今日收到一个同事的求救信息,说正在做gRPC接口测试,用的是jmeter的一个第三方插件,叫jmeter-grpc-request,平日用着挺好用的,今天设置了100个线程,持续跑,结果才跑了5000来个请求,就卡住了。
卡住了?什么是卡住了呢?
我仔细问了,才知道是jmeter整个没有响应了,只能强行杀进程才能停止。这是怎么回事呢?
我问同事要了jmeter的脚本文件,并且下载了这个gRPC取样器的插件,在我本机试了一下,果然,线程数量很少时候,运行正常,但是数量多了一些(仅仅到了50),很快就出现了jmeter无响应的情况。
根据经验,立刻切到启动jmeter的命令行界面,看到的提示是内存溢出(OutOfMemoryException)。
这是很奇怪的现象,按理来说,仅仅是50个线程,才跑了几千的请求量,怎么就内存溢出了呢?我们知道,jmeter默认的运行内存是1G(HEAP=”-Xms1g -Xmx1g -XX:MaxMetaspaceSize=256m”)几千的请求量,什么东西占用了1G的Heap空间?
jmeter工具还是挺方便的,在出现了内存溢出后,自动dump出了此时的JVM情况,在当前的运行目录下生成了java_pid.hprof文件(id是当时jmeter的进程ID)。
所以我用jhat命令来读取hprof文件,看看到底什么东西占用了这么多内存:
$ jhat -port 7001 java_pid<id>.hprof
这里我用了-port参数指定了7001端口,因为默认的7000端口已经被我机器上别的程序占用了。
经过一段时间的等待(dump出来的hprof文件文件太大了,上G),命令行提示已读取完成,此时jhat会启动一个Web服务器,打开浏览器输入http://localhost:7001就可以看到jvm中加载的所有对象。
当然,我要看的是Heap中这些对象的占用空间情况,所以通过最底下的链接,切换到了heap内存分析页:
很明显,排在前几行的就是“罪魁祸首”了。
也许有的小伙伴不清楚,class [B是什么,其实就是java中的byte数组,居然占了300多MB的内存空间。
其次,就是FiledDescriptor对象,占了200多MB的内存空间。这两个大户,耗费了一半的Heap内存,难怪内存不够了。
那么现在的问题就在于两个地方,
这个byte数组,存了什么,为何这么多;
这个FiledDescriptor为何这么多实例。
这就只能从代码角度来分析了。
根据对jmeter组件开发的了解,代码从继承AbstractSampler的Sampler开始。当在jmeter中开始运行取样器时,执行的就是sample方法,仔细看看sampler中的sample方法:
@Override
public SampleResult sample(Entry ignored) {
GrpcResponse grpcResponse = new GrpcResponse();
SampleResult sampleResult = new SampleResult();
try {
initGrpcClient();
sampleResult.setSampleLabel(getName());
String grpcRequest = clientCaller.buildRequestAndMetadata(getRequestJson(),getMetadata());
sampleResult.setSamplerData(grpcRequest);
sampleResult.setRequestHeaders(clientCaller.getMetadataString());
sampleResult.sampleStart();
grpcResponse = clientCaller.call(getDeadline());
sampleResult.sampleEnd();
sampleResult.setSuccessful(true);
sampleResult.setResponseData(grpcResponse.getGrpcMessageString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
sampleResult.setResponseMessage("Success");
sampleResult.setDataType(SampleResult.TEXT);
sampleResult.setResponseCodeOK();
} catch (RuntimeException e) {
errorResult(grpcResponse, sampleResult, e);
}
return sampleResult;
}
initGrpcClient()方法,应该是作者写的一个初始化gRPCClient的方法,进去看看:
private void initGrpcClient() {
if (clientCaller == null) {
clientCaller = new ClientCaller(
getHostPort(),
getProtoFolder(),
getLibFolder(),
getFullMethod(),
isTls(),
isTlsDisableVerification());
}
}
嗯,果然是new了一个ClientCaller对象。里面的get方法,is方法都不用管,明显是从sampler界面中获取参数值,跟我们要探寻的东西无关。那么我们要到ClientCaller的构造方法里面看看:
public ClientCaller(
String HOST_PORT,
String TEST_PROTO_FILES,
String LIB_FOLDER,
String FULL_METHOD,
boolean TLS,
boolean TLS_DISABLE_VERIFICATION) {
this.init(HOST_PORT, TEST_PROTO_FILES, LIB_FOLDER, FULL_METHOD, TLS, TLS_DISABLE_VERIFICATION);
}
private void init(
String HOST_PORT,
String TEST_PROTO_FILES,
String LIB_FOLDER,
String FULL_METHOD,
boolean TLS,
boolean TLS_DISABLE_VERIFICATION) {
try {
tls = TLS;
disableTtlVerification = TLS_DISABLE_VERIFICATION;
hostAndPort = HostAndPort.fromString(HOST_PORT);
metadataMap = new LinkedHashMap<>();
channelFactory = ChannelFactory.create();
ProtoMethodName grpcMethodName =
ProtoMethodName.parseFullGrpcMethodName(FULL_METHOD);
// Fetch the appropriate file descriptors for the service.
final DescriptorProtos.FileDescriptorSet fileDescriptorSet;
try {
fileDescriptorSet = ProtocInvoker.forConfig(TEST_PROTO_FILES, LIB_FOLDER).invoke();
} catch (Throwable t) {
shutdownNettyChannel();
throw new RuntimeException("Unable to resolve service by invoking protoc", t);
}
// Set up the dynamic client and make the call.
ServiceResolver serviceResolver = ServiceResolver.fromFileDescriptorSet(fileDescriptorSet);
methodDescriptor = serviceResolver.resolveServiceMethod(grpcMethodName);
createDynamicClient();
// This collects all known types into a registry for resolution of potential "Any" types.
registry = JsonFormat.TypeRegistry.newBuilder()
.add(serviceResolver.listMessageTypes())
.build();
} catch (Throwable t) {
shutdownNettyChannel();
throw t;
}
}
嗯,代码有点长,主要方法是init,里面看到了一个有嫌疑的语句:
fileDescriptorSet = ProtocInvoker.forConfig(TEST_PROTO_FILES, LIB_FOLDER).invoke();
invoke方法返回了一个FileDescriptorSet对象,这个对象,是Google的ProtoBuf的核心对象。那么他到底是怎么获得的?这引起了我的兴趣。所以果断跟了进去:
public FileDescriptorSet invoke() throws ProtocInvocationException {
Path wellKnownTypesInclude;
Path googleTypesInclude;
try {
wellKnownTypesInclude = setupWellKnownTypes();
} catch (IOException e) {
throw new ProtocInvocationException("Unable to extract well known types", e);
}
Path descriptorPath;
try {
descriptorPath = Files.createTempFile("descriptor", ".pb.bin");
} catch (IOException e) {
throw new ProtocInvocationException("Unable to create temporary file", e);
}
// Large folder processing, solve CreateProcess error=206
final ImmutableSet<String> protoFilePaths = scanProtoFiles(discoveryRoot);
ImmutableList<String> protocArgs = null;
if (protoFilePaths.size() > largeFolderLimit) {
try {
File argumentsFile = createFileWithArguments(protoFilePaths.toArray(new String[0]));
protocArgs = ImmutableList.<String>builder()
.add("@" + argumentsFile.getAbsolutePath())
.addAll(includePathArgs(wellKnownTypesInclude))
.add("--descriptor_set_out=" + descriptorPath.toAbsolutePath().toString())
.add("--include_imports")
.build();
} catch (IOException e) {
logger.error("Unable to create protoc parameter file", e);
}
}
if (protocArgs == null) {
protocArgs = ImmutableList.<String>builder()
.addAll(protoFilePaths)
.addAll(includePathArgs(wellKnownTypesInclude))
.add("--descriptor_set_out=" + descriptorPath.toAbsolutePath().toString())
.add("--include_imports")
.build();
}
invokeBinary(protocArgs);
try {
return FileDescriptorSet.parseFrom(Files.readAllBytes(descriptorPath));
} catch (IOException e) {
throw new ProtocInvocationException("Unable to parse the generated descriptors", e);
}
}
一大段代码,从开始到invokeBinary(protocArgs),都为了做一件事情,根据从界面获取的proto文件的根目录,来生成对应的protoc命令行的参数,像descriptor_set_out,include_imports,这些不都是protoc工具的参数嘛。那么,invokeBinary(protocArgs)这里必然是执行了protoc命令,而protocArgs就是那些传入的参数,根据这些参数,可以知道protoc命令将指定的proto源文件编译为.pb的二进制文件,并存放在descriptorPath目录下。注意,不管多少个proto文件,都会被编译到一个pb文件中,这个文件,就是所谓的FileDescriptorSet的序列化后的内容。
然后就是
return FileDescriptorSet.parseFrom(Files.readAllBytes(descriptorPath));
parseFrom方法就是从descriptorPath目录下读取pb文件,readAllBytes就是按字节读取文件内容的方法,返回byte数组,并反序列化成FileDescriptorSet对象。
代码逻辑上讲,没什么问题,但是问题就在于,当进行多线程压测时,每运行一次,就会编译并读取一次pb文件,发上千次请求的时候,岂不是读取了上千次?另外,我们公司的proto文件大概有数百个,都放在一个目录下面,而进行压测的小伙伴也没有把依赖的proto文件单独拉出来,直接读取了整个大目录,导致这个编译后的pb文件里面囊括了公司的全部proto文件,这么一来,岂不是很容易导致内存溢出吗?这就是真正出问题的原因。
处理方式嘛,自然也就比较简单了,把这个FileDescriptorSet对象,当然还有一些其他对象,我把这些本来的fields改造成单例,也就是静态对象:
private static DescriptorProtos.FileDescriptorSet fileDescriptorSet;
private static Descriptors.MethodDescriptor methodDescriptor;
private static ServiceResolver serviceResolver;
private static JsonFormat.TypeRegistry registry;
而代码中原来给这些对象赋值的地方,则改成是否为空的判断:
if(ClientCaller.fileDescriptorSet == null) {
ClientCaller.fileDescriptorSet = ProtocInvoker.forConfig(TEST_PROTO_FILES, LIB_FOLDER).invoke();
}
这样一旦判断有值,就不会反复进行读取值了。
改完了源码,将插件重新进行编译,又发现了源码居然还少一个依赖,也不知道作者日常是怎么编译成功的,哈哈,赶紧补上,并且顺带把他的依赖库升了一下级。
然后执行:
$ mvn package
这样打包成jar包后,重新复制到jmeter的lib/ext目录下,测试了一下100线程300s的压测,顺利完成。嗯,看来问题解决了。
因为FileDescriptorSet被我简单的改成了单例,所以一旦读取过值之后,就不会再次赋值,导致在jmeter中,用过一次这个插件后,要想改测别的proto,会失败,因为不会重新编译并读取了。所以要重新打开jmeter才能改新的测试接口。算是一个小问题吧,不过影响不大,暂时先改到这个程度了。
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