使用JMeter的Java Sampler轻松定制自己的benchmark

做性能测试，接口测试，非常好

转自 http://www.iteye.com/topic/1123432

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==

巴特西

使用JMeter的Java Sampler轻松定制自己的benchmark

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