对应用进行测试和调优，是提高应用稳定性、性能进而优化用户体验和成本的重要手段。常用的基于数据构造的测试方式数据准备和维护过程成本较高，录制回放的方式又无法进行实时对比，阻碍了研发的大规模使用。测试和生产环境的性能诊断因为其操作过程和数据解读繁琐且门槛较高，在公司内一向属于少数人掌握和使用的高级技术。应用大规模迁移到容器后，因为容器的权限、动态性也给应用测试和调优带来了诸多困难。本次分享将以内部产品 PerfLabs 来介绍我们在 Cloud Native 下对应用测试和调优方式的探索，如何利用 K8s 的能力，推动技术的普适性，让研发能够像使用水和电一样方便地对程序的稳定性和性能进行优化。

听众收益

1. 了解携程研发人员在应用测试和调优方面遇到的典型问题；

2. 了解 PerfLabs 产品思路和设计；

3. 了解自研流量镜像 Sidecar 原理，与社区方案的异同和取舍；

4. 了解应用 CPU、MEM 调优的常见方法；

5. 了解 K8s Operator 在 PerfLabs 中性能诊断模块中的应用；

6. 了解 PerfLabs 在实际使用中解决的典型问题和收益。