（七）使用Jmeter压测Dubbo

（七）使用Jmeter压测Dubbo

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 *** 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：

1K100K样本（请求数）129852279450TPS2164.2 ，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
IONetWork2 800 0001 200 000吞吐量gc1 sec 62 ms490 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。

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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

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源码已上传到github：https://github.com/DogerRain/dubbo-samples-test

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