负载测试中AWS ECS该用scale up/down、scale in/out还是混合策略？

直接给结论：负载测试场景下优先以scale in/out（水平扩缩）作为核心策略，纯scale up/down（垂直扩缩）不要用，只有在做极端场景压测、验证生产全链路容错的时候才需要搭配垂直扩缩做混合策略。

先讲为什么纯垂直扩缩（scale up/down）在Fargate上根本不适合压测场景 #

我之前压测Fargate服务踩过这个坑，先给你说下Fargate垂直扩缩的原生限制：

• 它不支持热调整规格：你改任务定义的CPU、内存参数，必须停掉旧任务、重新调度新任务才能生效，整个滚动替换过程短则几十秒、长则数分钟，期间连接draining、新任务冷启动都会产生请求波动，压测的时候你根本分不清楚掉请求、延迟涨是应用性能到瓶颈了，还是扩缩容本身的动作导致的。
• 单任务规格有硬上限：目前X86架构的Fargate单任务最高就16vCPU/120GiB内存，压测流量稍高一点直接触顶，根本扛不住。
• 大规格任务冷启动更慢：规格越高，Fargate底层调度资源、拉取镜像、应用初始化的耗时越长，应对流量突增的反应速度比小规格差一大截。

绝大多数压测场景，纯水平扩缩（scale in/out）就够用 #

如果你的压测目标是摸应用性能瓶颈、测常规峰值下的服务表现、验证生产常规扩缩逻辑，直接用水平扩缩就行，这也是Fargate官方最推荐的扩缩方式：

• 水平扩缩是新增同规格的任务实例，滚动挂载到ALB后面，不会动现有正在跑的任务，对现有流量的影响极小，压测出来的性能数据更干净。
• 多任务可以跨AZ打散，单实例、单AZ出问题不会影响整体服务，压测结果更贴近生产真实可用性。
• 配置的时候注意几个细节就行：
  • 不要只拿CPU、内存当扩缩触发指标，最好搭配ALB的RequestCountPerTarget或者你自己的应用指标（比如请求P95延迟、工作队列长度），避免指标单一导致扩缩不及时
  • 压测的时候可以把扩缩容冷却时间调短：扩容冷却设60秒、缩容冷却设5分钟就行，比生产默认的冷却时间短，能更快看到扩缩效果
  • 压测前先把最小任务数设到2以上，跨AZ部署，避免单实例冷启动、单AZ故障干扰压测结果
  • 提前选好合理的单任务基准规格：先跑几轮小流量压测，找那个单位资源承载QPS最高、冷启动最快的规格，一般2vCPU/4G、4vCPU/8G是Web服务比较通用的黄金规格，单任务太小的话sidecar、日志agent这些固定开销占比太高，不划算。

只有这几种情况需要上混合扩缩策略 #

如果你压测是为了给生产找全场景下的最优成本+可用性方案，要覆盖极端峰值、配额触顶这类边缘场景，可以用“水平扩缩为主、垂直扩缩兜底”的混合策略：

1. 先通过基准压测确定前面说的黄金基准规格，日常流量波动全靠水平扩缩同规格任务承接，这部分承接90%以上的流量场景。
2. 给水平扩缩设好软上限：比如你VPC单可用区的IP配额、Fargate任务数配额留10%的冗余，到这个软上限之前都靠水平扩。
3. 垂直扩缩只做兜底：只有当水平扩缩到了软上限、压测模拟到平时10倍以上的极端峰值流量时，才触发垂直扩缩把基准规格往上调一档，调完之后继续配合水平扩缩承接流量。

• 注意垂直扩缩的触发阈值一定要设的足够高，不要让它频繁触发，不然来回重建任务会把压测数据搞的完全没法看。

最后提两个压测的时候容易忽略的点 #

• 每一轮压测只改一个变量，不要压到一半临时调整扩缩策略、改任务规格，不然最后定位问题的时候根本找不到根因。
• 核心链路的压测不要用Fargate Spot实例，Spot会被随机回收，出来的压测结果没有参考价值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bittersour