性能测试框架

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之前写过一个性能测试框架，只是针对单一的 HTTP 接口的测试，对于业务接口和非 HTTP 接口还无法适配，刚好前端时间工作中用到了，就更新了自己的测试框架，这次不再以请求为基础，而是以方法为基础，这样就可以避免了单一性，有一个 base 类，然后其他的各种单一性请求在单独写一个适配类就好了，如果只是临时用，直接重新实现 base 即可。下面分享：

package com.fun.frame.thead;

import com.fun.frame.SourceCode;
import com.fun.frame.excute.Concurrent;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import static com.fun.utils.Time.getTimeStamp;

/**
 * 多线程任务基类，可单独使用
 */
public abstract class ThreadBase<T> extends SourceCode implements Runnable {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ThreadBase.class);

    /**
     * 任务请求执行次数
     */
    public int times;

    /**
     * 计数锁
     * <p>
     * 会在 concurrent 类里面根据线程数自动设定
     * </p>
     */
    CountDownLatch countDownLatch;

    /**
     * 用于设置访问资源
     */
    public T t;

    public ThreadBase(T t) {this();
        this.t = t;
    }

    public ThreadBase() {super();
    }

    /**
     * groovy 无法直接访问 t，所以写了这个方法
     *
     * @return
     */
    public String getT() {return t.toString();
    }

    @Override
    public void run() {
        try {before();
            List<Long> t = new ArrayList<>();
            long ss = getTimeStamp();
            for (int i = 0; i < times; i++) {long s = getTimeStamp();
                doing();
                long e = getTimeStamp();
                t.add(e - s);
            }
            long ee = getTimeStamp();
            logger.info("执行次数：{}，总耗时：{}", times, ee - ss);
            Concurrent.allTimes.addAll(t);
        } catch (Exception e) {logger.warn("执行任务失败！", e);
        } finally {after();
            if (countDownLatch != null)
                countDownLatch.countDown();}
    }

    /**
     * 运行待测方法的之前的准备
     */
    protected abstract void before();

    /**
     * 待测方法
     *
     * @throws Exception
     */
    protected abstract void doing() throws Exception;

    /**
     * 运行待测方法后的处理
     */
    protected abstract void after();

    public void setCountDownLatch(CountDownLatch countDownLatch) {this.countDownLatch = countDownLatch;}

    public void setTimes(int times) {this.times = times;}

}

下面是几个实现过的基础类：

package com.fun.frame.thead;

import com.fun.httpclient.ClientManage;
import com.fun.httpclient.FanLibrary;
import com.fun.httpclient.GCThread;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpRequestBase;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.IOException;

/**
 * http 请求多线程类
 */
public class RequestThread extends ThreadBase {static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestThread.class);

    /**
     * 请求
     */
    public HttpRequestBase request;

    /**
     * 单请求多线程多次任务构造方法
     *
     * @param request 被执行的请求
     * @param times   每个线程运行的次数
     */
    public RequestThread(HttpRequestBase request, int times) {
        this.request = request;
        this.times = times;
    }

    @Override
    public void before() {request.setConfig(FanLibrary.requestConfig);
        GCThread.starts();}

    @Override
    protected void doing() throws Exception {getResponse(request);
    }

    @Override
    protected void after() {GCThread.stop();
    }

    /**
     * 多次执行某个请求，但是不记录日志，记录方法用 loglong
     * <p> 此方法只适应与单个请求的重复请求，对于有业务联系的请求暂时不能适配 </p>
     *
     * @param request 请求
     * @throws IOException
     */
    void getResponse(HttpRequestBase request) throws IOException {CloseableHttpResponse response = ClientManage.httpsClient.execute(request);
        String content = FanLibrary.getContent(response);
        if (response.getStatusLine().getStatusCode() != HttpStatus.SC_OK)
            logger.warn("响应状态码：{}, 响应内容：{}", content, response.getStatusLine());
        if (response != null) response.close();}
}

下面是数据库的：

package com.fun.frame.thead;

import com.fun.interfaces.IMySqlBasic;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.sql.SQLException;

/**
 * 数据库多线程类
 */
public class QuerySqlThread extends ThreadBase {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QuerySqlThread.class);

    String sql;

    IMySqlBasic base;

    public QuerySqlThread(IMySqlBasic base, String sql, int times) {
        this.times = times;
        this.sql = sql;
        this.base = base;
    }

    @Override
    public void before() {base.getConnection();
    }

    @Override
    protected void doing() throws SQLException {base.excuteQuerySql(sql);
    }

    @Override
    protected void after() {base.mySqlOver();
    }
}

下面是 concurrent 类：

package com.fun.frame.excute;

import com.fun.bean.PerformanceResultBean;
import com.fun.frame.Save;
import com.fun.frame.SourceCode;
import com.fun.frame.thead.ThreadBase;
import com.fun.profile.Constant;
import com.fun.utils.Time;
import com.fun.utils.WriteRead;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.List;
import java.util.Vector;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class Concurrent {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Concurrent.class);

    /**
     * 线程任务
     */
    public ThreadBase thread;

    public List<ThreadBase> threads;

    public int num;

    public static Vector<Long> allTimes = new Vector<>();

    ExecutorService executorService;

    CountDownLatch countDownLatch;

    /**
     * @param thread 线程任务
     * @param num    线程数
     */
    public Concurrent(ThreadBase thread, int num) {this(num);
        this.thread = thread;
    }

    /**
     * @param threads 线程组
     */
    public Concurrent(List<ThreadBase> threads) {this(threads.size());
        this.threads = threads;
    }

    public Concurrent(int num) {
        this.num = num;
        executorService = Executors.newFixedThreadPool(num);
        countDownLatch = new CountDownLatch(num);
    }
    /**
     * 执行多线程任务
     */
    public PerformanceResultBean start() {long start = Time.getTimeStamp();
        for (int i = 0; i < num; i++) {ThreadBase thread = getThread(i);
            thread.setCountDownLatch(countDownLatch);
            executorService.execute(thread);
        }
        shutdownService(executorService, countDownLatch);
        long end = Time.getTimeStamp();
        logger.info("总计" + num + "个线程，共用时：" + Time.getTimeDiffer(start, end) + "秒！");
        return over();}

    private static void shutdownService(ExecutorService executorService, CountDownLatch countDownLatch) {
        try {countDownLatch.await();
            executorService.shutdown();} catch (InterruptedException e) {logger.warn("线程池关闭失败！", e);
        }
    }

    private PerformanceResultBean over() {Save.saveLongList(allTimes, num);
        return countQPS(num);
    }

    ThreadBase getThread(int i) {if (threads == null) return thread;
        return threads.get(i);
    }

    /**
     * 计算结果
     * <p> 此结果仅供参考 </p>
     *
     * @param name 线程数
     */
    public static PerformanceResultBean countQPS(int name) {List<String> strings = WriteRead.readTxtFileByLine(Constant.LONG_Path + name + Constant.FILE_TYPE_LOG);
        int size = strings.size();
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {int time = SourceCode.changeStringToInt(strings.get(i));
            sum += time;
        }
        double v = 1000.0 * size * name / sum;
        PerformanceResultBean performanceResultBean = new PerformanceResultBean(name, size, sum / size, v);
        performanceResultBean.print();
        return performanceResultBean;
    }
}

redis 实现类缺失，因为没有遇到需要单独实现的需求。​

关于用代码还是用工具实现并发，我个人看法所有所长，单究其根本，必然是代码胜于工具，原因如下：门槛高，适应性强；贴近开发，利于调优。性能测试，并发只是开始，只有一个好的开始才能进行性能数据分析，性能参数调优。所以不必拘泥于到底使用哪个工具那种语言，据我经验来说：基本的测试需求都是能满足的，只是实现的代价不同。

groovy 是一种基于 JVM 的动态语言，我觉得最大的优势有两点，第一：于 java 兼容性非常好，大部分时候吧 groovy 的文件后缀改成 java 直接可以用，反之亦然。java 的绝大部分库，groovy 都是可以直接拿来就用的。这还带来了另外一个优点，学习成本低，非常低，直接上手没问题，可以慢慢学习 groovy 不同于 Java 的语法；第二：编译器支持变得更好，现在用的 intellij 的 ide，总体来说已经比较好的支持 groovy 语言了，写起代码来也是比较顺滑了，各种基于 groovy 的框架工具也比较溜，特别是 Gradle 构建工具，比 Maven 爽很多。—- 此段文字为了撑字数强加的，与内容无关。

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正文完
发表至： java
2019-11-05
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