基于Jmeter的性能压测平台实现

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 很早就想要一套属于自己的性能压测平台,原因是使用了阿里云的性能测试PTS,就挺羡慕能有一个这样的性能测试平台,但毕竟人家的东西我们高攀不起(要钱的),而且阿里云的性能测试平台是不支持多种协议的(比如我有一个项目要用websocket测试,结果人家就支持http压测)。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。欢迎访问我的博客 https://blog.csdn.net/smooth00
       很早就想要一套属于自己的性能压测平台,原因是使用了阿里云的性能测试PTS,就挺羡慕能有一个这样的性能测试平台,但毕竟人家的东西我们高攀不起(要钱的),而且阿里云的性能测试平台是不支持多种协议的(比如我有一个项目要用websocket测试,结果人家就支持http压测)。

       说到开发自己的性能测试平台,肯定想到的是Jmeter,因为开源的性能测试工具没有比它更强大的了,所以第一个想到的是怎么把它变成性能测试平台,很多人首先想到的是通过jenkins结合jmeter,我想那也只能叫调度平台,不能叫性能测试平台。通过对Jmeter和Java快速开发框架的深入了解,我发现做一个自己的性能压测平台是可行的,而且网上也有人正在做。开发的过程肯定是无限的踩坑(开源的东西就这样),相对收获来说应该值的。以下是我针对开源的Java快速开发框架和别人实现的部分成品,再结合JMeterEngine的深入学习,梳理的平台架构:

以下是主要的技术选型及说明:

  • 核心框架:Spring Boot 1.5
  • 安全框架:Apache Shiro 1.3
  • 视图框架:Spring MVC 4.3
  • 持久层框架:MyBatis 3.3
  • 定时器:Quartz 2.3
  • 数据库连接池:Druid 1.0 (阿里开源)
  • 日志管理:SLF4J 1.7、Log4j
  • 页面交互:Vue2.x
  • 前端监控:ECharts 3.8
  • 压测内核(即JMeterEngine):Apache JMeter 4.0
  • 脚本调用内核:Apache Commons Exec 1.3
  • 远程执行命令:Jcraft 0.1.54

选用的快速框架是经量级的,而且是方便快速部署的:

【renren-fast开发框架】,具体可以上网获取:https://www.renren.io/guide/

性能测试平台的项目结构:

stress-test
├─doc  项目SQL语句
│
├─common 公共模块
│  ├─aspect 系统日志
│  ├─exception 异常处理
│  ├─validator 后台校验
│  └─xss XSS过滤
│ 
├─config 配置信息
│ 
├─modules 功能模块
│  ├─api API接口模块(APP调用)
│  ├─job 定时任务模块
│  ├─oss 文件服务模块
│  ├─sys 权限模块
│  └─test 压测模块
│ 
├─RenrenApplication 项目启动类
│  
├──resources 
│  ├─mapper SQL对应的XML文件
│  ├─static 第三方库、插件等静态资源
│  ├─views  项目静态页面
│  └─application.yml 环境配置

 平台已实现的部分功能:

(1)用例管理:

用例管理支持jmx脚本的上传和参数化文件及测试附件的上传,一个用例创建一个目录(脚本、参数文件、附件、测试报告都在同一用例下保存)。删除用例时会自动删除用例下所关联的脚本,并一并删除已同步到各个节点的文件。

(2)脚本文件管理

每个脚本具有启动和停止压测线程的功能(具有状态标识),每个参数化文件或附件具有同步到各个节点的功能(同步完成后标识为同步成功)。

 脚本文件除了启动和停止功能,还能配置是否开启报告生成和是否开户前端监控,监控为echarts图形监控,如下:

调用脚本进行压测的方法分为两种:

压测模式 调用模块 特点 优缺点
脚本调用模式 Apache Commons Exec 相当于通过远程执行jmeter命令调用脚本,完全依赖于jmeter bin目录 优点:实现简单,无需过多编程;
缺点:无法多线程控制,无法开启echarts监控,完全依赖本地Jmeter终端
引擎调用模式 JMeterEngine 用的是Jmeter压测内核,通过runTest方法开启压测线程,通过stopTest方法结束压测线程 优点:更加轻量级,多线程控制,支持单独停止某个脚本的测试,支持echarts监控,支持个性化扩展开发;
缺点:需要依赖更多编程实现

 (3)测试报告管理

默认执行脚本过程中,生成了CSV报告,通过【生成报告】按钮,触发将csv报告转换成html DashBoard(这一步也是通过Commons Exec调度jmeter命令完成):

(4)分布式节点管理

分布式节点管理通过Jcraft远程执行linux命令,来启动或是停止各节点的Jmeter-server,启动命令格式如下:

 //启动节点
 String enableResult = ssh2Util.runCommand(
        "cd " + slave.getHomeDir() + "/bin/testCases/" + "\n" +
        "sh " + "../jmeter-server -Djava.rmi.server.hostname="+slave.getIp());

如果是禁用节点,就是通过远程执行杀进程的命令:

ssh2Util.runCommand("ps -efww|grep -w 'jmeter-server'|grep -v grep|cut -c 9-15|xargs kill -9");

这种方式挺方便,省了在多台linux节点机上,手动去连接和启动jmeter(分布节点越多越显得方便快捷)。

另外跟原来相比,分布式节点管理增加了校准功能,就是为了解决节点因为人为因素停了,而管理端不能及时的作出判断,现在通过校准可以将后台节点的进程状态跟前台同步一次(避免进程异常关闭或错误启动),目前不是自动校准。因为无论是实时监听端口还是定时校准,效率都不是最好的。以后可以尝试在压测过程中添加监听机制,来实时监测节点状态,而非压测时段就通过手动点击校准即可,这样会相对经济一些。

(5)监控扩展(Grafana+InfluxDB)
由于我在以前的一篇文章中写过有关Grafana+InfluxDB与Jmeter的监控(关于Jmeter长时间压测的可视化监控报告),可以直接拿过来集成使用。集成的方式是开启Grafana的匿名登录(在defaults.ini中配置),到官网下一个Jmeter的监控视图JSON模板导入,同时以跳转的方式将Grafana嵌入到平台的iframe中。

var URL_IP = parent.location.host;
var URL_PORT = parent.location.port;
window.location = "http://"+URL_IP.replace(":"+URL_PORT,"")+":3000/d/joulMbxmz/apache-jmeter-dashboard?orgId=1";

 另外可以将Grafana和InfluxDB及一键启动脚本与性能压测平台一起部署,实现在部署层面上进行集成和无缝对接使用。

写到这我们的性能压测平台前期部分基本介绍完了,还有些功能未开始开发,比如像阿里云PTS的压测场景配置,这比较复杂,相当于是把脚本的场景设置移到WEB界面上,另外还要结合定时器进行脚本的灵活调度(发起压测、结束压测、持续时间、测试周期等),目前来看还没想好怎么实现。

而且目前出现了一些BUG,大部分都是由于Jmeter本身的局限性和稳定性引起的(比如长时间压测的监控稳定性问题),所以还任重道远......

更正说明:写这篇文章的时候,阿里云的PTS刚刚能支持原生jmeter(但前提是有项目支持你花这钱),也就是能支持websocket的压测,具体使用说明他们也提供了教程:https://help.aliyun.com/document_detail/93627.html?spm=5176.7946858.1219570.3.4ced572dQgCraE

版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/83380879

相关实践学习
通过性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测
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。
目录
相关文章
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【10月更文挑战第1天】Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
131 3
|
2月前
|
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
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
111 2
|
16天前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
42 3
|
15天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
32 1
|
1月前
|
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。
67 2
|
2月前
|
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
|
1月前
|
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。
65 3
|
1月前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
【10月更文挑战第1天】告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
61 4
|
2月前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【9月更文挑战第10天】随着软件应用的不断扩展,性能测试成为确保系统稳定运行的关键环节。本文通过对比Apache JMeter和Locust,探讨了如何在Python环境中利用这两款工具挖掘更多性能测试潜力。JMeter是一款成熟且功能强大的开源工具,支持多种协议,适用于各种应用的测试;而Locust则基于Python,通过简单脚本模拟HTTP请求,更适合Web应用测试。
93 3
|
2月前
|
消息中间件 监控 测试技术
惊呆了!Python性能测试高手都用这些神器:JMeter+Locust,效率翻倍📈
【9月更文挑战第8天】在软件开发中,性能测试对确保应用稳定性和高效运行至关重要。对于Python开发者而言,选择合适的性能测试工具能显著提升测试效率并精准定位性能瓶颈。本文深入探讨了JMeter和Locust这两款工具的独特优势。JMeter作为跨平台的性能测试工具,支持多种协议,具备高度可定制性和扩展性;而Locust则专为Python应用设计,利用协程实现高并发,提供实时监控和分布式测试功能。两者结合使用,可在实际项目中实现1+1>2的效果,帮助开发者构建全面高效的测试方案,保障应用稳定运行。
177 1