jmeter做简单的压力测试

背景

前阵子我们负责接入大众点评的CAT来做链路监控，接入的时候发现有可能会影响服务性能，于是乎，我用jmeter对接入CAT的web项目和dubbo服务做了分布式压力测试。之前没有做过压力测试，这次基本是把jmeter的基础功能都大致走了一遍，踩遍了一次坑。

基本原理

jmeter通过创建多个线程尽来模拟并发数，而做分布式压测，是考虑到单台jmeter压测服务器的性能有限，所以采用多台机器一起模拟高的并发数。分布式压测的时候，会设置其中一台为master，测试脚本会上传到master机器上，不需要上传到slave的压测机器，执行脚本的时候jmeter master会将jmx脚本传到slave机器，执行后将结果回传到master机器。

测试前机器准备

采用linux服务器模拟生产环境进行压测，不要使用UI界面进行压测，官方文档说清了，UI界面执行的效果不佳，推荐使用脚本方式进行执行。
jmeter版本： 统一使用3.2最新版本
linux服务器配置：
2台jmeter 客户端，2核 8G，
1台dubbo服务部署服务器， 2核 8G
jmeter相关测试结果分析插件：
这些插件是用来分析和展示每次压测的结果，都是在PC端使用，linux服务器并不需要安装。

plugin manager, 用于管理所有的jmeter插件
Response Times Over Time，用于展示响应时间的图表插件
Transactions per Second ，用于展示TPS的图表插件
安装方式，插件下载之后，解压之后，内容分 XX.jar 和文件夹ext，这里的XX.jar拷贝到jmeter安装目录lib目录，ext下的文件拷贝到 jmeter安装目录lib/extra目录，然后重启即可。

测试标准基线

在制定测试的性能基线时，请教了公司的QA，但是没有谁能给我一个很标准的参考，于是在请教了其他几个同事之后，大概定了以下的最低性能基线：

接入CAT之后的TPS最多比没接入CAT的低10%

接入CAT之后的请求响应时间最多比没接入CAT的高10%

测试思路

部署测试的dubbo服务（没有接入CAT）在部署机器

同时启动2个jmeter客户端，每个客户端各自开启2个线程，然后每隔30秒每个客户端再增加2个线程，直到最后每个客户端开启到20个线程，最后再持续运行1分钟后，每1秒钟关闭5个线程。

提前做好3台服务器的zabbix监控，监控CPU内存信息

部署测试的dubbo服务（有接入CAT）在部署机器，重复2步骤

收集2次测试结果下载到本地进行图表展示和分析

详细实施过程

1.准备jmeter测试脚本

jmeter支持多种请求，包括http请求、java请求、SOAP等，这次我们做的dubbo服务压测，所以是属于java请求。
准备测试脚本是在jmeter UI进行创建测试计划，然后在将测试计划输出为jmx文件，即测试脚本。
测试dubbo服务，主要分成2步：

第一步：创建测试主类的jar包

根据jmeter的文档，需要将测试内容打包成一个jar包放入jmeter安装目录 lib/ext下，然后测试主类需要继承AbstractJavaSamplerClient类，该类的主要方法如下：

public Arguments getDefaultParameters();设置可用参数及的默认值；
public void setupTest(JavaSamplerContext arg0)：每个线程测试前执行一次，做一些初始化工作；
public SampleResult runTest(JavaSamplerContext arg0)：开始测试，从arg0参数可以获得参数值，调用逻辑在此；
public void teardownTest(JavaSamplerContext arg0)：测试结束时调用；

使用示例：

public class TestRisk extends AbstractJavaSamplerClient {
    private BlackRecordProvider blackRecordProvider;
    @Override
    public void setupTest(JavaSamplerContext context) {
        DubboInit init = DubboInit.getInstance();
        init.initApplicationContext();
        blackRecordProvider = (BlackRecordProvider)init.getBean("blackRecordProvider");
    }

    @Override
    public void teardownTest(JavaSamplerContext context) {
        super.teardownTest(context);
    }

    // 测试调用过程
    public SampleResult runTest(JavaSamplerContext javaSamplerContext) {
        SampleResult result = new SampleResult();
        result.sampleStart();
        BlackRecordRequest request = new BlackRecordRequest();
        request.setPage(1);
        request.setPageSize(10);
        try {
            BlackRecordResponse response = blackRecordProvider.queryBlackRecord(request);
            result.setSuccessful(true);
            result.setDataType(SampleResult.TEXT);
            result.setSamplerData(response.getMessage() + " " + response.getCode() +
                    " ");
        } catch (Exception e) {
            result.setSuccessful(false);
            result.setResponseMessage("exception:" + e.getMessage());
        } finally {
            result.sampleEnd();
        }
        return result;
    }
}

第二步，创建测试计划

在准备好jar包之后，需要创建测试计划，测试计划主要包含线程组、Sample（请求类型），监听器（运行结果的分析展示）。举例说明：

创建线程组

“Stepping Thread Group” 是指在压测过程线程数会逐步上升的线程组类型，并且制定每次增加之后运行多长时间，最后逐步关闭所有线程。
有个注意的地方是，这里的线程总数不可以太高，如果太大，比如开始就启动200个线程，那么服务器可能一下子就CPU 100%，看不到最佳的效果，没有接入和接入CAT的区别不明显。所以在这里采用一开始每台机器启动2个线程，然后每隔30秒添加2个线程进行压测，最终在每台测试机器的测试线程达到20线程的时候，逐步终止压测。这里的20，是根据脚本压测过程观察服务器在最大开启多少线程的时候，服务器会有性能瓶颈，也就是每核达到70%的使用率。
创建java请求
添加分析解析结果的视图，包括TPS + 响应时间
添加响应时间
TPS
保存测试计划
点击保存，将测试计划存为jmx文件，也就是最终的测试脚本，并上传到jmeter压测客户端的服务器。
2.jmeter客户端配置

这一步主要是配置jmeter客户端压测的基本参数，主要是jmeter客户端的地址配置：
修改bin/jmeter.properties修改remote_hosts为 2台jmeter客户端的ip:port，类似：
remote_hosts=10.10.223.11:1888,10.10.223.12:1888

3.执行jmx脚本

jmeter -n -t -r XXX.jmx -l XXX.jtl
将结果输出到jtl文件，然后下载jtl文件进行分析。
注意点：