结合glowroot和jmeter的性能优化

本文介绍了如何结合glowroot监控工具和jmeter进行性能优化。首先详细阐述了glowroot的资源获取及使用方法,包括在java程序启动时添加参数以启用监控。接着,通过一个具体的场景——首页接口在高并发下的性能问题,展示了优化前后的调用图和SQL调用分析,为性能优化提供了依据。

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1. glowroot的使用

1.1 资源

https://glowroot.org/

https://demo.glowroot.org/transaction/average?transaction-type=Web

1.2 使用

下载 glowroot-0.10.12-dist.zip, 在启动java程序时,加上参数 -javaagent:path/to/glowroot.jar 访问 http://localhost:4000就能看到分析界面了。

2. 场景

场景:首页接口,涉及的信息有用户信息、可兑换奖品信息、任务列表信息,在高并发的情况下,就会出现性能问题。

{
   
   
    "errCode": "e0000",
    "errMessage": "ok",
    "body": {
   
   
        "signUser": 
### JMeter性能优化技巧与最佳实践 #### 1. 配置JVM参数 为了提升JMeter本身的性能,在启动JMeter时可以通过配置JVM参数来分配更多的内存给JMeter实例。通常情况下,增加堆栈大小能够显著改善其运行效率[^2]。 ```bash export JVM_ARGS="-Xms1g -Xmx4g" ``` #### 2. 减少监听器数量 过多的监听器会消耗大量资源,影响测试过程中的响应速度。因此应该只保留必要的监听器,并考虑在实际压力测试期间关闭所有不必要的监听器[^1]。 #### 3. 利用非GUI模式执行脚本 当大规模并发用户数下进行压测时,推荐采用命令行方式而非图形界面来进行测试案例的执行。这不仅减少了图形化界面对系统的额外开销,而且更适合自动化部署流程。 ```bash jmeter -n -t testplan.jmx -l resultsfile.csv ``` #### 4. 合理规划线程组设置 根据目标应用程序的特点精心设计每秒新用户的创建速率以及总的虚拟用户数目。过高的初始并发量可能导致瞬间流量冲击造成被测系统崩溃;反之则无法达到预期的压力水平[^5]。 #### 5. 运用分布式框架扩展能力 对于超大型规模的压力测试需求,单台机器往往难以满足所需的负载强度。此时可借助于多节点集群结构——即让多个JMeter客户端共同参与同一轮次的任务分发与结果收集工作,从而有效分散计算负担并突破单一硬件瓶颈限制。 ```bash # 在服务器上启动JMeter Server jmeter-server # 客户端连接到远程服务器列表文件中定义的服务地址 jmeter -R<remote_hosts_file> -n -t testplan.jmx -l resultsfile.csv ``` #### 6. 调整取样间隔及时长 适当延长采样的周期有助于减少日志记录频率所带来的磁盘I/O压力,同时也便于观察长时间趋势变化而不至于因数据量过大而导致分析困难。另外还需注意控制整个测试持续的时间长度不超过必要限度之外,以免浪费资源[^4]。 #### 7. 编写高效Sampler脚本 编写尽可能简洁有效的HTTP请求或其他协议类型的采样程序代码片段,去除任何冗余部分或低效算法实现。比如利用正则表达式提取返回页面内的特定信息时要谨慎权衡匹配精度同解析成本之间的关系。
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