单个的JMeter实例可能无法生成足够的负载来对应用程序进行压力测试。如本网站所示,一个JMeter实例将能够控制多个远程JMeter实例,并在你的应用程序上产生更大的负载。JMeter使用Java RMI [Remote Method Invocation远程方法调用]与分布式网络中的对象进行交互。
JMeter master和slave之间的通信,如下图所:
我们需要为每个从节点 或者 服务器打开2个端口。
Server_port=1099
server.rmi.localport=50000
在客户端计算机上打开一个端口,以便从属服务器将结果发送给主服务器。
client.rmi.localport=60000
通过在多台机器上将JMeter的多个实例作为服务器运行,我们可以生成尽可能多的负载。
Docker在这里起到什么作用?
Docker有点像虚拟机;但与虚拟机不同,而不是创建整个虚拟操作系统,Docker允许应用程序使用与其所运行的系统相同的Linux内核,并且只要求应用程序附带在主机上尚未运行的东西。这极大地提高了性能,并减少了应用程序的占用空间——来自:opensource.com
Docker管理着基础架构;它将能够将软件及其所有依赖项打包成一个容器运行。你可以将要部署的软件打包成一个Docker image(映像),并部署在安装了任何安装了docker的机器上;它可以将软件与硬件分开–因此,开发人员可以放心,应用程序都可以在任何计算机上运行,不管运行的计算机有什么自定义设置不同于编写和测试代码的机器。
如果我们看上面的设置–进行分布式负载测试–我们需要1个master,N个slave
来生成大量的负载。每个JMeter slave都需要安装相同(指定)版本的Java和JMeter。应该打开指定的端口并运行JMeter服务器,准备就绪并等待主服务器发送指令。
手动设置三五台计算机看起来很容易,那如果我们必须对50/100/1000台计算机执行此操作怎么办?还可以想象如果将来需要在所有机器上升级JMeter版本或者Java版本会发生什么!!!?至此,Docker就该派上用场了:
通常,我们在名为 Dockerfile
的文件中配置了JMeter分布式测试的整个基础架构,检查dockerfile并阅读注释以了解每个步骤的作用
在分布式测试中,所有的环境都应该使用相同版本的Java、JMeter、plugins等。master和slave之间唯一区别是所公开的端口和正在运行的进程。因此,让我们创建一个Dockerfile,该文件具有master和slave的所有通用步骤,称其为 jmbase
映像,我们将需要执行以下操作来构建基本映像:
# Use Java 8 slim JRE
FROM openjdk:8-jre-slim
MAINTAINER TestAutomationGuru
# JMeter version
ARG JMETER_VERSION=3.3
# Install few utilities
RUN apt-get clean && \
apt-get update && \
apt-get -qy install \
wget \
telnet \
iputils-ping \
unzip
# Install JMeter
RUN mkdir /jmeter \
&& cd /jmeter/ \
&& wget https://archive.apache.org/dist/jmeter/binaries/apache-jmeter-$JMETER_VERSION.tgz \
&& tar -xzf apache-jmeter-$JMETER_VERSION.tgz \
&& rm apache-jmeter-$JMETER_VERSION.tgz
# ADD all the plugins
ADD jmeter-plugins/lib /jmeter/apache-jmeter-$JMETER_VERSION/lib
# ADD the sample test
ADD sample-test sample-test
# Set JMeter Home
ENV JMETER_HOME /jmeter/apache-jmeter-$JMETER_VERSION/
# Add JMeter to the Path
ENV PATH $JMETER_HOME/bin:$PATH
Master docker文件应继承基础映像,并应公开端口60000。
# Use vinsdocker base image
FROM vinsdocker/jmbase
MAINTAINER TestAutomationGuru
# Ports to be exposed from the container for JMeter Master
EXPOSE 60000
服务器docker文件应该继承基础映像,并应在jmeter-server运行的时候公开端口1099和50000。
# Use vinsdocker base image
# 使用vinsdocker基本映像
FROM vinsdocker/jmbase
MAINTAINER TestAutomationGuru
# Ports to be exposed from the container for JMeter Slaves/Server
# 从JMeter Slaves/Server的容器中要公开的端口
EXPOSE 1099 50000
# Application to run on starting the container
# 启动容器 运行应用程序
ENTRYPOINT $JMETER_HOME/bin/jmeter-server \
-Dserver.rmi.localport=50000 \
-Dserver_port=1099
正如上述的Dockerfile,如果我们需更改Java/Jmeter 的版本或者端口,我们只需要更新dockerfile,剩下的工作将由Docker来完成。
我已将这些dockerfile推送到vinsdocker帐户下的docker hub中。因此任何人都可以拉取这些文件并设置JMeter分布式测试基础框架。
$ sudo docker run -dit --name slave01 vinsdocker/jmserver /bin/bash
$ sudo docker run -dit --name slave02 vinsdocker/jmserver /bin/bash
$ sudo docker run -dit --name slave03 vinsdocker/jmserver /bin/bash
Docker会自动提取已经上传的docker镜像,并为JMeter服务器创建3个容器。如果需要更多容器,只需更改容器名称重复执行上述命令即可。
sudo docker run -dit --name master vinsdocker/jmmaster /bin/bash
sudo docker ps -a
sudo docker inspect --format '{{ .Name }} => {{ .NetworkSettings.IPAddress }}' $(sudo docker ps -a -q)
sudo docker exec -i master sh -c 'cat > /jmeter/apache-jmeter-3.3/bin/docker-test.jmx' < docker-test.jmx
jmeter -n -t sample-test/sample-test.jmx
Creating summariser <summary>
Created the tree successfully using sample-test/sample-test.jmx
Starting the test @ Thu Dec 21 17:14:59 UTC 2017 (1513876499683)
Waiting for possible Shutdown/StopTestNow/Heapdump message on port 4445
summary + 1 in 00:00:01 = 1.5/s Avg: 265 Min: 265 Max: 265 Err: 0 (0.00%) Active: 1 Started: 1 Finished: 0
summary + 336 in 00:00:29 = 11.4/s Avg: 112 Min: 87 Max: 325 Err: 0 (0.00%) Active: 5 Started: 5 Finished: 0
summary = 337 in 00:00:30 = 11.2/s Avg: 113 Min: 87 Max: 325 Err: 0 (0.00%)
summary + 4 in 00:00:00 = 210.5/s Avg: 97 Min: 93 Max: 109 Err: 0 (0.00%) Active: 0 Started: 5 Finished: 5
summary = 341 in 00:00:30 = 11.3/s Avg: 113 Min: 87 Max: 325 Err: 0 (0.00%)
Tidying up ... @ Thu Dec 21 17:15:30 UTC 2017 (1513876530127)
... end of run
使用Docker容器在分布式环境中运行测试
。我们只需要附加 -R[slave01,slave02,slave03]
jmeter -n -t sample-test/sample-test.jmx -R172.17.0.5,172.17.0.6,172.17.0.7
Creating summariser <summary>
Created the tree successfully using sample-test/sample-test.jmx
Configuring remote engine: 172.17.0.5
Configuring remote engine: 172.17.0.6
Configuring remote engine: 172.17.0.7
Starting remote engines
Starting the test @ Thu Dec 21 17:01:48 UTC 2017 (1513875708955)
Remote engines have been started
Waiting for possible Shutdown/StopTestNow/Heapdump message on port 4445
summary + 4 in 00:00:11 = 0.4/s Avg: 182 Min: 98 Max: 232 Err: 0 (0.00%) Active: 15 Started: 15 Finished: 0
summary + 1021 in 00:00:20 = 51.5/s Avg: 111 Min: 85 Max: 283 Err: 0 (0.00%) Active: 0 Started: 15 Finished: 15
summary = 1025 in 00:00:30 = 33.7/s Avg: 111 Min: 85 Max: 283 Err: 0 (0.00%)
Tidying up remote @ Thu Dec 21 17:02:20 UTC 2017 (1513875740196)
... end of run
如果你注意到了,我们在同一主机中创建所有容器。
例如,JMeter和JMeter slave都在同一台机器上运行。因此,所有系统资源将由这些容器共享。
在本文中,我们的目的是使用Docker创建JMeter分布式测试基础架构。如果你按照上述步骤操作,你将理解使用docker创建测试基础架构并且是非常容易和快速的。我们将整个基础架构写入一个可以进行版本控制的文件中。然后,我们从文件中创建一个实例(容器)。 Docker确保容器拥有所有软件和依赖项等。
你可能会问,是否可以在一台机器上运行多个jmeter 服务实例来产生更多的负载! 不,这不行。这一点用也没有。实际上,在同一台机器上,一个JMeter实例将比运行多个JMeter实例产生更多的负载。
那么我们为什么要使用docker来做这些事情呢?
如上所述,我们的目标是了解docker在JMeter测试中的工作方式。当我们使用AWS/digitalocean云计算服务时,我们可以理解docker的真正用途,在这些提供商中,你可以根据需要创建任意数量的vm。我们将在下一篇文章中看到!
JMeter:在AWS中使用Docker进行分布式负载测试