基于docker实现JMeter分布式压测

为什么需要分布式?

在工作中经常需要对一些关键接口做高QPS压测,JMeter是由Java 语言开发,没创建一个线程(虚拟用户),JVM默认会为每个线程分配1M的堆栈内存空间。受限于单台试压机的配置很难实现太高的并发。所以,通过JMeter实现分布式,可以整合多台主机的硬件资源,实现同时对被测试接口进行压力测试。

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Jmeter分布式测试环境中有两个角色:Master 和 Slaves

Master节点:向参与的Slaves节点发送测试脚本,并聚合Agent节点的执行结果。

Slaves节点:接收并执行Master节点发送过来的测试脚本,并将执行结果返回给Master。

为什么要使用docker?

如果要分布式联动每台主机,就要求每台主机都要有JMeter环境(JDK + JMeter),如果利用docker就可以通过docker管理 JMeter环境,简单的拉取镜像,启动容器即可。

更进一步讲,利用k8s、云服务可以无限的扩容JMeter试压机,理论上多少的并发用户都可以模拟。

准备工作

JDK:启动 JMeter 工具需要

$ brew install openjdk@11

JMeter: 编写JMeter脚本

https://archive.apache.org/dist/jmeter/binaries/

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编写一个简单的脚本。

docker: 通过doker创建容器。

 
  1. $ docker pull runcare/jmeter-master

  2. $ docker pull runcare/jmeter-slave

查看docker镜像

 
  1. $ docker images

  2. REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE

  3. runcare/jmeter-master latest e052a8cd8680 3 years ago 326MB

  4. runcare/jmeter-slave latest 05c7ba96d97d 3 years ago 326MB

请记住 jmeter-master 的镜像ID e052a8cd8680,后面会用到。

分布式压测使用

启动 slave 节点。

假设有两台主机,可以启动两个slave。

 
  1. $ docker run -it -d --name slave01 runcare/jmeter-slave

  2. $ docker run -it -d --name slave02 runcare/jmeter-slave

查看启动的容器

 
  1. $ docker ps

  2. CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES

  3. b270636a7741 runcare/jmeter-slave "/bin/sh -c 'jmeter-…" 43 seconds ago Up 42 seconds 1099/tcp, 60001/tcp slave01

  4. 2584c7fef5f8 runcare/jmeter-slave "/bin/sh -c 'jmeter-…" 52 seconds ago Up 50 seconds 1099/tcp, 60001/tcp slave02

查看两个slave 的IP 地址

 
  1. $ docker inspect -f '{{ .Name }} => {{ .NetworkSettings.IPAddress }}' $(docker ps -q)

  2. /slave01 => 172.17.0.3

  3. /slave02 => 172.17.0.2

  4. /k8s_nginx_nginx-deployment1-fc7586d97-jvjvk_nginx_4379ed7f-b0be-4f9f-a0a9-4a5fd7b45b38_1 =>

  5. /k8s_nginx_nginx-deployment1-fc7586d97-bztbh_nginx_6968e6b1-6689-4f1a-a9ea-04532577841c_1 =>

发送压测脚本到 slave

$ result=`date +"%Y%m%d%H%M%S"` && docker run --rm -v /Users/fnngj/zhpro/script:/data e052a8cd8680 jmeter -n -t /data/baidu_script.jmx -l /data/$result.jtl -j /data/$result.log -e -o /data/$result -R 172.17.0.2,172.17.0.3

参数说明

result=date +“%Y%m%d%H%M%S”`: 指定测试结果的名称,以当前日期时间命名。

/Users/fnngj/zhpro/script : 压测脚本的目录,测试结果也会存放到该目录下。

baidu_script.jmx : 压测脚本的名称,存放于 /Users/fnngj/zhpro/script目录下。

e052a8cd8680 : jmeter-master 的镜像ID。

172.17.0.2,172.17.0.3 :两台 slave 的IP 地址。

测试结果

执行完的目录

 
  1. $ pwd

  2. /Users/fnngj/zhpro/script

  3. $ ls

  4. 20230707005328 20230707005328.jtl 20230707005328.log baidu_script.jmx

查看报告

进入20230707005328 目录,点击 index.html 文件,可以看到压测的结果。

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在进行docker jmeter分布式时,如果出现错误,可以按以下步骤进行排查和解决: 1. 首先,检查各台slaver机器是否按照要求安装了相同版本的jdk和jmeter,并且在相同的目录下安装。确保各机器的环境配置一致。 2. 确认/etc/hosts的IP和hostname的映射是否正确配置,确保各机器之间可以相互通信。 3. 修改各机器的jmeter的默认内存参数,根据实际需求调整为合适的大小。这可以提高性能并减少出现异常的可能性。 4. 如果在过程中出现异常或错误,可以查看服务端的日志,检查是否有异常或错误信息。根据提示信息定位问题,可以根据服务端的业务架构逐层排查,直到找到发生问题的服务。 5. 对于出现的异常或错误信息,可以自行分析解决。例如,"Response code: 500"通常表示服务端出现问题。可以通过查看服务端的日志,根据提示信息来定位分析问题。对于不熟悉的错误信息,建议使用Google进行搜索,可能会找到一些可行的解决方案。 总结: 在使用docker jmeter进行分布式时,如果出现错误,首先要确保各机器的环境配置一致,然后检查配置文件和日志等相关信息,逐步排查问题并尝试解决。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [微服务项目容器编排docker-compose.yml、Dockerfile文件模板、相关配置文件、shell脚本](https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45629145/88248761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Jmeter思路+实操+报告分析](https://blog.youkuaiyun.com/qq_34671951/article/details/96477884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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