但由于没有第一责任人，避免了“人性拷问”，测试工程师可以和运维部、安全部的同学协作起来处理故障。
2）稳定性的处理逻辑
基于笔者的工作经验有限，下面给大家提供一些思考的方向和思路，大家可以结合自己工作的场景，去尝试。
l 失败后是否重试，重试了几次；
l 通过定时检测发送告警，运维介入修复，查看是否存在消息堆积、资源不足等问题；
l 定时巡检，拉起或修复；
l 结合业务量冗余情况，通过某些方式限制访问量；
l 非关键配置不强制检验，使用默认值或忽略输出错误信息；
l 异常数据容错，使用默认值；
l 预取、缓存一些内容，提升业务响应速度；
l 异常或并发、批量操作合理性；
l 资源不足可以通过比较动态方式交互提醒、做预判断；
此外，对于日志、备份数据和其他数据，测试人员要考虑到回滚，设置清理机制等，避免数据堆积和漏测。有的还需要考虑到数据持久化（重启不丢失）问题。
3）测试软件稳定性的工具
下面给大家介绍一些可以测试软件稳定性的工具。由于笔者涉猎的比较少，欢迎大家随时补充内容。
l 网络质量设置工具：iptable
l cpu跑高工具：stress、sysbench
l io跑高设置工具：fio
l 内存：memtester
l openstack环境使用的网络性能测试工具：shsker
写在最后
不知道大家在日常工作中，是否遇到过因为产品稳定性不足，导致产品在使用过程中出现崩溃的事故呢？如果有，欢迎大家在评论区留言，跟大家分享一下事情的始末，以便大家共同探讨解决问题的妙招。
资源分享
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