使用Jmeter压测Dubbo
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用Jmeter压测Dubbo相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
压测思路:
压测consumer的Controller,调用provider暴露的接口。
provider做1w次循环,生成随机数做累加。
provider再把consumer的入参无处理返回给consumer。
1、准备
使用的工具:
1、gc可视化工具:https://gceasy.io
2、压测工具:jmeter5.1(其他版本不兼容dubbo)
3、jmeter 插件,在jmeter官网可以找到,主要用来获取响应时间、TPS 参数
4、ServerAgent插件,jmeter的官方监测工具,用于收集服务器的CPU、磁盘、带宽、内存 参数。
5、jmeter集成dubbo插件,可以直接使用dubbo://
协议调用 provider
序列化:
dubbo协议缺省为hessian2,rmi协议缺省为java,http协议缺省为json
使用 jmeter 官方自带的 servergent 收集服务器信息:
[root@GZSB-CJB-SHH10-8-LASTMILE-32 ServerAgent-2.2.3]# ./startAgent.sh
INFO 2021-11-25 14:06:18.483 [kg.apc.p] (): Binding UDP to 4444
INFO 2021-11-25 14:06:19.490 [kg.apc.p] (): Binding TCP to 4444
INFO 2021-11-25 14:06:19.497 [kg.apc.p] (): JP@GC Agent v2.2.3 started
consumer代码:
@DubboReference(version = "*", protocol = "dubbo,hessian", loadbalance = "random",retries = 0)
private StressTestService stressTestService;
@RequestMapping("/stressTest/string1k")
public Boolean string1k()
// IO操作读取1k数据
String s = new FileCapacity().getFileCapacity(1*1024);
String result = stressTestService.StressString1k(s);
log.info("stressTest/string1k:,num:",result.length(),a);
return true;
2、Jmeter压测情况
环境:
provider:
jdk:1.8
2h4g
CentOS release 6.4 (Final)
model name : QEMU Virtual CPU version 2.5+
stepping : 3
cpu MHz : 2099.998
cache size : 4096 KB
宿主机带宽 :
1G
jvm参数:
-server -Xmx2g -Xms2g -Xmn256m -Xss256k -XX:+UseG1GC
-Xloggc:/data/dubboStress/logs/dubbo_gc_thrift.log -XX:+PrintGC -XX
:+PrintGCDetails
jmeter参数:
20个并发线程1s内发出,持续 10分钟
需要提前设置一些收集的参数:
cpu、内存、磁盘IO、networkIO需通过 servergent 进行收集。
本次试验是不以压满provider为目标,只是单纯测试 10分钟的情况。
均采取 dubbo2.7.13+hessian2 ,压测10分钟,20并发,结果如下:
1K | 100K | |
---|---|---|
样本(请求数) | 1298522 | 79450 |
TPS | 2164.2 ,1min到瓶颈 | 132.4 ; |
响应时间比例 | 90% 10ms;95% 11ms 99% 18ms,avg 8ms | 90% 213ms;95% 227ms ;99% 288ms |
CPU | 服务器 CPU:32%,内存 : 21.6 % | %CPU 26.0 ; %MEM 16.5 |
IO | ||
NetWork | 2 800 000 | 1 200 000 |
吞吐量 | ||
gc | 1 sec 62 ms | 490 ms |
windows执行可能会遇到 Adress bind already use ,因为windows的端口回收比较慢,样本大的时候无法及时提供端口,因为jmeter每一个线程都需要开启一个socket端口和consumer通讯,需要自行修改注册表修改。
可以看到 100k 数据的时候,dubbo的响应时间很慢、tps也低。
consumer ping provider 延迟差不多是7ms
同机房延迟是 0.2ms
provider 在 1k 和 100k 的top:
- 1k
Tasks: 118 total, 1 running, 117 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu0 : 23.6%us, 16.7%sy, 0.0%ni, 57.6%id, 0.3%wa, 0.0%hi, 1.7%si, 0.0%st
Cpu1 : 5.0%us, 7.7%sy, 0.0%ni, 87.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 3924680k total, 3201900k used, 722780k free, 318184k buffers
Swap: 2097144k total, 64k used, 2097080k free, 1186712k cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
19560 root 20 0 3834m 826m 13m S 33.3 21.6 0:43.04 java
- 100k
top - 09:49:23 up 528 days, 17:07, 4 users, load average: 0.16, 0.29, 0.21
Tasks: 1 total, 0 running, 1 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu0 : 16.1%us, 2.1%sy, 0.0%ni, 80.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 1.1%si, 0.0%st
Cpu1 : 8.1%us, 1.3%sy, 0.0%ni, 90.6%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 3924680k total, 2971000k used, 953680k free, 320012k buffers
Swap: 2097144k total, 64k used, 2097080k free, 1185236k cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
29635 root 20 0 4713m 632m 12m S 26.0 16.5 3:49.77 java
3、总结
以上仅仅对consumer调用,而再发起对provider的调用,而非直接使用dubbo协议直接调用provider。测试了一下,两者区别较大,毕竟前者多了一层consumer,如图:
(上述用的是思路一,思路二需要自行安装dubbo插件)
但思路一和使用 ab 测试结果差别不大,而且jmeter还可以生成很多图表,各位可以尝试一下。
参考:
- 服务端的cpu、内存监测,下载:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/7751981.html
- jmeter版本和serverAgent版本问题:https://www.cnblogs.com/SunshineKimi/p/11361216.html
源码已上传到github:https://github.com/DogerRain/dubbo-samples-test
- Java资源分享:
Java学习路线思维导图+Java学习视频+简历模板+Java电子书
以上是关于使用Jmeter压测Dubbo的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章