影子库

背景

在基于微服务的分布式应用架构下，业务需要多个服务是通过一系列的服务、中间件的调用来完成，所以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。 在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。 因此，业内通常选择全链路压测的方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。

挑战

全链路压测是一项复杂而庞大的工作。 需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压测标识的透传。 通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。 在数据库层面需要做好数据隔离，为了保证生产数据的可靠性与完整性，需要将压测产生的数据路由到压测环境数据库，防止压测数据对生产数据库中真实数据造成污染。 这就要求业务应用在执行 SQL 前，能够根据透传的压测标识，做好数据分类，将相应的 SQL 路由到与之对应的数据源。

目标

Apache ShardingSphere 关注于全链路压测场景下，数据库层面的解决方案。 将压测数据自动路由至用户指定的数据库，是 Apache ShardingSphere 影子库模块的主要设计目标。

应用场景

在基于微服务的分布式应用架构下，为了提升系统压力测试的准确性，降低测试成本。通常选择在生产环境进行压力测试。测试中风险也会大大提高。通过 ShardingSphere 影子库功能，结合影子算法灵活的配置。可以解决数据污染，数据库性能等问题，满足复杂业务场景的在线压力测试需求。

相关参考