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  • java接口压力测试

    万次阅读 2017-05-09 21:23:54
    于是写了一个测试接口工具类。实现的功能,参照apacheBench。可以指定线程数,以及请求数,模拟多个客户端对单一接口服务进行并发的访问。  实现的逻辑比较简单:根据用户输入的线程数,创建多个线程,每个...

            最近做的一个对外提供接口服务的项目,需要保证请求接口在100ms内返回结果。用apacheBench工作做压力测试时,总是报错,网上也一直找不到错误的原因。最后发现是接口中调用了公司的一个框架服务引起的,其他不调该服务的接口都正常。于是写了一个测试接口的工具类。实现的功能,参照apacheBench。可以指定线程数,以及请求数,模拟多个客户端对单一接口服务进行并发的访问。

            实现的逻辑比较简单:根据用户输入的线程数,创建多个线程,每个线程串行的发送n/c个请求(其中n为请求数,m为线程数)。并且实时的反馈,完成的请求数,以及成功接收返回结果的请求数量。

            主要代码如下:
    HttpExecutor.java

    package com.bmlcz.test.helper;
    
    import com.bmlcz.support.http.HttpUtils;
    
    /**
     * @ClassName: HttpExecutor
     * @Description: TODO(这里用一句话描述这个类的作用)
     */
    public class HttpExecutor implements Runnable {
    
    	public static interface HttpRequestListener {
    
    		public void report(int index, int count, String result);
    
    		// public void finish();
    	}
    
    	private HttpRequestListener httpListener;
    	private int reqCount;
    	private String requestURL;
    
    	public HttpExecutor(String url, int num, HttpRequestListener listener) {
    		super();
    		this.reqCount = num;
    		this.requestURL = url;
    		this.httpListener = listener;
    	}
    
    	@Override
    	public void run() {
    		for (int i = 0; i < reqCount; i++) {
    			String result = HttpUtils.get(requestURL);
    			httpListener.report(i, reqCount, result);
    		}
    
    		// httpListener.finish();
    	}
    }
    

    HttpScheduler.java

    package com.bmlcz.test.helper;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    
    import com.bmlcz.support.util.StringUtils;
    import com.bmlcz.test.helper.HttpExecutor.HttpRequestListener;
    
    /**
     * @ClassName: HttpScheduler
     * @Description: TODO(这里用一句话描述这个类的作用)
     */
    public class HttpScheduler {
    
    	private static HttpScheduler INSTANCE;
    
    	private static List<Thread> executors = new ArrayList<Thread>();
    	/*
    	 * 完成请求数
    	 */
    	private AtomicInteger finishRequestCount = new AtomicInteger();
    	/**
    	 * 成功请求数
    	 */
    	private AtomicInteger successRequestCount = new AtomicInteger();
    	/**
    	 * 完成所有请求的线程数
    	 */
    	private AtomicInteger finishRequestThreadCount = new AtomicInteger();
    	/**
    	 * 标记scheduler是否被锁定
    	 */
    	private volatile boolean lock = false;
    
    	private int threadCount;
    	private int requestCount;
    	private String requestUrl;
    
    	private HttpScheduler() {
    
    	}
    
    	private void init(String url, int thrdCnt, int reqCnt) {
    		this.threadCount = thrdCnt > reqCnt ? reqCnt : thrdCnt;
    		this.requestCount = reqCnt;
    		this.requestUrl = url;
    
    		finishRequestCount.set(0);
    		successRequestCount.set(0);
    		finishRequestThreadCount.set(0);
    		executors.clear();
    
    		int avaCount = requestCount / threadCount;
    		int num;
    		for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
    			if (threadCount - 1 == i) {
    				num = avaCount + requestCount % threadCount;
    			} else {
    				num = avaCount;
    			}
    			HttpExecutor executor = new HttpExecutor(requestUrl, num, new HttpRequestListener() {
    
    				@Override
    				public void report(int index, int count, String result) {
    					finishRequestCount.incrementAndGet();
    					if (StringUtils.notEmpty(result)) {
    						successRequestCount.incrementAndGet();
    					}
    					if (index == count - 1) {// 该线程完成所有请求
    						int cnt = finishRequestThreadCount.incrementAndGet();
    						if (cnt == threadCount) {
    							lock = false;
    						}
    					}
    				}
    			});
    			executors.add(new Thread(executor));
    		}
    	}
    
    	public static HttpScheduler getInstance(String url, int thrdCnt, int reqCnt) throws IllegalStateException {
    		if (null == INSTANCE) {
    			synchronized (HttpScheduler.class) {
    				if (null == INSTANCE) {
    					INSTANCE = new HttpScheduler();
    				}
    			}
    		}
    		if (!INSTANCE.lock) {
    			throw new IllegalStateException("scheduler is lock.");
    		}
    		synchronized (INSTANCE) {
    			INSTANCE.init(url, thrdCnt, reqCnt);
    		}
    		return INSTANCE;
    	}
    
    	public void start() throws IllegalStateException {
    		if (!lock) {
    			throw new IllegalStateException("scheduler is lock.");
    		}
    		synchronized (this) {
    			if (!lock) {
    				throw new IllegalStateException("scheduler is lock.");
    			}
    			lock = true;
    		}
    		for (Thread thread : executors) {
    			thread.start();
    		}
    	}
    
    	public static class HttpScheduleStatistics {
    		private int finishCount;
    		private int successCount;
    		private int finishThreadCount;
    
    		public HttpScheduleStatistics(int finishCount, int successCount, int finishThreadCount) {
    			this.finishCount = finishCount;
    			this.successCount = successCount;
    			this.finishThreadCount = finishThreadCount;
    		}
    
    		public int getFinishCount() {
    			return finishCount;
    		}
    
    		public void setFinishCount(int finishCount) {
    			this.finishCount = finishCount;
    		}
    
    		public int getSuccessCount() {
    			return successCount;
    		}
    
    		public void setSuccessCount(int successCount) {
    			this.successCount = successCount;
    		}
    
    		public int getFinishThreadCount() {
    			return finishThreadCount;
    		}
    
    		public void setFinishThreadCount(int finishThreadCount) {
    			this.finishThreadCount = finishThreadCount;
    		}
    	}
    
    	public HttpScheduleStatistics getStatistics() {
    		return new HttpScheduleStatistics(finishRequestCount.get(), successRequestCount.get(),
    		        finishRequestThreadCount.get());
    	}
    
    	public static class IllegalStateException extends Exception {
    
    		private static final long serialVersionUID = -9131005022129607733L;
    
    		public IllegalStateException(String msg) {
    			super(msg);
    		}
    	}
    }
    

            测试时,发现,当线程数接近数据库测试的maxActivie(线程池最大连接数)时,已经请求成功数已经少于完成的请求数。当线程数是maxActive的10倍时,请求成功数基本在完成请求数的0.68倍左右。最后,适当的调大了context.xml中maxActive与maxIdle(最大空闲的线程数)的值。
            maxIdle值与maxActive值应配置的接近。因为,当连接数超过maxIdle值后,刚刚使用完的连接(刚刚空闲下来)会立即被销毁。而不是我想要的空闲M秒后再销毁起一个缓冲作用。这一点DBCP做的可能与你想像的不一样。若maxIdle应与maxActive相差较大,在高负载的系统中会导致频繁的创建、销毁连接,连接数在maxIdle与maxActive间快速频繁波动,这不是我想要的。高负载的系统的maxIdle值可以设置为与maxActive相同或设置为-1(-1表示不限制),让连接数量在minIdle与maxIdle间缓冲慢速波动。

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  • 这个时候就需要我们使用工具来跑接口数据 (需要安装1、Java.jdk 2、jemete) jemete 简介: Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于

    近来笔者写了翻牌抽奖游戏

    为了测试中奖几率 笔者需要将抽奖接口跑大约2W+的中奖记录

    PHP 使用for 循环也可以跑 但是效率却不敢恭维


    这个时候就需要我们使用工具来跑接口数据  (需要安装1、Java.jdk    2、jemete)

    jemete 简介:

    Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性,JMeter允许使用正则表达式创建断言。
    Apache jmeter 可以用于对静态的和动态的资源(文件,Servlet,Perl脚本,java 对象,数据库和查询,FTP服务器等等)的性能进行测试。它可以用于对服务器、网络或对象模拟繁重的负载来测试它们的强度或分析不同压力类型下的整体性能。你可以使用它做性能的图形分析或在大并发负载测试你的服务器/脚本/对象。



    1.下载jdk和jmeter
    可以去jdk官网下载:

    http://www.Oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6-downloads-1637591.html

    点击



    不要下成Linux版本的了哦.
    jmeter下载的地址是:

    http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi





    Java jdk 安装

    2.安装jdk
    点击查看原图
    可以看到我的安装路径是C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_34,没什么好说的一直next就好了.
    然后给jdk设置环境变量,右键我的电脑-属性-高级-环境变量.
    在用户变量中设置:
    新建变量名"JAVA_HOME",变量值为:安装jdk的目录,我的是C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_34.
    点击查看原图
    再新建变量名"CLASSPATH",变量值为:C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_34\lib\dt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_34\lib\tools.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_34\bin

    笔者jdk只配置到了这里后面也没有配置 仍然可以使用!!!




    点击查看原图
    点击查看原图
    最后在系统变量"Path"的变量值加上%JAVA_HOME%/bin
    点击查看原图




    Jmeter安装详解

        jmeter环境变量

         Jmeter安装简单,只需要解压jmeter文件包解压到D盘(任意地方,最好不要带中文路径)位置,然后配置环境变量(注:jdk环境变量也要配置,这里使用的是jmeter2.11):

           

     

     

    Jmeter运行

        打开jmeter包下的bin目录,然后双击jmeter.bat,打开Jmeter界面,右击-->添加-->Thread-->线程组,选择如下图所示:

     

    线程组属性详解:

        线程数:线程数量,也就是Lr的虚拟用户数

       Ramp-Up Period:用于告知JMeter 要在多长时间内建立全部的线程。默认值是1。假设ramp-up period 设置成T 秒, 全部线程数设置成N个, JMeter 将每隔T/N秒建立一个线程。

       循环次数 :运行测试的次数。


    然后添加Sample(右击线程组-->添加-->Sampler-->HTTP请求),添加查看结果树(右击线程组-->添加-->监听器-->查看结果树),查看结果树的作用是查看运行结果是成功或失败;

      HTTP请求的如下设置:

         

       然后点击运行,并在查看结果树上,查看运行结果(包括取样器结果、请求和响应),如图,是取样器结果:

     

     

     

       这样,我们就能针对相关的B/S架构的应用做性能测试了,而且Jmeter的功能也很强大,一点也不弱于LR,可以持续关注。



    跑库 结果:

    大约1000条数据 跑了3分钟 只用了一个线程去跑的  没秒3-4条 (也许笔者接口逻辑渣渣导致插入过程慢 0.0 ........)




    其他功能有兴趣的话可以继续研究  很不错的一款开源工具!!!!
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  • 接口压力测试工具(推荐)

    千次阅读 2020-06-05 17:20:24
    做开发的同学一定会遇到接口对接,今天介绍两个对接测试两个我个人认为比较好的测试工具 postman和jmeter 1、postman通常用于做接口测试,同时也可以用于作为压力测试 2、jmeter做压力测试 通常我们用postman...

    做开发的同学一定会遇到接口对接,今天介绍两个对接测试两个我个人认为比较好的测试工具

    postman和jmeter

    1、postman通常用于做接口测试,同时也可以用于作为压力测试

    2、jmeter做压力测试

    通常我们用postman主要是接口请求测试,这里就不用在重复描述

    今天主要讲这两个工具用于压力测试

    一、postman

    postman是一款很方便的接口测试工具,用应用,也有chrome插件(18版本后不再支持,建议使用应用),它可以模拟用户发起的各类HTTP请求,如图

    (1)新建一个collection 如我这里命名为"NS 压力测试"

    (2)新建一个POST请求,这一步的操作和我们平时开发经常用到操作使用到的,然后Ctrl + S 保存  会弹出一个框 选择我们步骤(1)建的collection

    (3)关闭当前tab栏 

    (4)弹出窗口

    (5) 点击RUN ,弹出页面去设置

    设置并发数和延迟时间 点击RUN 

    运行结果如下,可以点击run summary来查看summary,也可以export results成json格式

    Jmeter

    Postman是一个很方便的测试工具,但是比起Jmeter来,它在性能测试和压力测试方面的功能要少很多。Jmeter功能非常强大,虽然我感觉不太简约,但是它可以作为专业的性能测试工具使用。

    安装Jmeter

    http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

    我使用的是5.1.1需要java1.8版本以上

    (1)在选项中可以调整语言

    (2)添加线程组

    (3)设置参数 ,循环次数就是执行线程组几次

    (4)在线程组中添加http请求

    (5)设置http请求参数

    (6)我们在一个线程组下可以添加多个http请求,这样它就会按顺序执行。并且对于每一个请求,都可以添加监视器如结果树等。 也可以在线程组下添加监视器,这样监视器就会显示整个线程组运行的情况。

    (7)最后选中要运行的部分(可以是线程组,也可以是单个请求) 点击菜单中的运行键即可运行,最后可以生成聚合报告:

    展开全文
  • JAVA常用工具--JMeter压力测试工具

    千次阅读 2020-04-04 17:22:59
    Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI ...

    一.JMeter介绍以及应用场景

    Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性,JMeter允许使用正则表达式创建断言。

    JMeter是一个Java桌面应用程序,具有使用Swing图形API的图形界面。 因此,它可以在任何接受Java虚拟机的环境/工作站上运行,例如Windows,Linux,Mac等。

    JMeter支持的协议

    1.Web - HTTP,HTTPS站点web 1.0,web 2.0(ajax,flex和flex-ws-amf)
    2.Web服务 -SOAP/XML-RPC
    3.数据库通过JDBC驱动程序
    4.目录 - LDAP
    5.通过JMS提供面向消息传递的服务
    6.服务 -POP3,IMAP,SMTP
    7.FTP服务

    JMeter的作用

    1.接口测试
    2.性能测试:程序的算法
    3.压力测试:外在负载
    4.Web自动化测试
    5.数据库测试
    6.java测试

    在我们编写代码的过程中,经常会出现单机测试下并无任何问题和bug,但是在并发或者集群场景下就会出现许许多多未知的bug。所以根据面向KPI编程定律,为了避免在测试手中或者线上场景出现未知的问题导致KPI扣除,我们就要本地通过JMeter去模拟高并发和集群场景以提升代码的稳定性和高可用性。

    二.JMeter的安装与使用

    首先进入Jmeter的官网https://jmeter.apache.org/,如下图所示,在左边Download一栏找到Download Releases节点并点击。
    JMeter官网
    在下载页面分别有两个节点,以.tgz为结尾的是linux版本下的,这里我们选择.zip为结尾的压缩包进行下载安装。
    JMeter下载页
    这里我下载的是5.2.1版本,如果执行有问题的朋友建议对比下jdk与JMeter的版本号。

    下载完成后对我们的压缩包进行解压,然后再进入/bin目录之下找到jmeter.bat并运行。

    这里需要说明一点,如果用记事本打开我们会发现在脚本中已经写好环境变量的相关配置所以我们并不需要做更多的操作。如果仍旧无法打开的朋友可以尝试用管理员身份打开脚本。

    jmeter.bat
    至此安装结束,进入JMeter主界面,如有需要可以在下图将语言修改为简体中文。
    修改为简体中文

    三.使用JMeter模拟高并发场景

    第一步:通过JMeter文件点开新建一个测试计划,快捷键Ctrl + L
    新建
    第二步:在测试计划上右键选择添加>线程(用户)>线程组
    添加线程组
    第三步:打开线程组,线程数代表同时并发的用户数(建议不要太高,计算机性能会受到影响),Ramp-up决定多长时间启动所有线程(如果使用150个线程,ramp-up period是10秒,那么JMeter用10秒使所有150个线程启动并运行),循环次数指对并发重复执行的次数。
    线程组
    第四步:设置完线程相关的参数后,在线程组上右键选择添加>取样器>Http请求
    Http请求
    第五步:在Http请求上进行相关的参数设置,同时这里可以添加请求参数。
    Http请求
    第六步:配置监听器,配置监听器:察看结果树、聚合报告、生成概要结果、图形结果监听器
    第七步:启动服务器,并运行JMeter
    运行JMeter
    测试代码如下

    @RestController
    @RequestMapping(value = "/jmeter")
    public class TestJMeter {
    
        private Integer count = 100;
    
        @GetMapping(value = {"/test"})
        public String test() throws InterruptedException {
            if (count <= 0) {
                System.out.println("已经没有count了");
                return "end";
            }
            //模拟网络延时
            Thread.sleep(10);
            System.out.println("现有count数量:" + --count);
            return "ok";
        }
    }
    

    根据后台打印可知出现了负数情况,模拟高并发成功。
    运行结果

    四.使用JMeter模拟网络集群场景

    这里先放一张简易的集群架构图,以Nginx做服务的分发、Redis作为数据缓存。
    简易集群
    首先是Nginx做服务分发、负载均衡的一个配置,修改Nginx文件夹conf目录下的nginx.conf

    http {
    	upstream 127.0.0.1{ #这个是在浏览器中访问的地址
    	    server 127.0.0.1:8080 weight=1;#Server端1的地址 weight代表权重即分配请求次数的比重
    	    server 127.0.0.1:8081 weight=1;#Server端2的地址
    	}
        server {
            listen       80;#nginx监听的端口
            server_name  localhost;
            location / {
    			proxy_pass http://127.0.0.1;#相对路径
    			proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
           		proxy_set_header Host $host;
            }
        }
    }
    

    然后修改JMeter中的访问的端口号为80并修改请求路径,请求次数仍然设定为150次
    Jemter请求路径和端口号
    同时启动配置好Redis的两个项目,分别开启端口8080和8081

    测试代码如下

    @RestController
    @RequestMapping(value = "/jmeter")
    public class TestJMeter {
    	@Autowired
        private RedisUtil redisUtil;
    
        @GetMapping(value = {"/testCluster"})
        public String testCluster(HttpServletRequest httpServletRequest) {
            //redisUtil为封装的Redis操作类,可根据自身需要修改
            //这条指令仅key不存在的时候才会设值
            //key value expire超时时间
            redisUtil.setnx("count", "100", 10);
            Integer myCount = Integer.parseInt(redisUtil.get("count"));
    
            if (myCount.compareTo(0) <= 0) {
                System.out.println("已经没有count了");
                return "end";
            }
            System.out.println(httpServletRequest.getLocalPort() + "现有count数量" + --myCount);
            
            //key value
            redisUtil.set("count", myCount.toString());
            return "ok";
        }
    }
    

    由于本次设定的请求数为150次,理论上每个集群节点会分发到75次的请求,设定的总count数量为100个,可是根据实际运行结果可以看出count并没有被消耗完,这里就出现了集群环境下最常见的数据不一致性的问题。具体解决方案可以使用分布式锁,关于分布式锁的内容本文这里就不再过多阐述了。
    8081运行结果
    8080运行结果

    展开全文
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  • Java开源 Java测试工具

    千次阅读 2010-08-18 10:33:00
    <br />【Java开源 Java测试工具】 JUnit  JUnit是由 Erich Gamma 和 Kent Beck 编写的一个回归测试框架(regression testing framework)。Junit测试是程序员测试,即所谓白盒测试,因为程序员知道被...
  • java编写的压测工具

    2018-01-16 10:32:22
    自己写的压力测试工具,引入里面的jar包,实现一个接口类,new一个对像界面就出来,界面使用SWING,不需要任何依赖jar包,只要jdk1.6及以上,使用这个是为了免除loadrunner等一些工具编译环境等令人头痛的问题
  • Jmeter接口压力测试

    千次阅读 2018-03-28 16:21:00
    Jmeter是Apache组织开发的基于Java压力测试工具,是一个开源软件,它可以用于对服务器、网络或对象模拟繁重的负载来测试它们的强度或分析不同压力类型下的整体性能,可以使用它做性能的图形分析或大并发负载测试...
  • http://www.bubuko.com/infodetail-1742376.html 使用COSBench工具对ceph s3接口进行压力测试 时间:2016-09-05 20:52:53 阅读:4467 ...
  • java开源测试工具

    千次阅读 2015-01-18 14:12:21
    EasyMock为Mock Objects提供接口并在JUnit测试中利用Java的proxy设计模式生成它们的实例。EasyMock最适合于测试驱动开发。 更多EasyMock信息    Grinder  Grinder是一个开源的Java负载测试...
  • 接口测试基础-3-接口测试工具介绍

    万次阅读 多人点赞 2017-09-01 13:47:19
    目前,市场上有很多支持接口测试的工具。利用工具进行接口测试,能够提供测试效率。例如,加入让你一天完成100个接口测试任务,你觉得你加班能否完成。如果有工具,但是不是所有工具都能够支持你完成这个任务。下面...
  • Java开源测试工具

    千次阅读 2006-01-02 15:50:00
    Java开源 Java测试工具】600)this.width=600" border="0" src="http://www.open-open.com/image/item.gif" /> JUnit JUnit是由 Erich Gamma 和 Kent Beck 编写的一个回归测试框架(regression testing ...
  • 接口性能压测工具——jmeter 并发测试、压力测试、接口测试
  • 使用 JMeter 进行API接口压力测试 一.前言 压力测试是每一个Web应用程序上线之前都需要做的一个测试,他可以帮助我们发现系统中的瓶颈问题,减少发布到生产环境后出问题的几率;预估系统的承载能力,使我们能根据...
  • 压力测试工具ab

    2019-02-28 09:52:31
    压力测试小工具,网络接口测试,设置地址、连接数、请求次数。开始测试
  • Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力...
  • 史上最好用的接口文档工具—Lkadoc操作指南

    千次阅读 热门讨论 2020-07-31 17:00:18
    Lkadoc是一款能够基于注解自动生成带调试功能的接口文档工具,支持导出MD、PDF格式的接口文档,支持数据校验,支持对接口进行压力测试等等。生成的UI界面简约大方,对接口描述一目了然,自面世以来深受大家的推崇和...

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