作业-2020年06月07日-Web开发实战 06

项目属于课上作业迭代，请不要用于真实开发和调试。

本文非解决方案文章，仅作为记录作业使用，类似于写点心路历程。

作业日期：2020年6月07日，作业06

作业安排：压力测试、代码里面加上用Swagger相关的注解，生成API文档。

代码详见github:github.com/hitofuncy

一、作业概述

     结束上一节未完成的sw生成API文档的任务，进行压力测试的相关内容。其中，压力测试项目参造的视频是：

第四章 秒杀压测 4.1 JMeter介绍 4.2自定义变量 4.3命令行压测。

 

二、Swagger(以下称为sw,不是短波的意思哦)相关注解生成API文档，以及特别说明

    构建sw的思路：构建sw首先得引进sw的依赖，这里我引入如下的依赖：

  io.springfox
  springfox-swagger2
  2.7.0



  io.springfox
  springfox-swagger-ui
  2.7.0

    引入依赖之后，还要编写sw的配置java类，这个类参造网上的写法则是以下代码（省略import）：

@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {

    @Bean
    public Docket productApi() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2).apiInfo(apiInfo()).select()
                .apis(RequestHandlerSelectors.withMethodAnnotation(ApiOperation.class))
                .paths(PathSelectors.any())
                .build();
    }

    private ApiInfo apiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder().title("swagger和springBoot整合").description("swagger的API文档")
                .version("1.0").build();
    }
}

    这样，我们部署sw的前期工作就做完了，接着是在各个Controller中添加相关的代码以便生成测试接口，为了不占用大多数空间，所以仅仅挑选其中的一个Controller进行演示。在此，我挑选的Controller是LoginController 这个类作为演示。

    在这个Controller中，包含接口有如下：

@RequestMapping("/to_login") // 登录网页接口
@RequestMapping("/do_login") // 登录异步接口
@RequestMapping(value = "/getVerify") //验证码生成接口
 @RequestMapping(value = "/checkVerify", method = RequestMethod.POST,headers = "Accept=application/json") //校验验证码接口

    原本，在生成sw文档前，需要对每一个接口填写一个错误异常码，但是由于我的项目已经设置过全局异常码了，因此这一步完全可以省略，就只在每一个接口上添加一个APIOPERATION，如下所示：

@ApiOperation(value = "当前的方法名", httpMethod = "GET") // POST

    在这个Controller上添加一个介绍API的名称和tags，如下所示：

@Api(value = "登录Controller", tags = { "登录接口" })

    在以上完成之后，这个API的接口文档生成的所有前期工作就完成了，这个工作完成以后，接着运行项目，输入网址：http://localhost:8080/swagger-ui.html#/ 就可以看到API的接口了，如下图所示：

   特别注意一下：在全局API异步错误码已经定义的前提之下，如果在此添加@ApiResponses的话，那肯定是一种重写，则就可以达到不对代码进行更改从而使得异常信息变为中文，这个是可选的功能。

sw结束。

三、压力测试

压力测试参造视频进行完成，在此使用的apache-jmeter-5.3，以下简称jm5.

3.1 jm5的界面

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3.2 建立初步测试。

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3.2.1 以下，将要演示如何测试 /goods/to_list 这个接口。

为了测试正常，需要在 UserArgumentResolver 类中的 getCookieValue 方法中添加空指针的判断。因为初始情况下，用户并未登录就会导致异常。

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线程配置：

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HTTP请求默认值配置：

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一般的HTTP请求配置：

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聚合报告界面：

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图形结果界面：

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表格查看结果的界面：

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分析结果

由图上可以得知，占用最大的一次是java.exe 占用 83% CPU ，mysqld占用7% CPU ，然后得出结论，这个系统应该进行优化。

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3.2.2 压测获取用户。

准备步骤：编写 UserController 添加接口/info 传入 Model 和MiaoshaUser 的参数，返回用户信息，关键的方法如下：

@RequestMapping("/info")
@ResponseBody
public Result info(Model model, MiaoshaUser user) {

    return Result.success(user);
}

---

创建一个jm5的任务请求，添加cookie项

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开始压测，压测结果如下：

比较直观的是这次压测的吞吐量是1664每秒，和最大值4221，经过分析，可以得出就是查询数据库上耗费大量的时间，导致这个速度变慢。

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3.2.3 压测多个用户

创建CSV Data Set Config 配置文件地址和变量名称，配置变量名称是定义这个获取到的值 如下图所示：

即可进行测试。

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3.2.4 使用命令行进行压测

redis-benchmark.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 100000

注意：在使用以上命令进行压测时，如遇见以下问题：

Unexpected error reply, exiting...    redis已经添加密码，请打开无密码的redis,或是配置好密码参数选项。

Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Unknown error  redis还没有启动，请启动redis

压测结果需要稍等片刻，我得出我的结果，第一个结果会和最后一个结果相差十分大。

====== PING (inline) ======
  100000 requests completed in 1.95 seconds
  100 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

51.44% <= 1 milliseconds
90.70% <= 2 milliseconds
96.59% <= 3 milliseconds
97.55% <= 4 milliseconds
97.83% <= 5 milliseconds
97.86% <= 6 milliseconds
97.88% <= 7 milliseconds
97.88% <= 8 milliseconds
97.90% <= 9 milliseconds
97.95% <= 10 milliseconds
98.02% <= 11 milliseconds
98.14% <= 12 milliseconds
98.28% <= 13 milliseconds
98.51% <= 14 milliseconds
98.73% <= 15 milliseconds
99.02% <= 16 milliseconds
99.19% <= 17 milliseconds
99.34% <= 18 milliseconds
99.43% <= 19 milliseconds
99.49% <= 20 milliseconds
99.59% <= 21 milliseconds
99.66% <= 22 milliseconds
99.70% <= 23 milliseconds
99.78% <= 24 milliseconds
99.84% <= 25 milliseconds
99.86% <= 26 milliseconds
99.89% <= 27 milliseconds
99.90% <= 31 milliseconds
99.90% <= 35 milliseconds
99.90% <= 36 milliseconds
99.90% <= 39 milliseconds
99.92% <= 43 milliseconds
99.92% <= 50 milliseconds
99.92% <= 56 milliseconds
99.92% <= 61 milliseconds
99.92% <= 65 milliseconds
99.92% <= 69 milliseconds
99.92% <= 73 milliseconds
99.92% <= 79 milliseconds
99.93% <= 84 milliseconds
99.93% <= 90 milliseconds
99.93% <= 95 milliseconds
99.93% <= 99 milliseconds
99.93% <= 105 milliseconds
99.93% <= 114 milliseconds
99.93% <= 123 milliseconds
99.93% <= 129 milliseconds
99.93% <= 134 milliseconds
99.93% <= 141 milliseconds
99.93% <= 147 milliseconds
99.94% <= 155 milliseconds
99.94% <= 159 milliseconds
99.94% <= 164 milliseconds
99.94% <= 166 milliseconds
99.94% <= 171 milliseconds
99.94% <= 176 milliseconds
99.95% <= 180 milliseconds
99.95% <= 186 milliseconds
99.95% <= 192 milliseconds
99.95% <= 200 milliseconds
99.95% <= 209 milliseconds
99.95% <= 220 milliseconds
99.95% <= 227 milliseconds
99.95% <= 235 milliseconds
99.95% <= 239 milliseconds
99.96% <= 247 milliseconds
99.96% <= 258 milliseconds
99.96% <= 260 milliseconds
99.96% <= 268 milliseconds
99.96% <= 272 milliseconds
99.96% <= 279 milliseconds
99.96% <= 288 milliseconds
99.96% <= 294 milliseconds
99.96% <= 305 milliseconds
99.96% <= 312 milliseconds
99.96% <= 320 milliseconds
99.97% <= 325 milliseconds
99.97% <= 332 milliseconds
99.97% <= 341 milliseconds
99.97% <= 347 milliseconds
99.97% <= 356 milliseconds
99.97% <= 362 milliseconds
99.97% <= 372 milliseconds
99.97% <= 379 milliseconds
99.97% <= 388 milliseconds
99.97% <= 394 milliseconds
99.98% <= 406 milliseconds
99.98% <= 413 milliseconds
99.98% <= 420 milliseconds
99.98% <= 427 milliseconds
99.98% <= 436 milliseconds
99.98% <= 443 milliseconds
99.98% <= 453 milliseconds
99.98% <= 460 milliseconds
99.98% <= 467 milliseconds
99.99% <= 476 milliseconds
99.99% <= 484 milliseconds
99.99% <= 490 milliseconds
99.99% <= 499 milliseconds
99.99% <= 506 milliseconds
99.99% <= 513 milliseconds
99.99% <= 518 milliseconds
99.99% <= 526 milliseconds
99.99% <= 532 milliseconds
99.99% <= 541 milliseconds
100.00% <= 546 milliseconds
100.00% <= 552 milliseconds
100.00% <= 561 milliseconds
100.00% <= 565 milliseconds
100.00% <= 566 milliseconds
100.00% <= 567 milliseconds
51413.88 requests per second

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使用以下命令继续压测：

redis-benchmark.exe -t set,lpush -n 100000 -q

很可惜，在现在Windows的客户端上的redis上并没有参数t，此条命令无法完成。

Usage: redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n  [-k ]

 -h       Server hostname (default 127.0.0.1)
 -p           Server port (default 6379)
 -s         Server socket (overrides host and port)
 -c        Number of parallel connections (default 50)
 -n       Total number of requests (default 10000)
 -d           Data size of SET/GET value in bytes (default 2)
 -k        1=keep alive 0=reconnect (default 1)
 -r    Use random keys for SET/GET/INCR, random values for SADD
  Using this option the benchmark will get/set keys
  in the form mykey_rand000000012456 instead of constant
  keys, the  argument determines the max
  number of values for the random number. For instance
  if set to 10 only rand000000000000 - rand000000000009
  range will be allowed.
 -q                 Quiet. Just show query/sec values
 -l                 Loop. Run the tests forever
 -I                 Idle mode. Just open N idle connections and wait.

运行之后出现：Invalid option "-t" or option argument missing

使用命令以下进行压测：

redis-benchmark -n 100000 -q script load "redis.call('set','foo','bar')"

提示：Unexpected error reply, exiting...,'bar'): 0.00

理论上也是属于在windows环境下出现的问题。

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3.2.5 Spring Boot 打War包

添加以下

1.添加spring-boot-starter-tomcat的provided依赖

2.添加maven-war-plugin插件

3.修改主运行方法。如下代码所示：

 

@SpringBootApplication
public class MainApplication extends SpringBootServletInitializer {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(MainApplication.class, args);
	}

	@Override
	protected SpringApplicationBuilder configure(SpringApplicationBuilder builder) {
		return super.configure(builder);
	}
}

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3.2.6 导出jmx文件，在目标机器上做测试。

导出不用讲了吧，只需要写好参数，导出即可。

使用命令 进行测试

apache-jemeter/bin/jmeter.sh -n -t goods_list.jmx -l result.jtl