性能工具之Jmeter压测Thrift RPC服务

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 【5月更文挑战第21天】性能工具之Jmeter压测Thrift RPC服务

一、概述

Thrift是一个可互操作和可伸缩服务的框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎,以构建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml 等等编程语言间无缝结合的、高效的服务。

Thrift最初由facebook开发,07年四月开放源码,08年5月进入apache孵化器。thrift允许你定义一个简单的定义文件中的数据类型和服务接口(IDL)。以作为输入文件,编译器生成代码用来方便地生成RPC客户端和服务器通信的无缝跨编程语言。

其传输数据采用二进制格式,相对于XML和JSON等序列化方式体积更小,对于高并发、大数据量和多语言的环境更有优势。 Thrift它含有三个主要的组件:protocol,transport和server,其中,protocol定义了消息是怎样序列化的,transport定义了消息是怎样在客户端和服务器端之间通信的,server用于从transport接收序列化的消息,根据protocol反序列化之,调用用户定义的消息处理器,并序列化消息处理器的响应,然后再将它们写回transport。

官网地址:http://thrift.apache.org/

二、基本概念

架构图
image.png

堆栈的顶部是从Thrift定义文件生成的代码。Thrift 服务生成的客户端和处理器代码。这些由图中的棕色框表示。红色框为发送的数据结构(内置类型除外)也会生成代码。协议和传输是Thrift运行时库的一部分。因此使用Thrift可以定义服务,并且可以自由更改协议和传输,而无需重新生成代码。 Thrift还包括一个服务器基础结构,用于将协议和传输绑定在一起。有可用的阻塞,非阻塞,单线程和多线程服务器。 堆栈的“底层I / O”部分根据所开发语言而有所不同。对于Java和Python网络I / O,Thrift库利用内置库,而C ++实现使用自己的自定义实现。

三、数据类型

1、基本类型

  • bool:布尔值,true 或 false,对应 Java 的 boolean
  • byte:8 位有符号整数,对应 Java 的 byte
  • i16:16 位有符号整数,对应 Java 的 short
  • i32:32 位有符号整数,对应 Java 的 int
  • i64:64 位有符号整数,对应 Java 的 long
  • double:64 位浮点数,对应 Java 的 double
  • string:未知编码文本或二进制字符串,对应 Java 的 String

2、结构体类型

struct:定义公共的对象,类似于 C 语言中的结构体定义,在 Java 中是一个 JavaBean

3、 集合类型

  • list:对应 Java 的 ArrayList
  • set:对应 Java 的 HashSet
  • map:对应 Java 的 HashMap

4、异常类型

  • exception:对应 Java 的 Exception

5、服务类型

  • service:对应服务的类

6、数据传输层Transport

TSocket —— 使用阻塞式 I/O 进行传输,是最常见的模式
TFramedTransport —— 使用非阻塞方式,按块的大小进行传输,类似于 Java 中的 NIO,若使用 TFramedTransport 传输层,其服务器必须修改为非阻塞的服务类型
TNonblockingTransport —— 使用非阻塞方式,用于构建异步客户端

7、数据传输协议Protocol

Thrift 可以让用户选择客户端与服务端之间传输通信协议的类别,在传输协议上总体划分为文本 (text) 和二进制 (binary) 传输协议,为节约带宽,提高传输效率,一般情况下使用二进制类型的传输协议为多数,有时还会使用基于文本类型的协议,这需要根据项目 / 产品中的实际需求。

8、常用协议有以下几种:

  • TBinaryProtocol : 二进制格式.
  • TCompactProtocol : 高效率的、密集的二进制压缩格式
  • TJSONProtocol : JSON格式
  • TSimpleJSONProtocol : 提供JSON只写协议, 生成的文件很容易通过脚本语言解析

注意:客户端和服务端的协议要一致。

9、服务器类型Server

  • TSimpleServer ——单线程服务器端使用标准的阻塞式 I/O,一般用于测试。
  • TThreadPoolServer —— 多线程服务器端使用标准的阻塞式 I/O,预先创建一组线程处理请求。
  • TNonblockingServer —— 多线程服务器端使用非阻塞式 I/O,服务端和客户端需要指定 TFramedTransport 数据传输的方式。
  • THsHaServer —— 半同步半异步的服务端模型,需要指定为: TFramedTransport 数据传输的方式。它使用一个单独的线程来处理网络I/O,一个独立的worker线程池来处理消息。这样,只要有空闲的worker线程,消息就会被立即处理,因此多条消息能被并行处理。
  • TThreadedSelectorServer —— TThreadedSelectorServer允许你用多个线程来处理网络I/O。它维护了两个线程池,一个用来处理网络I/O,另一个用来进行请求的处理。当网络I/O是瓶颈的时候,TThreadedSelectorServer比THsHaServer的表现要好。

四、实现逻辑

1、服务端

1.1、实现服务处理接口 impl

  1. 创建TProcessor
  2. 创建TServerTransport
  3. 创建TProtocol
  4. 创建TServer
  5. 启动Server

2、客户端

  1. 创建Transport
  2. 创建TProtocol
  3. 基于TTransport和TProtocol创建Client
  4. 调用Client的相应方法

五、ThriftServerDemo实例

新建Maven项目,并且添加thrift依赖包

     <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.thrift</groupId>
            <artifactId>libthrift</artifactId>
            <version>0.9.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-api</artifactId>
            <version>2.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.7</version>
        </dependency>
    </dependencies>

编写 IDL接口并生成接口文件

// 计算类型 - 仅限整数四则运算
enum ComputeType {
   
   
    ADD = 0;
    SUB = 1;
    MUL = 2;
    DIV = 3;
}

// 服务请求
struct ComputeRequest {
   
   
    1:required i64 x;
    2:required i64 y;
    3:required ComputeType computeType;
}

// 服务响应
struct ComputeResponse {
   
   
    1:required i32 errorNo;
    2:optional string errorMsg;
    3:required i64 computeRet;
}

service ComputeServer {
   
   
    ComputeResponse getComputeResult(1:ComputeRequest request);
}

执行编译命令:

thrift-0.11.0.exe -r -gen java computeServer.thrift

拷贝生成的 Service类文件到 IDEA
image.png
服务端接口实现

public class ThriftTestImpl implements ComputeServer.Iface {
   
   
   private static final Logger logger = LogManager.getLogger(ThriftTestImpl.class);
   public ComputeResponse getComputeResult(ComputeRequest request) {
   
   
       ComputeType computeType = request.getComputeType();
       long x = request.getX();
       long y = request.getY();
       logger.info("get compute result begin. [x:{}] [y:{}] [type:{}]", x, y, computeType.toString());
       long begin = System.currentTimeMillis();
       ComputeResponse response = new ComputeResponse();
       response.setErrorNo(0);
       try {
   
   
           long ret;
           if (computeType == ComputeType.ADD) {
   
   
               ret = add(x, y);
               response.setComputeRet(ret);
           } else if (computeType == ComputeType.SUB) {
   
   
               ret = sub(x, y);
               response.setComputeRet(ret);
           } else if (computeType == ComputeType.MUL) {
   
   
               ret = mul(x, y);
               response.setComputeRet(ret);
           } else {
   
   
               ret = div(x, y);
               response.setComputeRet(ret);
           }
       } catch (Exception e) {
   
   
           response.setErrorNo(1001);
           response.setErrorMsg(e.getMessage());
           logger.error("exception:", e);
       }
       long end = System.currentTimeMillis();
       logger.info("get compute result end. [errno:{}] cost:[{}ms]", response.getErrorNo(), (end - begin));
       return response;
   }
   private long add(long x, long y) {
   
   
       return x + y;
   }
   private long sub(long x, long y) {
   
   
       return x - y;
   }
   private long mul(long x, long y) {
   
   
       return x * y;
   }
   private long div(long x, long y) {
   
   
       return x / y;
   }
}

服务端实现

public class ServerMain {
   
   
   private static final Logger logger = LogManager.getLogger(ServerMain.class);
   public static void main(String[] args) {
   
   
       try {
   
   
           //实现服务处理接口impl
           ThriftTestImpl workImpl = new ThriftTestImpl();
           //创建TProcessor
           TProcessor tProcessor = new ComputeServer.Processor<ComputeServer.Iface>(workImpl);
           //创建TServerTransport,非阻塞式 I/O,服务端和客户端需要指定 TFramedTransport 数据传输的方式
           final TNonblockingServerTransport transport = new TNonblockingServerSocket(9999);
           //创建TProtocol
           TThreadedSelectorServer.Args ttpsArgs = new TThreadedSelectorServer.Args(transport);
           ttpsArgs.transportFactory(new TFramedTransport.Factory());
           //二进制格式反序列化
           ttpsArgs.protocolFactory(new TBinaryProtocol.Factory());
           ttpsArgs.processor(tProcessor);
           ttpsArgs.selectorThreads(16);
           ttpsArgs.workerThreads(32);
           logger.info("compute service server on port :" + 9999);
           //创建TServer
           TServer server = new TThreadedSelectorServer(ttpsArgs);
           //启动Server
           server.serve();
       } catch (Exception e) {
   
   
           logger.error(e);
       }
   }
}

服务端整体代码结构
image.png

log4j2.xml配置文件

<!--Configuration后面的status,这个用于设置log4j2自身内部的信息输出,可以不设置,当设置成trace时,你会看到log4j2内部各种详细输出-->
<!--monitorInterval:Log4j能够自动检测修改配置 文件和重新配置本身,设置间隔秒数-->
<configuration status="INFO" monitorInterval="30">
   <!--先定义所有的appender-->
   <appenders>
       <!--这个输出控制台的配置-->
       <console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
           <!--输出日志的格式-->
           <PatternLayout pattern="%highlight{[ %p ] [%-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [%l] %m%n}"/>
       </console>
       <RollingFile name="RollingFileInfo" fileName="log/log.log" filePattern="log/log.log.%d{yyyy-MM-dd}">
           <!-- 只接受level=INFO以上的日志 -->
           <ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
           <PatternLayout pattern="[ %p ] [%-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [ LOGID:%X{logid} ] [%l] %m%n"/>
           <Policies>
               <TimeBasedTriggeringPolicy modulate="true" interval="1"/>
               <SizeBasedTriggeringPolicy/>
           </Policies>
       </RollingFile>
       <RollingFile name="RollingFileError" fileName="log/error.log" filePattern="log/error.log.%d{yyyy-MM-dd}">
           <!-- 只接受level=WARN以上的日志 -->
 <Filters>
         <ThresholdFilter level="warn" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY" />
           </Filters>
           <PatternLayout pattern="[ %p ] %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [ %t:%r ] [%l] %m%n"/>
           <Policies>
               <TimeBasedTriggeringPolicy modulate="true" interval="1"/>
               <SizeBasedTriggeringPolicy/>
           </Policies>
       </RollingFile>
   </appenders>
   <!--然后定义logger,只有定义了logger并引入的appender,appender才会生效-->      
    <loggers>
       <!--过滤掉spring和mybatis的一些无用的DEBUG信息-->
       <logger name="org.springframework" level="INFO"></logger>
       <logger name="org.mybatis" level="INFO"></logger>
       <root level="all">
           <appender-ref ref="Console"/>
           <appender-ref ref="RollingFileInfo"/>
           <appender-ref ref="RollingFileError"/>
       </root>
   </loggers>
</configuration>

六、Jmeter测试类编写

利用JMeter调用Java测试类去调用对应的后台服务,并记住每次调用并获取反馈值的RT,ERR%,只需要按照单线程的方式去实现测试业务,也无需添加各种埋点收集数据

新建一个JavaMaven工程,添加 JMeter及 thrift依赖包

<dependencies>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.jmeter</groupId>
           <artifactId>ApacheJMeter_core</artifactId>
           <version>4.0</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.jmeter</groupId>
           <artifactId>ApacheJMeter_java</artifactId>
           <version>4.0</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.thrift</groupId>
           <artifactId>libthrift</artifactId>
           <version>0.11.0</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
           <artifactId>log4j-api</artifactId>
           <version>2.11.1</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
           <artifactId>log4j-core</artifactId>
           <version>2.11.1</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.slf4j</groupId>
           <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
           <version>1.7.25</version>
       </dependency>
   </dependencies>
   <build>
       <plugins>
           <plugin>
               <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
               <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
               <version>3.7.0</version>
               <configuration>
                   <source>1.8</source>
                   <target>1.8</target>
                   <encoding>utf-8</encoding>
               </configuration>
           </plugin>
       </plugins>
   </build>

ThriftClient测试类编写

public class ThriftClient {
   
   
   private ComputeServer.Client client = null;
   private TTransport tTransport = null;
   public ThriftClient(String ip,int port){
   
   
       try {
   
   
           TTransport tTransport = new TFramedTransport(new TSocket(ip,port));
           tTransport.open();
           TProtocol tProtocol = new TBinaryProtocol(tTransport);
           client = new ComputeServer.Client(tProtocol);
       } catch (TTransportException e) {
   
   
           e.printStackTrace();
       }
   }
   public ComputeResponse getResponse(ComputeRequest request){
   
   
       try {
   
   
           ComputeResponse response = client.getComputeResult(request);
           return response;
       } catch (TException e) {
   
   
           e.printStackTrace();
           return null;
       }
   }
   public void  close(){
   
   
       if (tTransport != null && tTransport.isOpen()){
   
   
           tTransport.close();
       }
   }
}

注意:需要把编写 IDL接口文件拷贝到工程里

新建一个 JavaClass,如下例中的 TestThriftByJmeter,并继承 AbstractJavaSamplerClient。 AbstractJavaSamplerClient中默认实现了四个可以覆盖的方法,分别是 getDefaultParameters(), setupTest(), runTest()和 teardownTest()方法。

getDefaultParameters 方法主要用于设置传入界面的参数;
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。

编写TestThriftByJmeter测试类

public class TestThriftByJmeter extends AbstractJavaSamplerClient {
   
   
    private ThriftClient client;
    private ComputeRequest request;
    private ComputeResponse response;

    //设置传入界面的参数
    @Override
    public Arguments getDefaultParameters(){
   
   
        Arguments arguments = new Arguments();
        arguments.addArgument("ip","172.16.14.251");
        arguments.addArgument("port","9999");
        arguments.addArgument("X","0");
        arguments.addArgument("Y","0");
        arguments.addArgument("type","0");
        return arguments;
    }

    //初始化方法
    @Override
    public void setupTest(JavaSamplerContext context){
   
   
        //获取Jmeter中设置的参数
        String ip = context.getParameter("ip");
        int port = context.getIntParameter("port");
        int x = context.getIntParameter("X");
        int y = context.getIntParameter("Y");
        ComputeType type = ComputeType.findByValue(context.getIntParameter("type"));

        //创建客户端
        client = new ThriftClient(ip,port);
        //设置request请求
        request = new ComputeRequest(x,y,type);
        super.setupTest(context);
    }

    //性能测试线程运行体
    @Override
    public SampleResult runTest(JavaSamplerContext context) {
   
   
        SampleResult result = new SampleResult();
        //开始统计响应时间标记
        result.sampleStart();
        try {
   
   
            long begin = System.currentTimeMillis();
            response = client.getResponse(request);
            long cost = (System.currentTimeMillis() - begin);
            //打印时间戳差值。Java请求响应时间
            System.out.println(response.toString()+" 总计花费:["+cost+"ms]");

            if (response == null){
   
   
                //设置测试结果为fasle
                result.setSuccessful(false);
                return result;
            }
            if (response.getErrorNo() == 0){
   
   
                //设置测试结果为true
                result.setSuccessful(true);
            }else{
   
   
                result.setSuccessful(false);
                result.setResponseMessage("ERROR");
            }
        }catch (Exception e){
   
   
            result.setSuccessful(false);
            result.setResponseMessage("ERROR");
            e.printStackTrace();
        }finally {
   
   
            //结束统计响应时间标记
            result.sampleEnd();
        }
        return result;
    }

    //测试结束方法
    public void tearDownTest(JavaSamplerContext context) {
   
   
        if (client != null) {
   
   
            client.close();
        }

        super.teardownTest(context);
    }

}

特别说明:

result.setSamplerLabel("7D"); //设置java Sampler的标题
result.setResponseOK();   //设置响应成功
result.setResponseData(); //设置响应内容

编写测试Run Main方法

public class RunMain {
   
   
   public static void main(String[] args) {
   
   
       Arguments arguments = new Arguments();
       arguments.addArgument("ip","172.16.14.251");
       arguments.addArgument("port","9999");
       arguments.addArgument("X","1");
       arguments.addArgument("Y","3");
       arguments.addArgument("type","0");
       JavaSamplerContext context = new JavaSamplerContext(arguments);
       TestThriftByJmeter jmeter = new TestThriftByJmeter();
       jmeter.setupTest(context);
       jmeter.runTest(context);
       jmeter.tearDownTest(context);
   }
}

测试结果通过
image.png

使用mvn clean package打包测试代码
image.png

使用 mvn dependency:copy-dependencies -DoutputDirectory=lib复制所依赖的jar包都会到项目下的lib目录下
image.png

复制测试代码 jar包到 jmeter\lib\ext目录下,复制依赖包到 jmeter\lib目录下
image.png

这里有两点需要注意:

  • 如果你的jar依赖了其他第三方jar,需要将其一起放到lib下,否则会出现ClassNotFound错误
  • 如果在将jar放入lib/ext后,你还是无法找到你编写的类,且此时你是开着JMeter的,则需要重启一下JMeter

打开 Jmeter,在添加 Java请求时,注意要选择 Jmeter测试类,下面的列表中可以看到参数和默认值。
image.png

下面我们将进行性能压测,设置线程组,设置10个并发线程。
image.png
服务端日志:
image.png
参考资料:
《Apache Thrift》http://jnb.ociweb.com/jnb/jnbJun2009.html

本文源代码:

相关实践学习
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本文为您介绍如何利用性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测。
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存储 前端开发 JavaScript
前端的全栈之路Meteor篇(四):RPC方法注册及调用-更轻量的服务接口提供方式
RPC机制通过前后端的`callAsync`方法实现了高效的数据交互。后端通过`Meteor.methods()`注册方法,支持异步操作;前端使用`callAsync`调用后端方法,代码更简洁、易读。本文详细介绍了Methods注册机制、异步支持及最佳实践。
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1月前
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测试技术 持续交付 Apache
性能怪兽来袭!Python+JMeter+Locust,让你的应用性能飙升🦖
【10月更文挑战第10天】随着互联网应用规模的不断扩大,性能测试变得至关重要。本文将探讨如何利用Python结合Apache JMeter和Locust,构建高效且可定制的性能测试框架。通过介绍JMeter和Locust的使用方法及Python的集成技巧,帮助应用在高负载下保持稳定运行。
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2月前
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缓存 Java 测试技术
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
使用JMeter对项目各个接口进行压力测试,并对前端进行动静分离优化,优化三级分类查询接口的性能
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
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1月前
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测试技术 持续交付 Apache
性能怪兽来袭!Python+JMeter+Locust,让你的应用性能飙升🦖
【10月更文挑战第2天】随着互联网应用规模的不断膨胀,性能测试变得至关重要。本文将介绍如何利用Python结合Apache JMeter和Locust构建高效且可定制的性能测试框架。Apache JMeter是一款广泛使用的开源负载测试工具,适合测试静态和动态资源;Locust则基于Python,通过编写简单的脚本模拟HTTP请求,更适合复杂的测试场景。
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3月前
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存储 Linux 数据库
性能工具之JMeter + Grafana + InfluxDB 性能平台搭建
【8月更文挑战第7天】性能工具之JMeter + Grafana + InfluxDB 性能平台搭建
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性能工具之JMeter + Grafana + InfluxDB 性能平台搭建
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3月前
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存储 监控 数据可视化
性能监控之JMeter分布式压测轻量日志解决方案
【8月更文挑战第11天】性能监控之JMeter分布式压测轻量日志解决方案
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性能监控之JMeter分布式压测轻量日志解决方案
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3月前
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监控 Java 测试技术
实战派必看!Python性能测试中,JMeter与Locust如何助力性能调优
【8月更文挑战第6天】性能优化是软件开发的关键。本文介绍JMeter与Locust两款流行性能测试工具,演示如何用于Python应用的性能调优。JMeter可模拟大量用户并发访问,支持多种协议;Locust用Python编写,易于定制用户行为并模拟高并发。根据场景选择合适工具,确保应用在高负载下的稳定运行。
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3月前
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测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【8月更文挑战第6天】在数字化时代,确保软件在高并发下的稳定性至关重要。Python 提供了强大的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可配置复杂请求场景,而 Locust 则以 Python 脚本灵活模拟真实用户行为。两者结合,可全面评估系统性能。例如,对电商网站进行测试时,JMeter 模拟登录请求,Locust 定义浏览和购物行为,共同揭示系统瓶颈并指导优化,从而保证稳定高效的用户体验。
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20天前
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自然语言处理 负载均衡 API
gRPC 一种现代、开源、高性能的远程过程调用 (RPC) 可以在任何地方运行的框架
gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用(RPC)框架,支持多种编程语言,可在任何环境中运行。它通过高效的连接方式,支持负载平衡、跟踪、健康检查和身份验证,适用于微服务架构、移动设备和浏览器客户端连接后端服务等场景。gRPC 使用 Protocol Buffers 作为接口定义语言,支持四种服务方法:一元 RPC、服务器流式处理、客户端流式处理和双向流式处理。