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Dubbo 压测插件 2.0 —— 基于普通 API 调用

文 | 聂风 on 测试

插件已开源，详见 gatling-dubbo： https://github.com/youzan/gatling-dubbo.git

上一篇《Dubbo压测插件的实现——基于Gatling》中，我们介绍了基于 Dubbo 泛化调用实现的 Gatling Dubbo 压测插件，使用泛化调用发起 Dubbo 压测请求，consumer 端不需要拿到 provider 端的 API 包，使用上很便利，但是众所周知，Dubbo 泛化调用的性能不如普通 API 调用，虽然可以优化并使之达到与普通 API 调用相近的性能，但仍存在一些局限性。生产中除了网关等特殊应用外，一般很少使用泛化调用，如果以泛化调用的性能来表征生产中普通 API 调用的性能，其压测结论很难令人信服。做压测的时候，一般要求各种条件如环境等都尽可能保持一致。所以，我们又开发了基于普通 API 调用的 Gatling Dubbo 压测插件，即 gatling-dubbo2.0 。此外，依托于 Gatling 强大的基础能力， gatling-dubbo2.0 相比于 Jmeter 还存在以下几方面的优势：

更强的场景编排能力，支持多场景同时编排，如仿真电商业务中同时存在普通下单、团购、秒杀等多种交易类型的场景
支持设置场景内流量模型，如漏斗模型，仿真用户从商品浏览 -> 加入购物车 -> 下单 -> 支付过程中的各级转化率
不需要安装额外插件，原生支持设置压力模型，如设置压测需要达到的目标 RPS，甚至逐级加压进行梯度压力测试
更低的资源消耗，更高的并发能力

一、插件主要组成

Action 和 ActionBuild

执行部分，这里的作用是发起 Dubbo 请求，校验请求结果并记录日志以便后续生成压测报告。ActionBuild 则为 DSL 使用 Action 的辅助类

Check 和 CheckBuild

校验部分，全链路压测中我们使用 json path

校验 HTTP 请求结果，这里我们实现了一样的校验方法，而且，对于一些不规范的返回结果（如返回了基本数据类型），还增加了自定义校验方法。CheckBuild 则为 DSL 使用 Check 的辅助类。

DSL

插件的领域特定语言，提供简单易用的 API 方便编写 Dubbo 压测脚本。

Dubbo 压测插件 2.0 —— 基于普通 API 调用

1.1 Action

DubboAction 包含了发起 Dubbo 请求、请求结果校验以及压力控制逻辑，需要扩展 Gatling 的 ExitableAction 并实现 execute 方法。

DubboAction 的入参 f 是一个函数，从压测脚本传入，函数负责组织 Dubbo 请求，从 session 中取值并动态构造请求参数。这一过程类似于使用 Jmeter 压测 Java 接口，即扩展 AbstractJavaSamplerClient。所以， gatling-dubbo 2.0 也支持非 dubbo 的其他 java 调用压测，因为 f 怎么写的控制权完全掌握在写压测脚本的人手里（本质上，远程调用和本地调用的客户端使用方式上并没有区别）。

所有虚拟用户以并发方式执行 execute 方法，每个用户又以异步方式执行 Dubbo 请求，且无论请求是否正确返回，都需要记录相应的成功或失败日志，失败可能是由于请求失败了，也可能是请求成功了，但是校验请求结果失败了。下一步就是准备发起新的 Dubbo 请求，如果开启了 Rps 阀门（throttled），则会根据当前的 Rps 和 Rps 阀门阈值动态调整发送请求的频率，在施压机（consumer）未达到性能瓶颈的情况下，可以很稳定的保持在设置的 Rps 目标值上进行压测。如果 Rps 阀门未开启，则直接发起新的 Dubbo 请求（通过 AKKA Message 触发）。

DubboActionBuilder 负责创建线程池并实例化 DubboAction：

LambdaProcessBuilder 提供了设置 check 条件的 DSL 和设置线程池大小的 DSL：

有赞的施压机是 4 核 8Gb 内存的，我们为其设置的默认线程池大小为 200，与 Dubbo 应用部署环境一致。你可以使用 DSL threadPoolSize(threadPoolSize: Int) 按照你的机器配置设置一个合适的线程池大小。如果施压机成了性能瓶颈，你可以考虑将其改造成集群来施压，具体可参考 《有赞全链路压测引擎的设计与实现》