性能测试未来规划是将E2E性能测试、模块级别性能测试和参数调整整体联动起来，使其能够更好协助开发定位性能问题root cause和查看参数调优效果。
稳定性测试
对于支持高并发、多节点，集群物理环境复杂的分布式系统来说，类似磁盘打满、网络延迟等物理节点的异常很难避免。Blink作为一个高可用的分布式系统，必然要做到在异常情况下也能保证系统的稳定运行及数据的正常产出。“避免失败的最好方法就是不断地失败”，因此，在Blink任务运行期间将可能发生的异常模拟出来，就能够验证Blink的稳定性。
我们把异常场景分为两类：一类是"黑猴子"，该类场景与运行环境相关，包括机器重启、网络异常、磁盘异常、cpu异常等，这部分异常主要用shell命令来模拟；另一类异常是"白猴子"，此类场景与Blink job相关，包括rpc消息超时，task异常，heart beat消息超时等，主要通过byteman[2]软件注入的方式来实现。在稳定性测试中，monkey作为调度会随机选取上述异常场景进行组合，以模拟线上可能出现的所有异常场景。
考虑到Blink支持任务failover的特性和稳定性测试的自动运行，我们把稳定性测试设定为一轮轮的迭代循环，每一轮迭代都包含释放出monkey，提交任务，等待job恢复，校验四个阶段，校验主要包含checkpoint，container及slot资源等是否符合预期，校验失败就报警，校验成功后通过后进入下一轮迭代，以验证任务在长时间运行下的任务稳定性。
稳定性测试架构分为四层：组件层主要包含测试Blink job，monkeys和dumper；action层包含job启动，状态校验，输出校验等；执行层包含service，monkey操作等，monkey操作时会根据ssh到具体机器，执行monkey操作；最上层是WebUI。详情如下图所示：
预发测试
Blink预发测试阶段主要通过克隆线上的真实任务和数据来进行复杂业务逻辑和大数据量的测试。因此，Blink 预发测试是对代码质量校验和集成测试的补充以及整个测试流程的完善，是Blink版本发布的最后一道关卡。
Blink预发测试主要分为两个部分：仿真测试和兼容性测试。
仿真测试仿真测试对Blink的功能、性能和稳定性等基础测试指标进行进一步地衡量，并将开发中的版本与当前的线上版本进行横向比较。因此，仿真测试能够尽早发现各种功能、性能退化和稳定性问题，从而提高上线版本的质量。
仿真测试主要分为环境克隆，环境适配和测试运行三个阶段：
环境克隆环境克隆是实现整个仿真测试的基础，包括线上任务的挑选、克隆和测试数据的采样。
Blink的线上任务分散在多个不同的工程中，数量较多。虽然，每一个线上任务都有其内在的业务逻辑，但是，不同的任务可以根据其主要的处理逻辑进行归类，例如，以Agg操作为主的任务集合，以Sum操作为主的任务集合等，因此，Blink仿真测试需要对线上任务进行甄别，挑选出其中最具有代表性的任务。
仿真测试的测试数据集是当前线上任务输入数据的采样，仅在数据规模上有差异，并且，可以根据测试需求的不同进行动态地调节，从而实现对测试目标的精确衡量。
环境适配环境适配是仿真测试过程中的初始化阶段，主要进行测试用例的修改，使其能够正常运行。该过程主要包括两个步骤：更改测试数据输入源和测试结果输出地址和更新任务的资源配置。
测试运行测试运行是仿真测试流程中的实际执行模块，包括测试用例的运行和结果反馈两个部分。
Blink仿真测试包括功能测试、性能测试和稳定性测试等模块，不同的测试模块具有不同的衡量标准和反馈方式。这些测试模块的测试结果与代码质量校验和集成测试的结果一起构成Blink测试的结果集。