Jmeter---自定义函数function
Jmeter对比LoadRunner，在场景设置上的不同，包括但不限于：
- LoadRunner以脚本被分配的用户数，设置事务占总场景的百分比。
- Jmeter以线程数的大小，设置事务占总场景的百分比。
- Jmeter很好的支持同一线程组下使用不同协议的请求。
- LoadRunner需要以多协议脚本的方法实现不同协议的请求。
对于平常性能测试，这些不同点不会造成太大的问题。
但对于特定需求来说，以上两种工具使用都不太方便，比如：
- 若每个线程组下拥有一个事务，因每个线程组至少分配一个线程，所以每个事务的占比>=1/总线程数。有时需要比这更小的占比。
- 若给定并发数（线程数），可能出现部分事务无法分配占比的情况。
- 当事务数多达30以上时，维护成本较高。
综上两点，我们需要一个测试工具，它可以实现：
- 可对场景指定任意并发数。
- 可精准控制事务占比。
- 可快捷维护上述两点。
思路构想：
- 使用文件维护各事务占比。
- 以上述文件占比总和为上限，使用均匀分布的概率，生成随机数。
- 根据生成的随机数，选取对应的事务，发起请求。
Jmeter初期实现：
- 使用Java Properties文件维护占比
//out.Properties
trans1=10.00
trnas2=20.00
trnas3=40.50
trnas4=29.50- 使用Java Request实现均匀分布选取。
- Jmeter界面长这样
![Annotation_2019_03_07_215318]( "Annotation_2019_03_07_215318")
上述实现初步实现我们的思路，但存在以下缺点：
- Jmeter报告统计及原始的jtl结果收集文件里，均包含Java Request事务，不便于获取场景的总TPS。
- out.Properties文件仍以百分比维护，一是精确度不高；二是需要做额外的工作，将统计/预测出来的交易数划算为百分比的形式。
Jmeter改进实现：
- 以Function的形式代替Java Request，规避多余的请求数。
- 更改out.Properties文件，以整数大小形式说明各事务占比。
更改后界面长这样：
out.Properties可直接维护交易数或占比：
//out.Properties
trans1=1005
trnas2=2009
trnas3=4050
trnas4=2950自定义的函数实现：
这里有小小的碎碎念，鄱Jmeter源码时，走错了方向，作了很多无用功，却熟悉了Jmeter nonGUI&nonRemote模式下基本的工作机制，心疼下自己0.0
函数功能说明：
- 参数1：指定场景文件，即Properties文件的路径。
- 参数2：boolean值，可选，当为true时，每次调用时使用新的随机数种子。
- 参数3： 函数返回结果赋于新的变量名，可选。
- 备注：当该函数第一次调用时，函数执行初始化（1.读取Properties；2.映射事务名与随机数的关系。）
映射关系：
| trans1 | trans2 | trans3 | trans4 |
|---|---|---|---|
| 0~1005 | 1006~3014 | 3015~7064 | 7065~10014 |
备注：3014 = trans2+trans1 = 1005+1006。7064和10014类推。
Java代码实现Function
package org.apache.jmeter.functions;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import org.apache.jmeter.engine.util.CompoundVariable;
import org.apache.jmeter.samplers.SampleResult;
import org.apache.jmeter.samplers.Sampler;
import org.apache.jmeter.util.JMeterUtils;
import java.util.TreeMap;
import java.util.Properties;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Set;
import java.util.Map;
import java.time.Instant;
import java.util.Random;
public class TransactionSwitch extends AbstractFunction{
private static final List<String> desc = new LinkedList<>();
private static final String KEY = "__TransactionSwitch"; //$NON-NLS-1$
static {
desc.add("PropertiesFileName");
desc.add("hasRandomSeedVariation(optional)");
desc.add(JMeterUtils.getResString("function_name_paropt"));
}
private Object[] values;
private Random random = new Random();
private static int bound ;
private static TreeMap<Integer,String> map = new TreeMap<>((x,y)->( x==y?0:(x>y?1:0)));
private static Boolean firstCall = true;
/**
* No-arg constructor.
*/
public TransactionSwitch() {
firstCall = true;
map.clear();
}
/** {@inheritDoc} */
@Override
public String execute(SampleResult previousResult, Sampler currentSampler)
throws InvalidVariableException {
if (firstCall){
init(((CompoundVariable)values[0]).execute().trim());
}
if(Boolean.valueOf(((CompoundVariable)values[1]).execute().trim())) {
random.setSeed(Instant.now().toEpochMilli());
}
int nextInt = random.nextInt(bound);
Map.Entry<Integer,String> entry = map.entrySet().stream().filter(s->
s.getKey() >= nextInt
).limit(1).findFirst().get();
return entry.getValue();
}
private synchronized void init(String configFile){
Properties prop = new Properties();
try (var in = new FileInputStream(configFile)){
prop.load(in);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
bound = 0;
Set<String> set = prop.stringPropertyNames();
set.stream().distinct().forEach(s -> {
int a = Integer.parseInt(prop.getProperty(s).trim());
bound += a;
map.put(bound, s.trim());
});
bound++;
firstCall = false;
}
/** {@inheritDoc} */
@Override
public void setParameters(Collection<CompoundVariable> parameters) throws InvalidVariableException {
checkMinParameterCount(parameters,2);
values = parameters.toArray();
}
/** {@inheritDoc} */
@Override
public String getReferenceKey() {
return KEY;
}
/** {@inheritDoc} */
@Override
public List<String> getArgumentDesc() {
return desc;
}
}编译并打包上述代码，放于JMETER_HOME/lib/ext目录下，重启jmeter，可以Jmeter的function helper看到：
事后验证
- 经测试数据分析与验证，调用该函数不影响负载机性能。
- 若某一事务占比较小（比如万分之几），运行2~3min即可覆盖到所在事务。
感谢阅读~
