近期，TOP100全球案例研究峰會于北京國際會議中心召開。作業(yè)幫作為在線教育領(lǐng)域的典型案例成功入選，作業(yè)幫產(chǎn)研中臺組測試負責人王俊星出席會議，并于工具鏈建設(shè)分會場向與會嘉賓展示了作業(yè)幫百萬級QPS常態(tài)化鏈路壓測診斷平臺。

據(jù)了解，TOP100全球案例研究峰會是由msup公司主辦的全球頂級技術(shù)峰會，至今已成功舉辦9屆。本屆TOP100全球案例研究峰會邀請到Amazon、LinkedIn、IBM、百度、阿里、騰訊、字節(jié)跳動等130位一線技術(shù)大咖和業(yè)界專家，并由18位垂直專題領(lǐng)域的業(yè)界專家擔當聯(lián)席主席，負責專題案例評審、甄選，最終形成120件案例和18個專題。對于案例評選，TOP100更崇尚專業(yè)的力量和案例落地實踐，致力于讓聽眾有所收益，保證發(fā)布的案例學習榜單富有學習價值。

此次作業(yè)幫成功入選TOP100全球案例，是權(quán)威機構(gòu)對作業(yè)幫作為領(lǐng)先在線教育平臺技術(shù)實力的肯定。王俊星表示，一直以來作業(yè)幫以全鏈路壓測模型的迭代升級賦能多樣化場景，保證線上千萬級并發(fā)直播上課的穩(wěn)定性。未來，作業(yè)幫將繼續(xù)融通各項技術(shù)及團隊能力，深耕壓測平臺架構(gòu)優(yōu)化等基礎(chǔ)建設(shè)，保證作業(yè)幫線上服務(wù)穩(wěn)定性達到99．99％，實現(xiàn)穩(wěn)定的優(yōu)質(zhì)教育資源供給，以輻射千萬孩子的學習征程，踐行教育使命和愿景。

千萬學生學習場景存在解構(gòu)風險，壓測成必由之路

今年年初，在“停課不停學”的號召下，教育部鼓勵老師和學生“在家上學”。隨之而來的是通過互聯(lián)網(wǎng)音視頻與知識建立連接的方式在全國范圍內(nèi)迅速普及，在線教育用戶規(guī)模呈井噴式增長，2020年被稱為“在線教育爆發(fā)之年”。

作為在線教育企業(yè)獨角獸之一，作業(yè)幫超級APP聚集效應(yīng)在今年持續(xù)增強。易觀3月數(shù)據(jù)顯示，作業(yè)幫是中國唯一月活過億的教育類APP，在流量維度保持行業(yè)領(lǐng)先之勢。隨著用戶規(guī)模不斷增長，保證系統(tǒng)穩(wěn)定性、有效破解千萬學生學習場景的解構(gòu)風險成為作業(yè)幫面臨的首要任務(wù)。

王俊星在會上表示，教育是容不得半點馬虎與妥協(xié)的，為滿足所有學生和家長對于從在線獲取知識的期待，我們必須保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。因此，作業(yè)幫開始發(fā)力系統(tǒng)穩(wěn)定性評估路徑的探索。在調(diào)研業(yè)界各大公司的穩(wěn)定性方案和開源壓測框架后，作業(yè)幫基于自身業(yè)務(wù)場景，選擇了自研全鏈路壓測模型的解決方案。據(jù)了解，該模型必須與作業(yè)幫業(yè)務(wù)場景高度契合才能有效保證系統(tǒng)的正常運行，既涵蓋雙師角色、學生交互復(fù)雜場景的復(fù)用、切換，同時必須將服務(wù)架構(gòu)、私有協(xié)議的特殊性納入考量范圍。

然而，扣住在線教育的脈搏并非一朝之間。盡管參與人數(shù)眾多，每項操作均為精心設(shè)置，整個團隊視熬夜為常態(tài)，但早期壓測仍未取得預(yù)期效果�！皦簻y結(jié)果與現(xiàn)實存在巨大偏差，團隊的心情只能用一句歌詞形容：多么痛的領(lǐng)悟，別再為壓測受苦�！睂τ诔醮螄L試的失敗，王俊星回憶道。

不同于傳統(tǒng)線下行業(yè)可以模擬出一個對等的生產(chǎn)環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的壓測難以實現(xiàn)同級別的服務(wù)集群。數(shù)據(jù)構(gòu)造不真實、場景臆想正是壓測架構(gòu)脆弱的關(guān)鍵所在。此外，壓測工具缺乏安全性、人力投入成本大等問題亦亟待解決。因此，對于在市場賽道完美承受高壓檢驗，作業(yè)幫還有更長的路要走。

安全先行、場景還原，作業(yè)幫推出自研壓測平臺

對于作業(yè)幫人來說，壓力測試不僅是關(guān)乎業(yè)績和增長的技術(shù)命題，更是與跨城鄉(xiāng)、跨地域的全中國中小學生相關(guān)的教育供給命題。為此，作業(yè)幫解鎖了自研壓測平臺的進階關(guān)卡。

首先，產(chǎn)研團隊在壓測的探索上達成了安全先行的共識，將“服務(wù)與數(shù)據(jù)隔離”設(shè)定為核心思想，研發(fā)、測試、運維共同建設(shè)將方案落地。具體而言，依托于日志服務(wù)，對數(shù)據(jù)進行清洗和脫敏，數(shù)據(jù)經(jīng)過壓測平臺后產(chǎn)生壓測標記，在業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)分發(fā)到各業(yè)務(wù)集群，業(yè)務(wù)模塊根據(jù)壓測標記，進行基礎(chǔ)業(yè)務(wù)服務(wù)和數(shù)據(jù)的隔離。

對于場景模擬和數(shù)據(jù)構(gòu)造的真實性，團隊目前已從最初的捉襟見肘轉(zhuǎn)向能夠游刃有余地發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢的階段。隨著平臺投入使用后，對大家的衍生使用需求，如數(shù)據(jù)預(yù)熱需求、高壓下的持續(xù)穩(wěn)定性測試等，進行了優(yōu)化支持，以滿足壓測多樣化需求。

而在模擬場景的塑造上，作業(yè)幫則分為兩大板塊，生成不同的設(shè)計思路。一方面，對大型售賣活動，采取了多場景鏈路壓測疊加參數(shù)化的方式進行梯度發(fā)壓，并基于漏斗型用戶行為模型，達成預(yù)期的成果；另一方面，對復(fù)雜教學場景的支持，復(fù)雜性主要體現(xiàn)在技術(shù)復(fù)雜性（涉及到私有技術(shù)架構(gòu)、長連接和流媒體協(xié)議），數(shù)據(jù)和交互的復(fù)雜性即雙師教學的業(yè)務(wù)形態(tài)（每個學生都是一個獨立的個體，有各自的行為序列；主講與輔導(dǎo)老師各司其職并實時同步學生狀態(tài)，使主講及時調(diào)整教學內(nèi)容，保證學生的課堂收獲）。因此作業(yè)幫自研了學生節(jié)點、主講節(jié)點、輔導(dǎo)老師節(jié)點模型，依托真實的日志將不同角色的行為序列化，最后注入模型，實現(xiàn)教學場景的仿真。

王俊星表示：“作業(yè)幫是做教育的，因此對直播課場景傾注了更多心血。我們必須嚴格把控視頻流的同步性、互動的實時性及到達率，保證教學質(zhì)量與學生的體驗，而場景還原是做足攻防和破壞性演練的基礎(chǔ)。當翻山越嶺跨過這道坎之后，作業(yè)幫仍要繼續(xù)尋求壓測技術(shù)的向上突破�！�

高效的常態(tài)化平臺體系加持，作業(yè)幫穩(wěn)定輸出教育價值

對于在線教育技術(shù)團隊而言，每次活動或開課節(jié)點都是一場硬仗，平臺服務(wù)層面的“風平浪靜”一般源自于底層技術(shù)團隊壓測的無數(shù)次“驚心動魄”。為緩解人員運維壓力，提高效率，作業(yè)幫團隊從壓測平臺的發(fā)壓階段切入，切實提高重大事件的平臺承受能力。

王俊星介紹道，作業(yè)幫對于發(fā)壓側(cè)進行了結(jié)構(gòu)性調(diào)整優(yōu)化，基于2PC思想和流水線形式處理鏈路，大大提升單節(jié)點發(fā)壓能力，減少了設(shè)備投入和運維成本。發(fā)壓的安全上也會進一步優(yōu)化，很快我們就會與業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)打通，觸發(fā)閾值熔斷并與自動化平臺聯(lián)動以達到服務(wù)探活的目的，使壓測風險進一步降低。

同時，為了解決高并發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)果統(tǒng)計瓶頸，作業(yè)幫還會對計算引擎進行優(yōu)化，通過分級計算、分布式部署，解決數(shù)據(jù)匯總壓力，提升集群水平擴展性。

效率的提高除了對源頭進行管控，也離不開中間層面的調(diào)度程序優(yōu)化。對此，作業(yè)幫豐富節(jié)點管理，增加節(jié)點屬性，并針對特殊壓測場景，獨立申請壓測節(jié)點，使節(jié)點分配更加高效合理，避免互相影響。

目前，集安全、擬真、效率于一體的百萬級QPS常態(tài)化鏈路壓測診斷平臺已初步具備了抗風險能力，對千萬孩子的教育資源流通產(chǎn)生強大的輻射作用。未來，作業(yè)幫還將聚焦系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)預(yù)判板塊，持續(xù)建設(shè)內(nèi)置學習模型，全面打造自動化、領(lǐng)先行業(yè)的賦能平臺。

談及壓測平臺的研發(fā)心得，王俊星表示，“用技術(shù)完美承接瞬時流量也許能無差別地讓每一位工程師產(chǎn)生成就感，而用科技落實教育理念則是作業(yè)幫人的獨有標簽。對我們而言，教育容不得半點馬虎與妥協(xié)，我們必須保證每一位學生的體驗和課堂收獲，讓優(yōu)質(zhì)教育觸手可及。今后，我們將繼續(xù)投入優(yōu)質(zhì)教育資源的穩(wěn)定供給之中，輻射千萬孩子的學習征程，踐行教育使命和愿景。”