GoReplay

场景 一个待测服务，用来处理线上千万量级用户的各式请求； 问题 如果数据交换使用比较简单的xml、json等，可以设计各类case，去覆盖正常、异常的情况，但是如果数据交换格式比较复杂，且服务逻辑也比较复杂，这样的话就需要对代码逻辑非常熟悉才能设计全面的case；但是如果没有足够的时间去熟悉代码逻辑，那怎么能保证各类case都能覆盖到呢？ 解决方案 今天介绍一款能快速解决上述问题的工具——goreplay 工具原理 官方介绍： GoReplay is the simplest and safest way to test your app using real traffic before you put it into production. As your application grows, the effort required to test it also grows exponentially. GoReplay offers you the simple idea of reusing your existing traffic for testing, which makes it incredibly powerful. Our state of art technique allows to analyze and record your

GOREPLAY是一个网络流量转发的应用，之前的名字叫GOR，GITHUB上的作者有介绍，更准确说应该是HTTP流量转发，作者的目标应该是WEB型应用在内网的转发，因为HTTP是一个应用广泛的协议，并且是标准的，因此从这个角度出发编写出来的转发应用能够在绝大多数的场景使用。这也会带来一定的问题，假设我们要转发其他的协议类型，这个时候需要自行编码识别协议的边界再做转发。 GOREPLAY使用GO语言编写，使用了一系列GO的工具，如操作pcap、kafka等。运行goreplay的前提也需要安装pcap等工具，并且需要在root权限下才能打开网卡的混杂模式，监听指定端口的所有tcp报文。GOREPLAY的工作流程： 1.使用pcap的go接口，使用bpf（伯克利包过滤）设置指定端口的过滤表达式，bpf可以参考tcpdump工具的表达式，tcpdump命令背后也是使用了bpf。 2.截取到tcp报文之后，根据网络五元组（又一个名词，<源IP，源端口，目标IP，目标端口，协议>，实际程序中没有使用协议这个字段）作为key露拼装message，因为HTTP基于TCP协议，根据TCP协议中的ACK以及SEQ识别一次调用包的完整性。想读懂代码需要对TCP协议报文格式，HTTP协议格式有一定的了解，除了普通HTTP协议报文，还需要了解CHUNKED等比较少见的报文。 3

根据 2017 年的 DevOps 发展报告，高效能组织和低效能组织在软件交付的效率上有数量级上的差异。技术组织的软件交付能力是一种综合能力，涉及众多环节，其中发布是尤为重要的环节。 作为技术人员，大家可能听说过“滚动发布”和“蓝绿发布”等术语，但是很多人并不清楚这些术语背后的原理。本文试图总结当前主流的发布策略，每个的优劣，适用性，让开发人员特别是架构师对现代发布技术有一个更为清晰全面的认识，让大家能够根据自己的企业上下文，对发布策略做出正确的选型和实践。 一、单服务器组发布 先解释下单服务器组的概念，早先我们机器资源比较紧张，不像现在云计算和虚拟化（包括容器技术）这么发达，所以应用机器基本是预先静态分配好的（一般由运维负责分配），原来应用 A 住在这 n 台机器上，那么下次升级发布的应用 A 也住在这 n 台机器上，所以称为单服务器组发布方式。 1.1 蛮力发布 如下图所示，这种发布方式比较简单粗暴，有点像我们传统的软件升级方式，主要靠手工完成，先将老版本 V1 全部下掉，再将新版本发到机器上去。这种方式会引入服务中断（停机），在开发测试环境是可行的，但对于生产环境发布，其会直接影响用户的使用体验，这种方式一般是不建议的。 发布前 发布后 优势和适用场合 优势： 简单成本低 不足： 服务中断用户受影响，出了问题回退也慢 适用场合： 开发测试环境 非关键应用（用户影响面小）

其实这篇文章最核心就是处理怎么加参数，设置请求头等特殊处理的方法参数 依赖 要使用 gor , 你需要先有一个 web server. 当然, 也可以使用 gor 自带的文件服务器, 启动如下: 1 gor file-server :8000 表示将当前目录作为文件服务器的根目录, 监听端口为 8000 安装 下载编译好的二进制文件 download 也可以自行编译. 捕获 web 流量 运行如下命令: 1 sudo ./gor --input-raw :8000 --output-stdout 这命令表示: 监听所有活跃于开放的端口 8000, 并且将它 log 到标准输出. 这时, 你就可以在浏览器中访问 http://localhost:8000 , 或使用 curl http://localhost:8000 就可以看到它的输出了. 注意: 默认情况下, GoReplay 不会跟踪响应, 你可以这样子开启这个功能: --output-http-track-response 回放 1 sudo ./gor --input-raw :8000 --output-http= "http://localhost:8001" 这样子, 就可以将 8000 端口的流量, 重放到 8001 端口的服务了. 保存到文件,然后再回放 1 2 3 4 5 保存到文件: sudo ./gor -

一.简介 Gor 是用 Golang 写的一个 HTTP 实时流量复制工具。只需要在 LB 或者 Varnish 入口服务器上执行一个进程，就可以把生产环境的流量复制到任何地方，比如 Staging 环境、Dev 环境。完美解决了 HTTP 层实时流量复制和压力测试的问题。 二.主要功能 多种监控手段，语言探针和service mesh 多语言自动探针，Java，.NET Core和Node.JS 轻量高效，不需要大数据 模块化，UI、存储、集群管理多种机制可选 支持告警 优秀的可视化方案 三.部署安装 （一）常用安装方式 1.官网下载安装 wget https : / / github . com / buger / gor / releases / download / v0 . 12.1 / gor_0 . 12.1 _x64 . tar . gz tar xzvf gor_0 . 12.1 _x64 . tar . gz cp gor / usr / local / bin （二）安装参考文档 1. https://www.jianshu.com/p/57e058ad4995 2. nohup gor --input-raw :9003 --output-file 9003.log --http-allow-method POST --http-allow-url

3 月，跳不动了？>>> centos7编译goreplay1.0.0教程 安装golang yum install golang 设置GOPROXY export GOPROXY=https://goproxy.io Fetch libpcap dependencies yum install flex bison -y 安装libpcap1.7.4 wget http://www.tcpdump.org/release/libpcap-1.7.4.tar.gz && tar xzf libpcap-1.7.4.tar.gz cd libpcap-1.7.4 ./configure && make install 下载goreplay并编译 git clone https://github.com/buger/goreplay.git cd goreplay go build 最后生成了goreplay执行文件就完成了 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/valsong/blog/3198009

根据 2017 年的 DevOps 发展报告，高效能组织和低效能组织在软件交付的效率上有数量级上的差异。技术组织的软件交付能力是一种综合能力，涉及众多环节，其中发布是尤为重要的环节。 作为技术人员，大家可能听说过“滚动发布”和“蓝绿发布”等术语，但是很多人并不清楚这些术语背后的原理。本文试图总结当前主流的发布策略，每个的优劣，适用性，让开发人员特别是架构师对现代发布技术有一个更为清晰全面的认识，让大家能够根据自己的企业上下文，对发布策略做出正确的选型和实践。 一、单服务器组发布 先解释下单服务器组的概念，早先我们机器资源比较紧张，不像现在云计算和虚拟化（包括容器技术）这么发达，所以应用机器基本是预先静态分配好的（一般由运维负责分配），原来应用 A 住在这 n 台机器上，那么下次升级发布的应用 A 也住在这 n 台机器上，所以称为单服务器组发布方式。 1.1 蛮力发布 如下图所示，这种发布方式比较简单粗暴，有点像我们传统的软件升级方式，主要靠手工完成，先将老版本 V1 全部下掉，再将新版本发到机器上去。这种方式会引入服务中断（停机），在开发测试环境是可行的，但对于生产环境发布，其会直接影响用户的使用体验，这种方式一般是不建议的。 发布前 发布后 优势和适用场合 优势： 简单成本低 不足： 服务中断用户受影响，出了问题回退也慢 适用场合： 开发测试环境 非关键应用（用户影响面小）