实战：使用JMeter的Java Sampler轻松定制自己的benchmark

以前碰到更多的是WEB APP的性能测试，也许用得最多的是Loadrunner， Web Stress tool之类的常态化工具，从没考虑过对于后端引擎类的测试是怎样的。

 

现在有幸主导了一个企业引擎的研发，其最关健的不是其功能如何，而是性能如何。故benchmark就显得尤为重要。

 

既然是benchmark，一系列的性能监测、度量工具使用在所难免：

 

1. nmon。首选的AIX/Linux性能监测工具。很多年前简单总结过，可参考：http://www.blogjava.net/itstarting/archive/2009/02/19/255638.html.

 

2. jconsole。这个jdk自带的工具，监控JVM Heap size及回收、线程数量、CPU使用之类的，简单好用

 

3. JMeter。这个Apache的老字号，不得不搬出来（公司没有Loadrunner，也不能盗版）

 

4. Jamon。这个是方法级性能监控工具，完全无侵入性，如果框架用Spring，加上一小段AOP的配置即可

 

 

没想到的是，最给我带来惊喜，还是JMeter.

 

严格意义上上，JMeter我还是第一次在正式场合搬出来深度使用，以前简单的加压http，顶多算是个hello world.

 

JMeter有很多的插件式的扩展，因为本引擎使用的Netty + Protobuf，所以自然想到的还是JUnit Sampler和Java Sample。其中JUnit Sample个人觉得没有Java Sampler好，姑且按下不表。

 

Java Sampler，顾名思义，就是一个Java的采样器，扩展AbstractJavaSamplerClient即可轻松实现。

 

public class Benchmark extends AbstractJavaSamplerClient {
...
}

 

Benchmark有很多的场景，可以写很多个Benchmark类，比如Benchmark_A, Benchmark_B，我偷懒，四大场景我就写了一个。

 

好了，下面重点说说需要实现的部分，及其作用。

 

1. 重载getDefaultParameters方法。

@Override
public Arguments getDefaultParameters(){
	    Arguments params = new Arguments();
	    
	    //TODO: Right here to define/set parameters from GUI.
	    
	    return params;
}

 在这个方法里，可以设置各种参数，这些参数可以从GUI处获取，也可以设置合适的默认值。有意思的是，这些默认值在GUI扫描的时候，会自动出现在界面上，以供必要的调整和优化。

 

 

2. 重载setupTest方法。

@Override
public void setupTest(JavaSamplerContext arg0) {
   //TODO: to init the test case, something like JUnit's setUp
}

为了达到真正的性能测试目的，所有的数据准备工作，应在这里完成。 需要注意的是，这个方法在JMeter初始化的每个线程都会执行一遍，而不是全局仅一遍。

 

 

3. 重载并重点编写runTest方法。

@Override
public SampleResult runTest(JavaSamplerContext arg0) {
    //TODO: The load testing client side logic acting as the emulators puts here
}

这是我们重点要做编写的客户端代码，为Java Sampler实现的重点。

在这里，你可以尽情的调用客户端的API，完成所需要与服务器端交互的一切，包括交易成功与否的判断。

所谓代码胜千言，下面看看代码好了，加上了注释，就不用废话了：

@Override
public SampleResult runTest(JavaSamplerContext arg0) {	
	SampleResult sp = new SampleResult(); //采样结果
        MatchResponse matchResponse;
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        String key = uuid.toString();
        sp.sampleStart();                                    //采用开始时间
        
        //下面是客户端逻辑
        try {        	
        	if("PC2-ID".equalsIgnoreCase(benchmark_mode)){
        		matchResponse = client.sendMatchRequest(
        					key,
							ENGINE.code(), 
							pc2Image, 
							sourcePositions, 
							targetIdentifiers, 
							ImageType.PC2.imageCode());
        	}else if("WSQ-ID".equalsIgnoreCase(benchmark_mode)){
        		matchResponse = client.sendMatchRequest(
    						key,
							ENGINE.code(), 
							wsqImage, 
							sourcePositions, 
							targetIdentifiers, 
							ImageType.WSQ.imageCode());
        	}else if("ID-ID".equalsIgnoreCase(benchmark_mode)){
        		matchResponse = client.sendMatchRequest(
    						key,
							ENGINE.code(), 
							sourceIdentifier, 
							sourcePositions, 
							targetIdentifiers, 
							ImageType.PC2.imageCode());
        	}else{
        		print("Not supported benchmark mode found", benchmark_mode);
        		throw new java.lang.IllegalArgumentException("Not supported benchmark mode found");
        	}

            sp.sampleEnd(); //采用结束
            
            this.printMatchResponse(matchResponse);

        	//set success flag to true but need to verify later
        	sp.setSuccessful(true);
        	
        	//下面进一步分析服务器端返回的信息，以判断本次交易是否成功
        	Iterator<MatchResult> matchResults = matchResponse.getMatchResults().iterator();
        	MatchResult matchResult;
        	MatchScore score;
        	while(matchResults.hasNext()){
        		matchResult = matchResults.next();
        		Iterator<MatchScore> scores = matchResult.getMatchScores().iterator();
        		while(scores.hasNext()){
            		score = scores.next();
            		if (score.score<9999.0){
            			sp.setSuccessful(false);
            			break;
            		}
            	}
        	}
        } catch (Exception e) {
            sp.sampleEnd();
            sp.setSuccessful(false);   
        	e.printStackTrace();
            return sp;   
        }
        
        return sp;  //返回采用结果，这个结果将会被JMeter使用，并反馈到GUI/报告中，方便明了
}

 

4. 重载并编写teardownTest方法。

@Override
public void teardownTest(JavaSamplerContext context) {   
	//TODO: clean up    
}

天下没有不散的筵席，落幕时分跟JUnit的tearDown一样，但据我测试的效果来看，这玩意全局只调用一次，而非跟setupTest 那样每个线程都来一次。

 

 

下面谈谈怎么配置JMeter，并真正跑起来。

 

有几个步骤：

1. 安装JMeter...咳废话

2. 打包Benchmark为jar并拷贝所有的依赖到 %apache-jmeter%\lib\ext下。

我用maven，就更简单了，配上下面那段：

			<plugin>
				<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
				<artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
				<version>2.3.1</version>
				<configuration>
					<archive>
						<manifest>
							<addClasspath>true</addClasspath>
							<classpathPrefix>lib/</classpathPrefix>
						</manifest>
						<manifestEntries>
				        	<Class-Path>.</Class-Path>
				        </manifestEntries> 
					</archive>
				</configuration>
			</plugin>

这样拷贝过去的就是：

%apache-jmeter%\lib\ext\我的benchmark.jar

%apache-jmeter%\lib\ext\lib\*——各种杂七杂八的依赖

 

3. 启动JMeter。

双击%apache-jmeter%\bin\jmeter.bat

 

4. 新增一个Thread Group.

右键Test Plan->Add->Threads (Users)->Thread Group

改名为Benchmark，并设置几个重量级的参数：

a) Number of Threads (users)，并发的线程数
b) Ramp-Up Period (in seconds)，预热时间，类似于一般意义上的Think Time
c) Loop Count，每组并发线程循环的次数

d) Scheduler是另外一组用来配置调度的，我没用这个

附上图：

 

5. 新增Java Request.

右键刚新增的线程组（这里名叫Benchmark了）-> Add -> Sampler -> Java Request

默认情况下，如果你仅放了一个Java Sampler，JMeter即可通过扫他的classpath扫到你的Java Sampler并自动出现在GUI上。如下图：

 

6. 再放一到若干个Listener，用以观察输出/图形化报表

一般而言，我喜欢放两个，一个是最最朴素的"View Results in Table":

右键刚新增的线程组Benchmark-> Add -> Listener -> View Results in Table

再来一个"Graph Full Results"，图形化的

 

到此为止，基本配置完毕，保存一下。

 

 

跑Benchmark其实就很简单了，一般而言三个步骤：

1. 调整Thread Group的参数，一般包括Number of Threads (users)和Loop Count，以配合不同的压力场景

2. 调整必要的参数，通过点击Java Request，即可控制你的Java Sampler的每个参数细节

3. 点击Start，并观察输出，包括View Results in Table或者Graph Full Results。输出主要包括：No of Samples、Latest Sample、Average、Deviation、Throughput、Median等，够用了。如下图：

 

 

附：一般而言，如果线程不是太吓人（比如超过1000），一个JMeter实例就够了，如果多了，就要考虑多个JMeter实例并行测试了。

 

==The End==