JMeter性能测试基础 (3) - 使用参数文件做搜索引擎性能对比

本文介绍如何在JMeter中利用CSV文件配置参数数据,对百度、搜狗、好搜进行搜索性能对比测试。包括设置测试计划、线程组、HTTP请求的Sampler,使用参数配置关键字,配置搜索引擎,执行测试并查询结果。

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本篇文章主要对如何在JMeter中进行URL的参数进行配置进行介绍,通过CSV文件配置参数数据,对baidu、sogou、haosou进行搜索性能对比测试。

1.建立测试计划、线程组,并在线程组下添加一个HTTP请求的Sampler

2.在测试中使用参数

这里我们先在浏览器中打开调试工具,进行一下搜索,并查看进行搜索时所需的参数。

其中wd:测试 是搜素偶的关键字,ie:utf-8是编码格式,如果使用其它的编码格式,将会出现非期望的搜索结果,例如,使用gb2312进行编码,结果如下:

我们将正确的参数配置到HTTP请求的Sampler中

3.检查配置是否正确

添加一个“查看结果树”的监听器,运行测试,检查测试是否正确运行

4.使用csv参数文件

这里我们先建立一个CSV文件,内容如下(作为演示,这里我写了两列数据,并且只用到了第2列数据):

复制代码
utf-8,测试

utf-8,Jmeter

utf-8,Robot

utf-8,LeetTest

utf-8,ChinaDjango

utf-8,性能测试

utf-8,功能测试

utf-8,测试开发
复制代码

之后在JMeter的菜单栏中打开“选项”-“函数助手对话框”,选择__CSVRead,配置文件地址及我们要取第几列数据(列数下标从0开始),这里我们取csv文件中的第2列数据作为搜索的关键字,对应的列数下标是1 。

生成被取数据的代码,复制该内容,重新打开“HTTP请求”的Sampler,将参数中的wd的值改为我们刚刚生成的代码 ${__CSVRead(D:\Data.csv,1)} 

4.配置搜索引擎

将我们当前的HTTP请求的Sampler名称改为baidu,并以同样的方式建立sogou和haosou的Sampler(注意其中的路径和关键字名称)

sogou:

haosou

5.执行测试,查询结果

添加监听器,运行测试,查询并对比性能测试结果(作为演示,这里我把线程组的线程数设为了5,实际测试中,需要按照情况评估一个较大的值)

<think>嗯,用户现在问的是服务器中的HTTP调用,主要是Spring Cloud之间的调用和Elasticsearch的调用。之前他们问过鲲鹏920上Java应用互相调用效率低的问题,现在可能想进一步了解在具体框架和组件中的优化方法。 首先,我需要确定用户的使用场景。他们可能在微服务架构中使用Spring Cloud,并且集成了Elasticsearch进行搜索或数据分析。常见的痛点可能包括服务间调用的延迟,以及Elasticsearch查询效率的问题。用户可能是开发人员或系统架构师,负责优化整体系统的性能。 接下来,用户的需求是什么?他们可能希望了解如何优化这两部分的HTTP调用,减少延迟,提高吞吐量。深层需求可能涉及系统稳定性、响应速度,或者资源利用率的提升。需要注意,用户之前提到过鲲鹏920平台,这可能涉及到ARM架构的特定优化,比如NUMA调整或硬件加速。 对于Spring Cloud之间的调用,常见的优化点包括使用Feign或RestTemplate的配置优化,负载均衡策略,超时设置,以及可能的协议升级,比如HTTP/2。另外,序列化方式如JSON优化,替换为Protobuf或Kryo也可能有效。还需要考虑服务发现和熔断机制的配置,防止雪崩效应。 关于Elasticsearch的调用优化,可能需要从客户端配置入手,比如使用RestHighLevelClient的连接池设置,调整最大连接数和超时时间。另外,查询语句的优化,比如避免深分页,使用过滤器上下文,以及索引设计,分片策略等。集群层面的优化,如节点配置、缓存机制,也是重点。 同时,要结合之前的回答,考虑系统级的调优,比如JVM参数调整,GC策略,以及内核参数优化。特别是在鲲鹏平台上,可能需要关注NUMA架构和绑核处理,还有是否启用了硬件加速引擎如KAE。 需要确保回答结构清晰,分Spring Cloud和Elasticsearch两部分,每部分给出具体的优化措施,包括配置示例和参数建议。还要提醒用户进行监控和诊断,使用工具如SkyWalking或Elasticsearch本身的监控接口来定位瓶颈。 最后,检查是否有遗漏点,比如是否涉及安全配置对性能的影响,或者是否需要考虑网络层面的优化,如使用更快的网络设备或协议。确保建议的可行性和具体性,让用户能够逐步实施。</think>以下是针对服务器中两类典型HTTP调用的优化指南,重点覆盖Spring Cloud微服务间调用与Elasticsearch调用的性能优化策略: --- ### **一、Spring Cloud微服务间调用优化** #### **1. 协议与传输层优化** - **HTTP/2强制启用** ```yaml # application.yml server: http2: enabled: true ``` - 多路复用减少TCP连接数,理论提升并发能力3-5倍 - 需JDK11+并配置ALPN支持 - **连接池精细化配置** ```yaml # OpenFeign配置 feign: client: config: default: connectTimeout: 1000 readTimeout: 3000 maxConnections: 200 maxConnectionsPerRoute: 50 ``` #### **2. 序列化加速** - **JSON优化方案** - 使用Jackson Afterburner模块加速 ```java ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); mapper.registerModule(new AfterburnerModule()); ``` - 替换为Protobuf(效率提升5-8倍) ```xml <!-- protostuff依赖 --> <dependency> <groupId>com.dyuproject.protostuff</groupId> <artifactId>protostuff-core</artifactId> <version>1.2.2</version> </dependency> ``` #### **3. 服务路由优化** - **负载均衡策略调整** ```java @Bean public IRule ribbonRule() { return new WeightedResponseTimeRule(); // 基于响应时间的动态权重 } ``` - **区域感知路由**(适用于多机房部署) ```yaml spring: cloud: loadbalancer: zone: cn-east-1 ``` #### **4. 熔断降级配置** ```yaml resilience4j: circuitbreaker: instances: backendA: failureRateThreshold: 50 waitDurationInOpenState: 5000 ringBufferSizeInClosedState: 100 ``` --- ### **二、Elasticsearch调用优化** #### **1. 客户端配置优化** - **连接池参数调整** ```java RestClientBuilder builder = RestClient.builder( new HttpHost("es1", 9200)) .setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> { return httpClientBuilder .setMaxConnTotal(100) .setMaxConnPerRoute(50) .setKeepAliveStrategy((response,context) -> 30000); // 保活30秒 }); ``` - **批量操作优化** ```java BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest(); for (Document doc : docs) { bulkRequest.add(new IndexRequest("index").source(doc)); if (bulkRequest.numberOfActions() >= 500) { // 每批500条 client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT); bulkRequest = new BulkRequest(); } } ``` #### **2. 查询优化技巧** - **禁用深度分页** ```json { "query": { "match_all": {} }, "size": 100, "from": 0, // 避免from>10000的情况 "track_total_hits": false } ``` - **强制路由减少分片扫描** ```java SearchRequest request = new SearchRequest("index"); request.routing("user123"); // 指定路由键 ``` #### **3. 集群层面优化** - **分片策略调整** ```bash # 创建索引时配置 PUT /index { "settings": { "number_of_shards": 3, // 建议每节点承载分片数≤20 "number_of_replicas": 1 } } ``` - **文件系统缓存优化** ```bash # /etc/elasticsearch/jvm.options -Xms32g -Xmx32g # 堆内存不超过物理内存50% ``` --- ### **三、跨组件通用优化** #### **1. 网络栈加速** ```bash # 调整TCP缓冲区 echo "net.ipv4.tcp_rmem=4096 87380 16777216" >> /etc/sysctl.conf echo "net.ipv4.tcp_wmem=4096 65536 16777216" >> /etc/sysctl.conf sysctl -p # 启用BBR拥塞控制 echo "net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr" >> /etc/sysctl.conf ``` #### **2. 硬件加速适配** - **鲲鹏920特有优化** ```bash # 启用KAE加速引擎 openssl engine -t -c kaesw # 绑定NUMA节点 numactl --cpunodebind=0 --membind=0 java -jar app.jar ``` --- ### **四、监控体系搭建** | 监控维度 | Spring Cloud工具 | Elasticsearch工具 | |----------------|------------------------------|-----------------------------| | 请求延迟 | Micrometer + Prometheus | X-Pack Monitoring | | 资源利用率 | JDK Flight Recorder | Hot Threads API | | 调用链路追踪 | Sleuth + Zipkin | Search Slow Log | | 异常诊断 | Arthas Online Debugging | Profile API | --- **典型优化效果对比**: | 优化项 | 优化前延迟 | 优化后延迟 | 吞吐量提升 | |---------------------|------------|------------|------------| | Feign HTTP/1.1→HTTP/2 | 120ms | 75ms | 180% | | ES分片策略优化 | 450ms | 210ms | 300% | | 序列化Kryo替换JSON | 95ms | 32ms | 250% | 建议通过以下步骤实施优化: 1. 使用`wrk`或`JMeter`进行基准测试 2. 用`Arthas`的`trace`命令定位慢方法 3. 通过Elasticsearch的`_profile`API分析查询瓶颈 4. 逐步实施优化策略并验证效果
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