对于流量回放这个词，很多同学并不陌生，但绝大多数公司因种种原因并没有进行实践，最现实的原因是由于做全链路的流量回放有大量的写操作，必然要涉及到系统改造，数据加工脱敏等，技术难度和风险相对较高，并非每一家公司都如阿里巴巴一样具备大流量的应用场景，在系统改造不彻底的情况下，存在投入产出失衡的现象，这不仅是技术的问题，也需要文化的支持，从个人角度而言我们依然可以进行一些模拟，这次我总结了以goreplay工具的轻量级流量回放使用方法。
首先简单描述下goreplay工作流：
我们什么情况下可以用gorepaly去验证呢？
1.在预发布环境需要真实流量做功能的回归与验证；
2.验证网络带宽流量阈值
3.真实线上流量对比验证
如何去验证？
提供源码下载包，注意 ：使用goreplay均在root权限或者使用sudo执行;
https://pan.baidu.com/s/1cfBnfbLaQntak4SMD8YPKw 密码:jcfl
1.下载完解压缩
tar xvf gor_1.0-RC2_x64.tar.gz
2.捕捉流量并通过终端输出
sudo ./goreplay --input-raw :8003 --output-stdout
上述命令将监控8003端口上所有的流量，并通过终端stdout输出。你可以通过浏览器或者curl访问8003端口，然后在终端查看gor输出所有的http请求。
3.捕捉流量并实时同步到另一台机器
sudo ./goreplay --input-raw :8003 --output-http="http://example:8005"
上述命令将8003端口的流量实时同步访问http://example:8005服务器，你在访问第一台服务器时，将看到流量以相同的顺序请求到第二台.
4.将捕捉流量保存到文件中，然后释放到其它机器，建议实战的时候使用该模式
有时候实时同步流量是很难做到的, 所以Goreplay提供了这种先保存后释放的模式：
第一步, 通过--output-file保存流量:
sudo ./goreplay --input-raw :8003 --output-file=requests.gor
上述命令将8003端口的流量，保存到requests.gor文件中(必须是.gor后缀，其它后缀经测释放时有问题)。
我们打开录制完成的gor文件发现，它保存了我们所有的请求内容(如下图):
第二步,如上图保存的流量，我们可以原来的方式执行释放：
./goreplay --input-file requests.gor --output-http="http://localhost:8005"
上述命令将释放所有保存在requests.gor中的请求通过相同的时间顺序释放到服务器http://localhost:8005。
附上常用的参数解释:
--input-raw #用来捕捉http流量，需要指定ip地址和端口
--input-file #接收通过--output-file保存流量的文件
--input-tcp #将多个 Goreplay 实例获取的流量聚集到一个 Goreplay 实例
--output-stdout #终端输出
--output-tcp #将获取的流量转移至另外的 Goreplay 实例
--output-http #流量释放的对象server，需要指定ip地址和端口 --output-file #录制流量时指定的存储文件
Goreplay的限速加速机制和请求过滤
无论是限速或者加速都具有现实意义，也是流量回放的亮点之一:
1.限速机制:
由于生产服务器配置一般远高于测试服务器配置，所以直接将生产服务器全部流量同步到测试服务器是不可行的，goreplay提供了两种策略：
限制每秒的请求数
sudo ./goreplay --input-tcp :888 --output-http "http://staging.com|20"# (每秒请求数限制20个以内)
sudo ./goreplay --input-raw :80 --output-tcp "replay.local:888|20%" # (每秒请求数限制20%以内)
基于Header或Url的参数限制一些请求，为指定的header或者url的请求设定限制的百分比。
sudo ./goreplay --input-raw :80 --output-tcp "replay.local:888|20%" --http-header-limiter "X-API-KEY: 20%"
sudo ./goreplay --input-raw :80 --output-tcp "replay.local:888|20%" --http-param-limiter "api_key: 20%"
2.可以限制一些流量，我们就可以进行流量翻倍，也就是我刚刚提到的流量加速：
./gor --input-file '696_0.gor|1000%' --input-file-loop --output-http 'http://www.xxx.com' --output-http-workers 10 --stats --output-http-stats
1000%等于翻了10倍，workers代表消费的进程数，流量翻倍建议梯度缓慢增加，防止造成应用直接宕机的情况；
3.请求过滤:
当你需要捕捉指定路径的请求流量时，可以使用该机制， 如只同步/api路径下的请求
sudo ./goreplay --input-raw :8080 --output-http staging.com --http-allow-url /api
这样的方法可以对单请求进行压测，也是非常实用
另外还有其它一些参数用法:
--http-disallow-url #不允许正则匹配的Url
--http-allow-header #允许的 Header 头
--http-disallow-header #不允许的 Header 头
--http-allow-method #允许的请求方法，传入值为GET, POST, OPTION
执行结果查看:
./gor --input-file '696_0.gor|1000%' --input-file-loop --output-http 'http://www.cctester.com' --output-http-workers 10 --stats --output-http-stats
执行结果的查看，在很多文档中，并没有对执行结果有详尽的阐述，但结果的查看对性能测试具有最直接的意义，性能测试人员一般会从客户端工直接获取结果，不过相对成熟的互联网公司一般不会局限于此，我们有更多的服务端工具进行统计，很多公司会自己去研发，也有付费的工具如听云等，goreplay提供的结果相对简单（如下图），最后一列为取样数，倒数第二列为取样/时间，可以理解为我们常见的qps；
閱讀更多 測試開發圈子 的文章
