*作者：靈苒、澗泉*

Apache JMeter **[1]**  是 Apach 旗下的開源壓測工具，建立於 1999 年初，迄今已有超過 20 年曆史。JMeter 功能豐富，社群（使用者群體）龐大，是主流開源壓測工具之一。

效能測試通常集中在新系統上線或大型活動前（如電商大促，春節活動等），以驗證系統能力，幫助排查定位效能瓶頸等問題。

一次壓測活動可粗略分為幾個步驟：

1.  場景配置。配置壓測場景模擬使用者（業務）與系統的互動。
1.  壓測執行。按指定壓力量級啟動壓測。
1.  壓測監控分析。壓測中通常關注施壓 RPS，成功率，業務響應時間（RT），網路頻寬等關鍵指標。
1.  報告總結。披露系統能力是否符合要求，同時沉澱記錄系統效能演變和最佳化過程。

## 原生 JMeter 實施壓測

在 JMeter 的 GUI 頁面編輯壓測指令碼，點選開始按鈕除錯 JMeter 指令碼，具體操作可參考 JMeter官網 **[1]** 。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a07166c4cbf54037992f5820894698c4~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

對於場景簡單，要求測試併發量不高的情況下，JMeter 本地測試就能滿足需求。但隨著網際網路使用者的增加，對系統承載更大併發的需求日漸提升，而單臺 JMeter 施壓機的施壓能力有一定上限，所以需要使用多臺施壓機，以提高 JMeter 的施壓能力，這就要使用到 JMeter 的分散式施壓功能。

JMeter 的分散式壓測需要使用者自己管理維護多臺機器，使用過程中注意以下幾點：

-   施壓機的防火牆已關閉或開啟了正確的埠。為 RMI 設定了 SSL 或禁用了它。
-   所有施壓機都在同一個子網上。如果使用 192.xxx 或 10.xxx IP 地址，則伺服器位於同一子網中。
-   所有施壓機上使用相同版本的 JMeter 和 Java。
-   所有施壓機都已經複製了切分好的 CSV 資料檔案、依賴 jar 包等。
-   壓測過程中需要監控施壓機是否正常發流量，保持壓力與配置一致。
-   施壓前配置好監控資料的收集，方便壓測結束後報告的生成。

由此可見 JMeter 的分散式壓測需要協調各資源，前置準備以及施壓過程維護施壓引擎比較麻煩，對實施壓測的人員來說壓測效率低。

## 雲上的 JMeter 實踐

阿里巴巴有著非常豐富的業務形態，每一種業務形態背後都由一系列分散式的技術體系提供服務，隨著業務的快速發展，特別是在雙 11 等大促營銷等活動場景下，準確評估整個業務站點的服務能力成為一大技術難題。

在這個過程中，我們打造了自己的全鏈路壓測系統，以應對更復雜、更多樣的壓測需求，並將此技術輸出到 效能測試 PTS 上，同時支援原生 JMeter 壓測。

### 透過控制檯實踐 JMeter

#### 上傳指令碼

開啟 PTS 控制檯 **[2]** 主頁，左側導航欄選擇壓測中心 > 建立場景 > JMeter 壓測 ，新建 JMeter 壓測場景。填寫場景名，如 jmeter-test 。場景配置頁面點選上傳檔案按鈕，上傳本地測試透過的 test.jmx 指令碼。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e57e990b09e64f818de60d7cc636fd4e~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

#### 施壓配置

施壓配置 頁面，併發數設定為 50，壓測時長設定為 2 分鐘。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/813464662dc64942857f2030d73568f5~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

#### 儲存壓測

點選儲存去壓測，彈出提示框點選確認，PTS 即開始在雲端引擎執行 JMeter 指令碼發起壓力。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/fdc62a27759742caa70c0451e4c0c032~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

壓測中頁面如下：

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3ac15215f61e40adb41656b6ea667408~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

注意：因為機器配置和網路環境的差異（PTS 施壓機預設為 4 核 8G，BGP 多線路公網），PTS 上壓測結果可能與本地壓測結果存在一定差異。另外，PTS 上的施壓配置會覆蓋原指令碼中的配置，原指令碼無論是寫死固定配置還是使用 JMeter 屬性配置都沒關係。

### 透過 OpenAPI 實踐 JMeter

雲端計算會發展成像水電煤一樣，成為社會的基礎設施。OpenAPI 好比一條條快速管道，連線著企業和阿里雲，把資源源源不斷的輸送給企業。使用雲端計算來構建 IT 基礎設施是未來的發展趨勢，這一點已經成為社會共識。OpenAPI 是雲服務開放的重要視窗，沒有 OpenAPI 的雲服務將很難被客戶的系統所整合，既影響了使用者體驗，也制約了雲廠商本身的發展。同樣的，在壓測領域，隨著壓測需求日益多樣化，更多使用者希望將雲上的壓測能力繼承到自己的系統，或者根據自己的業務系統，編排自定義的壓測平臺，從而實現自動化定製化壓測需求。

以下程式碼實現了使用 PTS 的 OpenAPI 一鍵啟動 JMeter 壓測場景，並且在完成壓測後檢視壓測報告。

#### 引入 pom 依賴

```

<dependency>
  <groupid>com.aliyun</groupid>
  <artifactid>pts-api-entity</artifactid>
  <version>1.0.1</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupid>com.aliyun</groupid>
  <artifactid>pts20201020</artifactid>
  <version>1.8.10</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupid>com.aliyun</groupid>
  <artifactid>aliyun-java-sdk-core</artifactid>
  <version>4.5.2</version>
</dependency>
```

#### 複製下列程式碼

```
import com.aliyun.pts20201020.Client;
import com.aliyun.pts20201020.models.*;
import com.aliyun.teaopenapi.models.Config;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class StartingDemo {

public static void main(String[] args) throws Exception {
        Client client = getClient();
        // 建立場景
        String sceneId = createScene(client);
        // 啟動場景
        String reportId = startTesting(client, sceneId);
        // 最多等待次數
        int count = 0;
        // 查詢是否已生成報告
        while (!hasReport(client, reportId) && count++ < 20) {
            // 若報告還未生成，則等待(30s)一段時間再查詢
            // 根據壓測時間酌情等待
            Thread.sleep(30 * 1000);
        }
        // 檢視報告
        getJMeterReport(client, reportId);
    }

private static boolean hasReport(Client client, String reportId) throws Exception {
        ListJMeterReportsRequest request = new ListJMeterReportsRequest();
        // 分頁設定
        request.setPageNumber(1);
        request.setPageSize(1);
        // 查詢條件設定
        request.setReportId(reportId);
        ListJMeterReportsResponse response = client.listJMeterReports(request);
        return response.getBody().getReports().size() > 0;
    }

private static void getJMeterReport(Client client, String reportId) throws Exception {
        // 檢視機器日誌
        GetJMeterLogsResponse getJMeterLogsResponse = getJMeterLogs(client, reportId);
        List<map>> logs = getJMeterLogsResponse.getBody().getLogs();
        // 檢視取樣器聚合資料
        GetJMeterSampleMetricsResponse getJMeterSampleMetrics = getJMeterSampleMetrics(client, reportId);
        List<string> sampleMetricList = getJMeterSampleMetrics.getBody().getSampleMetricList();
        // 檢視取樣日誌
        GetJMeterSamplingLogsResponse getJMeterSamplingLogs = getJMeterSamplingLogs(client, reportId);
        List<string> sampleResults = getJMeterSamplingLogs.getBody().getSampleResults();
    }

private static GetJMeterSamplingLogsResponse getJMeterSamplingLogs(Client client, String reportId) throws Exception {
        GetJMeterSamplingLogsRequest request = new GetJMeterSamplingLogsRequest();
        // 分頁設定
        request.setPageNumber(1);
        request.setPageSize(10);
        // 條件設定
        request.setReportId(reportId);
        GetJMeterSamplingLogsResponse response = client.getJMeterSamplingLogs(request);
        return response;
    }

private static GetJMeterSampleMetricsResponse getJMeterSampleMetrics(Client client, String reportId) throws Exception {
        GetJMeterSampleMetricsRequest request = new GetJMeterSampleMetricsRequest();
        // 設定報告id
        request.setReportId(reportId);
        GetJMeterSampleMetricsResponse response = client.getJMeterSampleMetrics(request);
        return response;
    }

private static GetJMeterLogsResponse getJMeterLogs(Client client, String reportId) throws Exception {
        GetJMeterLogsRequest request = new GetJMeterLogsRequest();
        // 分頁設定
        request.setPageNumber(1);
        request.setPageSize(10);
        // 查詢的壓測引擎索引
        request.setReportId(reportId);
        GetJMeterLogsResponse response = client.getJMeterLogs(request);
        return response;
    }

private static String startTesting(Client client, String sceneId) throws Exception {
        StartTestingJMeterSceneResponse startTestingSceneResponse = startTestingScene(client, sceneId);
        String reportId = startTestingSceneResponse.getBody().getReportId();
        return reportId;
    }

private static StartTestingJMeterSceneResponse startTestingScene(Client client, String sceneId) throws Exception {
        StartTestingJMeterSceneRequest request = new StartTestingJMeterSceneRequest();
        request.setSceneId(sceneId);
        StartTestingJMeterSceneResponse response = client.startTestingJMeterScene(request);
        return response;
    }

private static String createScene(Client client) throws Exception {
        SaveOpenJMeterSceneRequest request = new SaveOpenJMeterSceneRequest();
        // 定義場景
        SaveOpenJMeterSceneRequest.SaveOpenJMeterSceneRequestOpenJMeterScene scene = new SaveOpenJMeterSceneRequest.SaveOpenJMeterSceneRequestOpenJMeterScene();
        // 設定場景名
        scene.setSceneName("test");
        // 設定檔案列表，包括JMeter指令碼、JMeter壓測依賴jar包、配置額度資料檔案等
        List<saveopenjmeterscenerequest.saveopenjmeterscenerequestopenjmeterscenefilelist> fileList = new ArrayList<saveopenjmeterscenerequest.saveopenjmeterscenerequestopenjmeterscenefilelist>();
        // 設定檔案的屬性 需要設定檔案的名稱和檔案公網可訪問的oss地址
        SaveOpenJMeterSceneRequest.SaveOpenJMeterSceneRequestOpenJMeterSceneFileList testFile = new SaveOpenJMeterSceneRequest.SaveOpenJMeterSceneRequestOpenJMeterSceneFileList();
        testFile.setFileName("baidu.jmx");
        testFile.setFileOssAddress("https://pts-openapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/baidu.jmx");
        fileList.add(testFile);
        scene.setFileList(fileList);
        // 設定場景併發，可設定為100萬
        scene.setConcurrency(1000000);
        // 設定引擎數量 說明：一臺引擎最多能發500併發，最少1併發所以此處能設定的引擎數為[2,1000]，另外引擎數量越多消耗vum越快
        scene.setAgentCount(2000);
        // 設定壓測持續時間 60s
        scene.setDuration(60);
        // 設定測試檔案的名稱，這個檔案需包括在檔案列表中
        scene.setTestFile("baidu.jmx");
        request.setOpenJMeterScene(scene);
        SaveOpenJMeterSceneResponse response = client.saveOpenJMeterScene(request);
        return response.getBody().getSceneId();
    }

private static Client getClient() throws Exception {
        // 填寫自己的AK/SK
        String accessKeyId = "ak";
        String accessKeySecret = "sk";
        Config config = new Config();
        config.setAccessKeyId(accessKeyId);
        config.setAccessKeySecret(accessKeySecret);
        Client client = new Client(config);
        return client;
    }
}
```

#### 填寫自己的 ak/sk

在上述程式碼的 getClient 中填寫正確的 ak/sk

#### 點選啟動

點選 main 方法啟動

### 透過外掛實踐 JMeter

對於長期使用 JMeter 的使用者來說，學習一款新的壓測工具還是需要一定的時間成本。因此，PTS  開發了一款 PTS-JMeter 外掛，可幫助 JMeter 使用者在不改變原來的壓測行為下直接使用 PTS 的壓測資源。使用者幾乎不感知 PTS-JMeter 外掛的存在，與原生 JMeter 使用方式一致，儲存/開啟 JMeter 指令碼點選啟動壓測即可。

#### 下載安裝

點選連結下載最新版本 jar 包 **[3]**

將 jar 包複製到 JMeter 主目錄下的 lib/ext 擴充套件目錄下

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7c6eb16453cb497e8c9c4025ef2d8c24~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

#### 點選壓測

新建 JMeter 指令碼，或者開啟已有 JMeter 指令碼，點選 PTS-JMeter 啟動按鈕開始壓測

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f1bd438ed66247069cf59b7af7cf6e2b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

#### 檢視報告

壓測過程中，JMeter 圖形介面會顯示部分壓測指標，使用者可隨時去控制檯檢視壓測程式。壓測結束後，PTS 會生成更加詳細的壓測報告，預設保留 30 天，使用者可隨時去控制檯檢視。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a75c16c7d1df448eb6078b3f04636250~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

#### 其他

PTS-JMeter 外掛更詳細的使用方式可以去 PTS 幫助文件 **[4]** 中檢視。

## 壓測監控分析

效能測試不僅僅是簡單的發起壓力，對壓力負載（RPS，網路頻寬等）和業務表現（RT，成功率等）的監控和分析也是壓測活動的重要組成部分。JMeter 指令碼中每個請求節點（Sampler）可設定一個具有業務含義的名字（如 home 和 download page ），我們可稱之為業務 API 。JMeter 監控統計按業務 API 名字彙總，如兩個名字相同的請求節點將彙總統計為一個業務 API 。配置指令碼時需注意，不同業務 API 節點應配置為不同的名字。

### 業務 API 壓力負載和表現

實際工作中，不同業務 API 的統計資料可能存在巨大差異（如瀏覽商品 RT 通常比提交訂單快很多），因此 PTS 預設將各個業務 API 獨立統計展示（如上述壓測中頁面展示的 home 和 download page）。

壓測中每個時間點的資料 PTS 都在後臺記錄了下來，最終將形成完整直觀的壓測報告。點選業務 API 實時監控趨勢圖按鈕 ，即可檢視對應的 RPS，成功率，響應時間，網路頻寬等監控資料的變化趨勢圖。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2a96c3305db1402d9f3900a40245b998~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

### 業務 API 取樣日誌

很多時候我們還希望看到一個具體請求執行的詳細資訊。如有 1% 的請求失敗，需要檢視完整的請求、響應內容，以排查失敗原因等。JMeter 圖形介面下測試指令碼時，可新增 View Results Tree 檢視單個請求的詳細資訊，但執行壓力測試時，對每個請求都記錄詳細資訊，不僅沒有必要，而且非常耗費資源，影響施壓效能。

阿里雲 PTS 採取了一個折中的辦法，施壓引擎間隔一段時間對每個業務 API（壓測Sampler）分別取樣記錄一條成功和失敗（如果有）的請求詳細資訊。在壓測中或壓測報告頁面，點選檢視取樣日誌按鈕即可查詢記錄的請求取樣資訊，並支援按業務 API（壓測Sampler），響應狀態（是否成功），請求時間等進行搜尋過濾。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9f80c2474e404a73b606db56c0a44058~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

點選檢視詳情即可看到單個請求的詳細資訊。目前對詳細資訊提供了通用和 HTTP 兩種展示模板，HTTP 展示模板可針對 HTTP 請求進行更友好的排版展示，展示內容包括請求 URL，請求方法，返回碼，完整的請求頭、請求體，響應頭、響應體等。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/da49f4b9da95439c8267ee610f21a7cc~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

因為頁面上只展示文字內容，請求體或響應體包含圖片等無法識別為文字的內容時，可能顯示為亂碼。另外當請求體或響應體很大時，對應的內容可能被截斷。

### JMeter 日誌

本地執行 JMeter 指令碼時，預設將日誌記錄到 jmeter.log 檔案。在 PTS 上執行 JMeter 指令碼時，可透過 JMeter 日誌頁面實時檢視 JMeter 日誌，並支援根據日誌級別、時間或執行緒名進行查詢過濾。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/498995682ba74137ac595291705e9c3d~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

JMeter 日誌主要用於指令碼執行報錯時排查錯誤原因。一些外掛可能透過 JMeter 日誌輸出一些重要資訊，使用者在 groovy 指令碼等程式碼中也可以直接列印日誌。

## 報告總結

壓測結束後，PTS 將彙總監控資料形成壓測報告。使用者根據壓測報告分析評估系統效能是否符合要求，如 RPS，成功率和 RT（響應時間）是否符合期望。並可輔助使用者排查分析業務系統效能瓶頸。

PTS 壓測報告頁面可查詢歷史壓測報告列表。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1e49030b114940b3a1c13920a886060d~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

點選檢視報告開啟檢視報告詳情。壓測報告在 PTS 上預設儲存 30 天，可點選報告匯出按鈕，匯出儲存 PDF 版壓測報告到本地。壓測報告概要資訊包括壓測執行時間，RPS，RT，成功率等概要資料。場景詳情包含全場景維度和業務 API 維度的監控統計資訊。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/92635e9c06ec40918f90b5862bbdba0f~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

相比手動命令列執行 JMeter 指令碼，PTS 更加簡單易用，提供簡單直觀的監控，並提供海量施壓能力 。

## 相關連結

[1] Apache JMeter 官網：

[](https://jmeter.apache.org/)

<https:></https:>

[2] PTS 控制檯：

[](https://pts.console.aliyun.com/?spm=5176.7946858.J_5253785160.4.56a62d61PCy4nU#/overviewpage)

<https:>

[3] 點選連結下載最新版本 jar 包：

[](https://pts.console.aliyun.com/#/overviewpage)

<https:>

[](https://jmeter-pts-testing-version.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/plugins/AlibabaCloud-PTS-JMeter-Plugin-1.1.jar?spm=a2c4g.11186623.0.0.4ddc5993bpuaw4&file=AlibabaCloud-PTS-JMeter-Plugin-1.1.jar)

[](https://jmeter-pts-testing-version.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/plugins/AlibabaCloud-PTS-JMeter-Plugin-1.1.jar?spm=a2c4g.11186623.0.0.4ddc5993bpuaw4&file=AlibabaCloud-PTS-JMeter-Plugin-1.1.jar)<https:>

[4]  PTS 幫助文件：[](https://help.aliyun.com/document_detail/379921.html)

[](https://help.aliyun.com/document_detail/379921.html)

[](https://help.aliyun.com/document_detail/379921.html)[https://help.aliyun.com/document_detail/379921.html](https://help.aliyun.com/document_detail/379921.html)

</https:></https:></https:></saveopenjmeterscenerequest.saveopenjmeterscenerequestopenjmeterscenefilelist></saveopenjmeterscenerequest.saveopenjmeterscenerequestopenjmeterscenefilelist></string></string></map>

阿里巴巴在開源壓測工具 JMeter 上的實踐和最佳化

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