Java模拟高并发上传数据

Java模拟高并发上传数据

参考博客：JAVA 模拟瞬间高并发

在这一篇博客，我会记录整个我模拟高并发的过程。

从参考的博客那里，我学会了使用线程池和CountDownLatch。

一、模拟高并发初试（小菜）

这个转载的代码，我自己进行尝试之后，为帮助学习，添加了易于了解的注释。

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 模拟大坏蛋和小小兵 主线程代表大坏蛋，新建n个小黄人，等待坏蛋下指令； 
 * 大坏蛋下了指令，小黄人开始执行任务，执行完之前，坏蛋要一直等着。
 * 小小兵执行完任务，大坏蛋才能下发新的指令。
 * 
 * @author Administrator
 *
 */
public class CountdownLatchTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个线程池（一个军队）
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
        // 坏蛋指令，默认为1，变为0时，执行命令
        final CountDownLatch cdOrder = new CountDownLatch(1);

        //小黄人数量
        final int soilder_count = 6;

        // n个小黄人，一个小黄人执行完任务，cdAnswer减1，n个小黄人执行完毕，cdAnswer为0
        final CountDownLatch cdAnswer = new CountDownLatch(soilder_count);

        for (int i = 0; i < soilder_count; i++) {

            Runnable runnable = new Runnable() {

                @Override
                public void run() {
                    //小黄人整装待发
                    System.out.println("小黄人 : " + Thread.currentThread().getName() + " 准备好了.");

                    try {
                        cdOrder.await();//等着坏蛋发出指令
                        //小黄人收到指令
                        System.out.println("小黄人 : " + Thread.currentThread().getName() + " 接受命令.");

                        Thread.sleep((long) (Math.random() * 10000));
                        //执行完毕，告诉大坏蛋。
                        System.out.println("小黄人 : " + Thread.currentThread().getName() + " 告诉大坏蛋，任务完成.");

                    } catch (InterruptedException e) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        e.printStackTrace();
                    } finally {
                        //执行一个减少一次
                        cdAnswer.countDown();
                    }

                }
            };

            service.execute(runnable);// 往执行军队里加派小黄人
        }

        try {
            Thread.sleep((long) (Math.random() * 10000));
            System.out.println("After 10s.....");

            //马上就要下达指令啦！
            System.out.println("大坏蛋 : " + Thread.currentThread().getName() + " 将要下发指令.");

            //发布指令，等待他们执行完
            System.out.println("大坏蛋 : " + Thread.currentThread().getName() + " 发布指令了，快去执行，等你们消息");

            cdOrder.countDown();// 发送指令“小黄人出动！”

            cdAnswer.await(); // 大坏蛋等着小黄人回来

            //收到所有完成的反馈
            System.out.println("大坏蛋 : " + Thread.currentThread().getName() + " 任务都完成了，收到了所有的反馈.");

        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

        service.shutdown();// 整个军队撤回！
    }

}

代码说明：

1. ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
这行代码创建了一个线程池。用于存放阻塞的线程。
2. final CountDownLatch cdOrder = new CountDownLatch(1);
这行代码就是开关，如何让阻塞在线程池里的线程全部都启动，就像军队里的士兵一样，一个命令让他们全部出动。
当cdOrder.countDown();则值减一，值为零时，就打开开关了。
3. final CountDownLatch cdAnswer = new CountDownLatch(soilder_count);
和上一个CountDownLatch 类似，但是这里的值将为一时，表示线程都执行结束了。

关于线程池和CountDownLatch ，建议参考博客：
- Java线程池 ExecutorService
- ExecutorService深入理解
- Java线程池类ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor及Executors工厂类

执行结果如下：

二、真实上传数据测试接口

模拟上传数据是用okhttp来进行文件的post上传，分别进行了10个并发、20个并发进行测试，每个线程单个文件大小11M。

测试demo：

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import okhttp3.MediaType;
import okhttp3.MultipartBody;
import okhttp3.OkHttpClient;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.RequestBody;
import okhttp3.Response;

/**
 * 模拟高并发上传数据
 * 
 * @author Administrator
 *
 */
public class LocalUploadData {


    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个线程池
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();

        // 计划放置10个线程
        final int countLatch = 10;

        // 线程结束标记
        final CountDownLatch dataLatch = new CountDownLatch(countLatch);

        // 执行指令
        final CountDownLatch isExecute = new CountDownLatch(1);

        // 上传的数据路径和文件名
        String path = "F:/DataTest/";

        for (int i = 0; i < countLatch; i++) {

            String file_num = "(" + (i + 1) + ")";

            Runnable runnable = new Runnable() {

                String file_name = "data-test-" + file_num + ".zip";// data-test-(1).zip

                String file_path = path + file_name;

                LocalUploadData udc = new LocalUploadData();

                @Override
                public void run() {
                    System.out.println("current file_name=" + file_name);
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "准备好了...");
                    try {
                        //等待isExecute的值变为0，然后执行
                        isExecute.await();// 等待执行

                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始上传>>>>>>>>");
                        long start_time = System.currentTimeMillis();

                        // 上传数据
                        int response_code = udc.httpPostData(file_path, file_name);
                        System.out.println("响应结果："+response_code);

                        long end_time = System.currentTimeMillis();
                        long using_time = end_time - start_time;

                        // 最后一个文件上传目前不启用
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "用时 : " + using_time + " ms");

                    } catch (InterruptedException e) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        e.printStackTrace();
                    } finally {
                        dataLatch.countDown();
                    }
                }
            };
            service.execute(runnable);//把线程都放进线程池里等待
        }

        try {
            Thread.sleep((long) (Math.random() * 10000));
            System.out.println("After 10s.....");

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 准备上传！");

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 开始上传");

            //isExecute的值减一，开始执行
            isExecute.countDown();

            //等待dataLatch的值变为0，表示线程全部执行结束。
            dataLatch.await();

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 上传结束.");

        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } finally {
            service.shutdown();
        }
    }

/**
* okhttp上传数据demo
*/
    public int httpPostData(String file_path, String filename) {

        OkHttpClient.Builder client = new OkHttpClient.Builder().connectTimeout(30, TimeUnit.SECONDS).readTimeout(80,
                TimeUnit.SECONDS);

        File file = new File(file_path);

        RequestBody fileBody = RequestBody.create(MediaType.parse("image/*"), file);

        RequestBody body = new MultipartBody.Builder().setType(MultipartBody.FORM)
                .addFormDataPart("file", file.getName(), fileBody)
                .addFormDataPart("file_name", filename).build();

        Request request = new Request.Builder().url("http://192.168.1.68:8080/upload-data/l/localUploadData").post(body).build();
        Response response;
        try {
            response = client.build().newCall(request).execute();
            String jsonString = response.body().string();
            if (!response.isSuccessful()) {
                System.out.println("NetworkException>>" + response.code() + "\n" + jsonString);
            } else {
                System.out.println("response>>" + response.code() + "\n" + jsonString);
                return response.code();

            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }

        return 0;

    }

}

一个接口分别在两个地方进行测试：
- 本地jetty-run运行
- 部署在阿里云服务器上

1、本地jetty-run运行的接口

从上面三组测试结果能看出，10组数据响应时间<6s，这个还能在心理接受范围之内，但是20组数据的时候，最短的响应时间>6s，最长的响应时间超过了27s。

在并发数据大的时候，线程阻塞导致没有一个线程能极速处理，这样每个处理时间都很长，我预想的响应效果，起码要达到从3s到20s之间，就是有的用户响应快，有的响应慢，根据用户的网速从而达到一个梯度，而不是让所有用户都觉得慢。

2、部署在阿里云服务器上的接口

部署到线上的测试更是惨不忍睹，非常非常的慢，已经超出我能容忍的范围，这是让人抓狂的慢。

从这里能看到，其实服务器写出文件速度非常快的，但是接口响应很慢，能达到85s。(╯‵皿′)╯︵┻━┻

以上就是高并发测试上传数据的demo和测试记录。
下一篇就是针对这么慢的响应进行接口的优化。