Dubbo 服务性能压测（with JMeter）

最近在做Dubbo服务与Prometheus的监控集成，为了测试监控组件对Dubbo RPC 调用的性能影响，就需要对添加前后做性能测试。虽然之前给组内搭建了统一的Dubbo 服务测试平台，但是并不是用于性能测试。

说起性能测试，大家可能会有很多选择，wrk、JMeter等等。但是相信大家一般都是用于测试HTTP接口，对于这种Dubbo框架的这种私有协议 dubbo:// ，这些工具没有提供原生的支持。第一个想法就是通过Dubbo 的泛化调用来自己写一个客户端，然后统计测试结果，但是这样一是不优雅，二是有可能重复造轮子，浪费时间。经过一番google之后，果然得到了想要的答案。

今天要介绍的，就是一款来自于Dubbo 社区的JMeter 插件 jmeter-plugins-for-apache-dubbo ，使用这款插件，就可以让JMeter 对Dubbo 服务的测试。

本文假定读者使用jmeter进行过简单的性能测试，并且安装了 jmeter

Step 1：安装Dubbo 插件

克隆项目： git clone https://github.com/thubbo/jmeter-plugins-for-apache-dubbo.git
打包项目，构建 JMeter 插件： mvn clean install

或者你可以直接跳过上面两步，下载 jmeter-plugins-dubbo-2.7.3-jar-with-dependencies.jar
将插件添加到 ${JMETER_HOME}\lib\ext （安装完之后重启jmeter）

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Step 2：编写JMeter 脚本

1、创建Dubbo Sample

在 【测试计划】 区域右键单击 【线程组】 ，并选择 【添加】 > 【取样器】 > Dubbo Sample

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在 Dubbo Sample 对话框中配置注册中心地址、服务接口名（Java interface 类名）、方法名、参数类型和参数值等信息。

配置步骤如下：

配置注册中心，通常使用 ZooKeeper。（配置完成之后，点击上面 Get Provider List 按钮获取注册的服务列表）
- 若 Protocol 选择为 zookeeper ，则 Address 填写 ZooKeeper 地址。
- 若生产环境通常包含多个 ZooKeeper 节点，可填写多个 ZooKeeper 地址并用英文逗号（,）隔开。
- 若针对单台服务器进行测试，则将 Protocol 选择 none ， Address 填写 Dubbo 服务地址。
按需调整服务调用配置，如分组 Group、版本 Version、调用超时时间 Timeout（默认为 1 秒）等。
配置 Dubbo 服务的完整 Java 接口类名和方法名。
配置每个参数的参数类型和参数值。
- 参数类型：基本类型（如 boolean, int 等）直接写类型名，其他类型写 完整 Java 类名 （注意哦，是完整类名）。
- 参数值：基本类型和字符串直接写参数值， 复杂类型用 JSON 表示填写 。

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为了方便本地调试测试脚本，可以添加结构监听器，右键单击 【线程组】 ，选择 【添加】 > 【监听器】 > 【察看结果树】 ，添加 察看结果树 监听器。

Step 3：测试执行

在**【线程组】 上右击，点击 【验证】**，执行单次请求，来测试工具与服务的联通性。

在**【察看结果树】 选项卡中可以看到 【响应数据】**返回如预期，说明可以正常执行 Dubbo 调用了。

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Step 4：添加断言

有时候你会看到执行结果显示成功，但是实际上Dubbo 服务调用失败了，或者业务处理失败，返回结果中包含了错误码。比如下面两张图。

RPC 调用失败。

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业务处理失败。

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解决方法：

针对此类问题，可以添加断言来检查服务是否成功。泛化调用的结果以 JSON 形式返回，可以添加断言检查返回的 JSON 数据，以更准确的校验服务执行是否成功。

具体步骤就是，在 jmeter的 【测试计划】 区域右键单击 Dubbo Sample ，并选择 【添加】 > 【断言】 > 【JSR233 Assertion】 。

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这里我给出我的groovy 测试脚本代码：

String respStr = null;
Map<String, Object> resp = null;
try {
    respStr = SampleResult.getResponseDataAsString();
    resp = (Map<String, Object>) com.alibaba.fastjson.JSON.parse(respStr);
} catch (Throwable ex) {
    // pass
    log.error("error", ex);
}
if (resp == null) {
    AssertionResult.setFailure(true);
    AssertionResult.setFailureMessage("RESPONSE IS NOT JSON: " + respStr);
} else {
    // 简单检查: dubbo 泛化调用失败时, 返回 JSON 包含 code 和 detailMessage 字段.
    if (resp.get("code") != null && resp.get("detailMessage")) {
        AssertionResult.setFailure(true);
        AssertionResult.setFailureMessage("rpc exception, code=" + resp.get("code") + " detailMessage=" + resp.get("detailMessage"));
    } else if(!"SUCCESS".equals((String)resp.get("code"))) {
        // TODO 根据你自己的实际业务，校验请求是否成功.
        AssertionResult.setFailure(true);
        AssertionResult.setFailureMessage("请求失败, code=" + resp.get("code"));
    } else {
        AssertionResult.setFailure(false);
    }
}

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让我们看看，添加了断言之后，再验证的结果。

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可以看到，断言起到了业务校验的作用，并且提示了报错信息。

至于如何编写脚本的其他部分，就要考虑你要模拟的场景来设置了，属于如何使用JMeter的部分，所以这里就不过多叙述。

Dubbo 服务性能压测（with JMeter）