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我们在做性能测试时,有时需要自己编写测试脚燃拆猛本,很多测试工具都支持自定义编写测皮桥试脚本,比如LoadRunner就有很多自定义脚本的协议,比如"C Vuser","Java Vuser"等协议.同样,Jmeter也支持自定义编写的测试代码,不过与LoadRunner不御扒同的是,Jmeter没有自带编译器,需要借助第三方编译器才能实现.下面举一个简单的Java自定义测试代码例子,使用Java编译器编写测试代码(Java编译器可以用Eclipse,JBulider等),实现功能为:在测试前输入任意一个字符串,然后判断该字符串的长度是否大于5,如果大于则测试结果成功,否则测试结果位失败,然后在放到Jmeter中模拟10个用户测试,同时运行这段代码,具体实现如下:
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1.打开Java编译器,新建一个项目"TestLength",然后新建一个包"app".
2.从Jmeter的安装目录lib/ext中拷贝两个文件"ApacheJMeter_core.jar"和"ApacheJMeter_java.jar"到"Tester"的项目中,然后引入这两个JAR文件.(具体的引入方法参考各个Java编译器的使用方法)
3.在"app"包中新建一个类,名字叫"TestLength",不过这个类要继承"AbstractJavaSamplerClient"类,如果项目引入步骤二中的两个文件,就可以找到"AbstractJavaSamplerClient"类了.
4."TestLength"类在继承"AbstractJavaSamplerClient"类的同时也会继承四个方法,分别是"getDefaultParameters","setupTest","runTest"和"teardownTest"方法."getDefaultParameters"方法主要用于设置传入的参数;"setupTest"方法为初始化方法,用于初始化性能测试时的每个线程."runTest"方法为性能测试时的线程运行体;"teardownTest"方法为测试结束方法,用于结束性能测试中的每个线程.
5.具体实现代码如下:
package app;
import org.apache.jmeter.config.Arguments;
import org.apache.jmeter.protocol.java.sampler.AbstractJavaSamplerClient;
import org.apache.jmeter.protocol.java.sampler.JavaSamplerContext;
import org.apache.jmeter.samplers.SampleResult;
import com.passpod.core.t8.*;
/**
* @author乐以忘忧
*
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*/
public class TestLength extends AbstractJavaSamplerClient{
private SampleResult results;
private String testStr;
//初始化方法，实际运行时每个线程仅执行一次，在测试方法运行前执行，类似于LoadRunner中的init方法
public void setupTest(JavaSamplerContext arg0) {
results = new SampleResult();
testStr = arg0.getParameter("testString", "");
if (testStr != null testStr.length() 0) {
results.setSamplerData(testStr);
}
}
//设置传入的参数，可以设置多个，已设置的参数会显示到Jmeter的参数列表中
public Arguments getDefaultParameters() {
Arguments params = new Arguments();
params.addArgument("testStr", ""); //定义一个参数，显示到Jmeter的参数列表中，第一个参数为参数默认的显示名称，第二个参数为默认值
return params;
}
//测试执行的循环体，根据线程数和循环次数的不同可执行多次，类似于LoadRunner中的Action方法
public SampleResult runTest(JavaSamplerContext arg0) {
int len = 0;
results.sampleStart(); //定义一个事务，表示这是事务的起始点，类似于LoadRunner的lr.start_transaction
len = testStr.length();
results.sampleEnd(); //定义一个事务，表示这是事务的结束点，类似于LoadRunner的lr.end_transaction
if(len 5){
System.out.println(testStr);
results.setSuccessful(false); //用于设置运行结果的成功或失败，如果是"false"则表示结果失败，否则则表示成功
}else
results.setSuccessful(true);
return results;
}
//结束方法，实际运行时每个线程仅执行一次，在测试方法运行结束后执行，类似于LoadRunner中的end方法
public void teardownTest(JavaSamplerContext arg0) {
}
}
6.把上面的例子打包,然后把生成的"TestLength.jar"文件拷贝到Jmeter的安装目录lib/ext下.
7.运行Jmeter,添加一个线程组,然后在该线程组下面添加一个Java请求(在Sampler中),在Java请求的类名称中选择咱们刚创建的类"app.TestLength",在下面参数列表的"testStr"后面输入要测试的字符串,然后添加一个监听器(聚合报告),设置一下模拟的用户数就可以测试了.如果测试不成功,Jmeter会在它自己个输出框中抛出这个字符串.
通过上面的例子我们可以发现,使用Jmeter自定义Java测试代码,配合Jmeter自带的函数,就可以实现出LoadRunner中"Java Vuser"协议的绝大多数功能,而且是没有用户数限制和完全免费的(嘿嘿).上面的例子非常简单,而且没有任何实际意义,只是一个简单的Jmeter测试代码示例,用于抛砖引玉,希望大家一起交流,共同 进步.
1秒30次也是太快了，这个要看接口的更新速度
而且你根本没必要多线程调用皮御雀，因为多个线程同时调用，接口的数据还是那些，根本就不会变
你应该一个线程定时调用，把结果放入公共变量里，然后其它线程 都从这个公用的燃早变量获取数拆吵据
性能优化我伍敏觉得应该分两步走，第一步：寻找性能瓶颈，第二步：性能调优；
下面分别进行分析：
第一步：寻找性能腔差枝瓶颈
通常性能瓶颈的表象是资源消耗过多、外部处理系统的性能不足；或者资源消耗不多，但是程序效应还是很慢；
资源主要消耗在cpu，文件io，网络io以及内存方面，当某一资源消耗过多会造成系统响应慢；
外部处理系统的性能不足主要是所调用其他系统提供的功能或数据库的响应速度不够，外部系统慢可能也是资源消耗过多导致，数据库响应慢可以对数据库进行调优；
资源消耗不多但仍然慢主要原因是程序代码运行效率不高，未充分使用资源或程序结构不合理；
1.1cpu消耗分析
可以通过相关命令比如top，pidstat，找出各个类型消耗cpu的占比，最常见的就是us和sy类型分别代表用户进程消耗和线程间切换消耗；如果us过高可以找到相关的线程ID然后分析代码；如果sy过高是不是启动了过多的线程导致线程切庆扮换过多；
1.2文件io消耗
要跟踪线程的文件IO消耗，可以通过pidstat来查找，可以查到每秒的读写kb数；找到读写kb数多个线程，然后结合jstack找到相关的java代码，然后分析；
1.3网络io消耗
可以通过sar来分析网络的消耗状况，但是不能具体到每个线程所消耗的网络IO，只能对线程dump，查找产生了大量网络io的线程；
1.4内存消耗
结合top或pidstat，以及jvm的内存分析工具来分析内存消耗；要区分是jvm外的物理内存还是jvmheap区内存；如果是jvm外的物理内存要分析程序中DirectByteBuffer，如果是jvmheap可以通过jvisualvm来分析；
1.5资源消耗不多但仍然慢
主要原因是：锁竞争激烈，未充分使用硬件资源，数据量增长
第二步：性能调优
2.1jvm调优
主要包括各个代的大小、GC策略等；代大小的设置：避免新生代大小设置过小，或者过大；避免Survivor区过小或过大；合理设置新生代存活周期；GC策略根据吞吐量优先还是延迟优先进行设置策略；
2.2程序调优
1.CPU消耗严重解决
us过高主要是执行线程无任何挂起动作，可以进行Thread.sleep操作；sy过高主要是因为创建了过多的线程导致线程上下文切换；
2.文件IO消耗严重解决
造成文件IO消耗严重的原因主要是多个线程写大量的数据到同一个文件，导致文件很快变的很大，从而写入速度越来越慢，并造成各线程激烈竞争争抢文件锁，常用的调优方法：异步写文件，批量读写，限流，限制文件大小；
3.网络IO消耗严重解决
主要原因是同时发送或者接受的包太多，解决办法就是限流；
4.内存消耗严重解决
解决：释放不必要的引用，使用对象缓存池，采用合理的缓存失效策略，合理使用softReference和WeakReference；
2.3资源消耗不多但仍然慢
主要原因是：锁竞争激烈，未充分使用硬件资源