如何用 AWS Lambda 和 Akka 对实时多人手机游戏进行负载测试

原文：https://medium.com/hackernoon/how-to-load-test-a-realtime-multiplayer-mobile-game-with-aws-lambda-and-akka-6900baa4c6ea

Tencent’s Kings of Glory is one of the top grossing games worldwide in 2017 so far.

在过去的 12 个月里，我们已经看到许多基于团队的多人游戏上市，因为公司希望复制腾讯的王者荣耀(在西方被称为英勇竞技场)的成功，这是 2017 年全球票房最高的游戏之一。

甚至我们的合作伙伴 Supercell 最近也涉足了这一类型，推出了 Brawl Stars ，这为传统的 MOBA ( 多人在线战斗竞技场)模式提供了不同的视角。

Supercell’s Brawl Stars offers a different experience to the traditional MOBA format, it is built with mobile in mind and prefers simple controls & maps, as well as shorter matches.

在 太空猿游戏 这里，我们一直在探索一个竞技性多人游戏的想法，它还在原型中，所以我不能在这里谈论它。然而，我可以谈谈我们如何使用 AWS Lambda 来负载测试我们自己开发的网络堆栈。

为什么是 Lambda？

使用 EC2 服务器驱动负载测试的传统方法有几个问题:

启动缓慢:任何大规模的负载测试都需要许多 EC2 实例来生成期望的负载。因为保存这些 EC2 实例是要花费成本的，所以很可能只有在需要运行负载测试时才会产生它们。这意味着在每次测试之前有 10-15 分钟的准备时间，只是为了等待 EC2 实例准备就绪。
浪费:当负载测试是短暂的(比如说< 1 小时)时，你可能会招致大量的浪费，因为 EC2 实例是按小时计费的，最低收费为一小时(每秒计费将于 2017 年 10 月对非 Windows EC2 实例开放，这将解决这个问题)。
难以部署更新:为了更新负载测试代码本身(也许是为了向 bot 玩家引入新的行为)，您需要投资基础设施，以便在运行的 EC2 实例上更新负载测试代码。虽然这并不困难，毕竟，你可能已经为你的游戏服务器准备了一个类似的基础设施。尽管如此，这又是一个我很乐意避免的干扰。

AWS Lambda 解决了所有这些问题。

它确实引入了自己的限制，尤其是 5 分钟的执行时间限制。然而，正如我之前在中所写的那样，你可以通过将 Lambda 函数写成递归函数，并利用容器重用来从一次调用到下一次调用保持本地状态，从而绕过这个限制。

我非常喜欢诺德斯特龙公司的人在无服务器大炮项目上所做的工作。不幸的是，我们不能在这里使用它，因为游戏(Unity3D 编写的客户端应用程序)通过 TCP 以自定义协议与多人服务器进行对话，在未来，这种对话也将通过可靠的 UDP 进行。

[## nordstrom/无服务器-火炮

结合无服务器与火炮，你得到无服务器火炮即时，廉价，容易的性能测试在…

github.com](https://github.com/Nordstrom/serverless-artillery)

阿卡

我们的多人服务器是用 Scala 和 Akka 框架编写的。为了帮助我们优化实现，我们收集了大量关于 Akka 系统和 JVM 的指标——GC、堆、CPU 使用、内存使用等。

Kamon 框架在这里是一个很大的帮助，它让我们快速了解 Akka 系统的运行——参与者的数量、消息的数量、消息在邮箱中等待的时间、我们处理每条消息的时间等等。

所有这些数据点都通过 Telegraf 发送到波前。

We collect lots of metrics about the Akka system and the JVM.

我们还有一个独立的基于 Akka 的负载测试客户端，可以模拟许多并发玩家。每个玩家都被模拟成一个角色，模拟 Unity3D 游戏客户端在比赛中的行为:

寻找多人游戏
连接到多人游戏服务器并进行自我认证
玩一场 4 分钟的比赛，以每秒 15 次的速度发送输入
报告“客户端”遥测数据，以便我们可以收集客户端体验的 RTT ( 往返时间)，并使用这些遥测数据作为我们网络堆栈的定性测量

在负载测试客户端，我们使用 t-digest 算法来最小化在匹配期间跟踪 RTT 所需的内存占用。这允许我们在内存受限的环境中模拟更多的并发玩家，比如 Lambda 函数。

AWSλ+Akka

我们可以在 Java8 Lambda 函数中运行负载测试客户端，并模拟每次调用 100 个玩家。为了模拟X并发玩家，我们可以通过 SNS 创建函数的X/100并发执行(它有一个每条消息一次调用的策略)。

为了创建一个逐渐增加的负载，一个递归Orchestrator函数将通过在 SNS 中发布更多的消息来逐渐增加当前执行的数量，每个消息触发一个新的递归负载测试客户端函数。

由 API Gateway 触发的LoadTest函数允许我们轻松地从 Jenkins 管道中启动负载测试。

使用推拉模式(详见这篇文章，我们可以跟踪所有并发负载测试客户端功能的进度。当他们都模拟完他们的比赛后，我们将启动Aggregator功能。

Aggregator功能将收集由负载测试客户端发布的 RTT 度量，并生成一个详细描述各种百分比 RTT 的报告。

{
  "loadTestId": "62db5790-da53-4b49-b673-0f60e891252a",
  "status": "completed",
  "successful": 43,
  "failed": 2,
  "metrics": {    
    "client-interval": {      
      "count": 7430209,
      "min": 0,
      "max": 140,
      "percentile80": 70.000000193967,
      "percentile90": 70.00001559848,
      "percentile99": 71.000000496589,
      "percentile99point9": 80.000690623146,
      "percentile99point99": 86.123610689566
    },    
    "RTT": {      
      "count": 744339,
      "min": 70,
      "max": 320,
      "percentile80": 134.94761466541,
      "percentile90": 142.64720935496,
      "percentile99": 155.30086042676,
      "percentile99point9": 164.46137375328,
      "percentile99point99": 175.90215268392
    }
  }
}

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