SLA 的由来
在云计算时代，越来越多企业的服务迁移到云上，各大云服务厂商有自己服务发布的SLA，SLA是服务提供商与客户之间定义的正式承诺。
我们使用云服务提供商为我们提供的 APP 或者网站，如果出现购物无法下单、看视频打不开类似的问题，会严重影响用户体验。如果故障持续的时间比较久，那将会流失一大批用户，给业务带来损失。
那么，如何衡量给客户提供的服务质量呢？进而如何衡量系统的稳定性呢？毋庸置疑，需要统一的语言 SLA。
SLA 的定义
服务等级协议（英语：service-level agreement，缩写SLA），是服务提供商与客户之间定义的正式承诺。SLA的概念，对互联网公司来说就是服务可用性的一个保证。
SLA包括两个要素，一个是 SLI，一个是 SLO。
- SLI（服务测量指标，service-level index）：SLI 是经过仔细定义的测量指标，它根据不同系统特点确定要测量什么，SLI的确定是一个非常复杂的过程。SLI确定测量的具体指标，在确定具体指标的时候，需要做到该指标能否准确描述服务质量以及该指标是否可靠。
- SLO (服务等级目标，service-level objective)：指定了服务所提供功能的一种期望状态，包含所有能够描述服务应该提供什么样功能的信息。一般描述为：每分钟平均qps > 100k/s；99% 访问延迟 < 500ms；99% 每分钟带宽 > 200MB/s。
通常 SLO 通过一串 9 来度量
90%（1个9的正常运行时间）：这意味着10%的停机时间，也就是说在过去的30天里停机了3天。 99%（2个9的正常运行时间）：意味着在过去30天中有1%，或者说7.2小时的停机时间。 99.9%（3个9的正常运行时间）：意味着0.1%，或者说43.2分钟的停机时间。 99.95%（3.5个9的正常运行时间）：意味着0.05%，或者说21.6分钟的停机时间。 99.99%（4个9的正常运行时间）：意味着0.01%，或者说4.32分钟的停机时间。 99.999%（5个9的正常运行时间）：意味着0.001%，或者说26秒的停机时间。
SLA 的维度
SLA 以面向人员的维度区分，可以划分为以下 2 个维度。
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业务维度：客户对这部分的指标最有体感，直接与用户的体验好坏挂钩。
- 例如，响应时间，错误率等。有统计数据显示，如果响应时间大于1s，80%的用户就会流失掉；错误率指标，是对功能正确性的保障，如果开始有业务错误，那么客户都无法直接完成期望的操作，流失也是避免不了的。这部分的指标直接影响用户的体验。
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服务侧维度：描述的是服务端的指标，这部分指标主要是面向开发以及测试人员的，为了在发生问题的时候，可以快速定位问题。
- 比如，ECS/RDS等的系统指标，包括 CPU/LOAD等。
压测中的 SLA
在进行性能压测设计阶段，有一个重要的环节是确定"性能压测通过标准"。缺少了这个标准，意味着压测可能是没完没了的。谁都不知道什么时候该结束，结果是影响性能压测效果，浪费人力财力。所以需要通过"性能压测通过标准"中一系列量化下来的指标来确定，压测结果是否符合预期，可以停止了。这个"标准"的来源，可能是来自业务方的期望、研发组对系统的性能期望等等，最终整理汇总下来的我们称为压测中的 SLA。这个 SLA与产品对外的 SLA 有紧密联系，但是又存在区别。联系就是，系统对外的 SLA 是压测中的 SLA 的重要来源，而区别就是，压测中的 SLA 可能会涵盖更多更细的指标，而对外的 SLA 并不关心这么多细节。
在压测中，看似一个简单的业务请求，实则后端是复杂的系统架构，比如统一接入层/容器层/存储层，即使容器层，也涉及到了很多不同应用/不同服务，面对纷繁复杂的架构，如何快速判断压测结果是否满足了业务需求？如何快速判断是否达到了系统的水位不能再往上施压了呢？
没有 SLA 的压测
一声号令，开始压测！
好了，A开发看A系统，B开发看B系统，C开发看网络层，D测试看压测结果等。
大家手忙脚乱，这个时候，有人在群里一声喊，我的系统扛不住了，停止吧（当然还有一种风险，是不是这位同学的误判呢）。
好的，这个时候压测停止。
当然这种还是比较好的情况，而有些压测场景，就只有一个测试同学，他怎么分工呢？
一会看看压测结果，一会看看A系统，一会看看B系统，忙得不亦乐乎。
这样压测能否达到效果，当然能。但是这样的状态是最好的一种状态吗？当然不是
有 SLA 的压测
- 开发/测试/业务同学在压测之前，对齐SLA指标，即意味着明确系统需要持续提供的服务能力，以及系统的整体水位，减少后续的沟通流程，大家都以此目标备容。
- 配置好SLA之后，压测的负责人则只需要重点关注是否存在 SLA 告警，如果连续告警则说明系统已经扛不住了，直接停止压测。对于压测的小伙伴来说，省时省力，既不会漏掉一些指标，同时也不会浪费压测时间。