参考链接
流量回放的基本思想比较简单，测试数据不再由人为制造，而是直接复制线上的流量数据。
将复制好的部分流量打到被测集群中，相当于线上流量在测试环境的一次重放，从而达到自动回放的效果。然后将这部分流量进行沉淀，形成用例，使其下次还可以继续使用。
流量回放主要有2大好处：
第一，解决了造数难，自动化脚本维护难的问题。
第二，保证用例的丰富性和真性，自动覆盖更全面的场景以保证代码的覆盖率，从而避免岀现漏测的情况。
当然，线上环境与线下环境的差异性会导致一些权限校验或缓存等操作。
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1）jvm-sandbox：
官方链接：https://github.com/alibaba/jvm-sandbox
阿里开源的一种JVM的非侵入式运行期AOP解决方案。
2）rdebug：
官方链接：https://github.com/didi/rdebug
滴滴开源的一款用于 RD 研发、自测、调试的实用工具，可以被用来提升 RD 研发效率、保障代码质量进而减少线上事故。
3）goreplay：
官方链接：https://github.com/buger/goreplay
GoReplay是一个开源的网络监控工具，它可以记录你的实时流量，并使用它进行跟踪、负载测试、监控和详细分析。
