5. 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 接口以及场景压测

MASA team

于 2022-04-15 13:56:20 发布

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分类专栏：压测工具文章标签： c# 后端 .net 压力测试微软

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1. 前言

通过之前的学习，我们已经掌握了crank的配置以及对应http基准工具bombardier、wrk、wrk2的用法，本篇文章介绍一下如何将其用于实战，在实际的项目中我们如何使用crank来完成压测任务。

2. 项目背景

目前有一个项目，我们希望通过压测来了解其QPS、吞吐量、以及临界值，并通过压测来分析出其瓶颈在哪里？并通过解决瓶颈问题以提高QPS、吞吐量等指标

先看下我们手头掌握了什么：

项目信息
- 项目中的接口基本都需要登录
- 通过与开发沟通可以得到每个页面的接口信息以及参数信息
环境信息
- 压测项目有单独的环境部署应用、Redis、数据库等基础配置

此处项目名我们暂定为ProjectA。

3. 如何开展

首先我们先回顾一下Agent、Controller的职责以及特点

Controller
- 做任务调度以及结果输出
- 无需单独服务器，可以在本机执行发送命令，需要与Agent相通
Agent
- 任务的实际执行者
- 单任务执行，不能做到接收到多个任务并同时执行，先收到哪个任务，哪个任务会先执行
- 相同一个任务可以被多个Agent同时执行，最终指标结果会自动累加，可以通过提升Agent来模拟更高的并发能力

3.1. 思路

先做好单独接口的压测，大概掌握每个接口的指标情况
同时压测多个接口，完成对场景的压测
通过压测观察应用服务器、基础服务器的CPU、带宽、内存等指标，观察Redis、数据库、消息队列等基础组件情况，根据压测的返回结果得到每个场景的基础指标
通过分析发现瓶颈、然后再考虑如何突破瓶颈，提升QPS、吞吐量等

3.2. 如何做？

了解到单个Agent同时执行多个任务会进行排队，无法做到多任务同时执行，那么我们可以通过多个Agent同时执行不同的任务来模拟用户访问页面。

3.2.1. 构建Agent

之前与开发沟通得到每个页面最多可发送的请求是6个，那么我们准备6个Agent，分别为Agent1、Agent2、Agent3、Agent4、Agent5、Agent6

我们这里使用Docker来启动Agent、Agent对内开放端口: 5010、对外端口随机，镜像使用我们自建的: doddgu/crankagent:net5.0

并新建load.yml为之后压测使用:

profiles:
  crankAgent1:
    jobs:
      load:
        endpoints:
          - http://localhost:5010
  crankAgent2:
    jobs:
      load:
        endpoints:
          - http://localhost:5011
  crankAgent3:
    jobs: