【连载 19】Rump-Up 功能

2025-03-01
河北
本文字数：2096 字
阅读完需：约 7 分钟

在性能测试中，Rump-Up 功能是一个非常重要的特性，它允许测试人员逐步增加系统负载，从而观察系统在不同压力下的表现。通过逐步增加负载，测试人员可以更准确地识别系统的性能瓶颈、容量限制以及潜在的缺陷。以下是对 Rump-Up 功能的详细解释和实现步骤的总结：

Rump-Up 功能的核心概念

逐步增加负载：Rump-Up 阶段从零负载开始，逐步增加压力，直到达到预期的最大负载。这个过程模拟了真实世界中系统负载逐渐增加的情况。
观察系统表现：在 Rump-Up 过程中，测试人员可以观察系统在负载逐渐增加时的性能表现，识别系统的性能拐点和瓶颈。
数据收集控制：为了避免低负载阶段的数据影响最终测试报告的准确性，通常在 Rump-Up 阶段不收集性能数据，等到所有线程都启动并达到最大负载后再开始收集数据。

实现 Rump-Up 功能的关键步骤

多线程任务类的改造：
增加数据收集开关：在多线程任务类中增加一个布尔类型的开关（countState），用于控制是否记录响应时间。
增加 CountDownLatch：用于同步 Rump-Up 阶段的线程启动状态。每个线程启动后，计数器减一，等到所有线程都启动后，Rump-Up 阶段结束。
执行类的改造：
计算线程启动间隔：根据 Rump-Up 的总时间和线程数量，计算每个线程的启动间隔时间。
逐步启动线程：按照计算出的间隔时间逐步启动线程，模拟负载逐渐增加的过程。
等待 Rump-Up 结束：使用CountDownLatch等待所有线程启动完毕，然后开启数据收集。
数据收集的控制：
Rump-Up 阶段不收集数据：在 Rump-Up 阶段，countState为false，不记录响应时间。
Rump-Up 结束后开始收集数据：当所有线程启动完毕后，将countState设置为true，开始记录响应时间。

代码示例

以下是多线程任务类和执行类的关键代码片段：

多线程任务类

public class ThreadTask implements Runnable {    public CountDownLatch rumpUpCountDownLatch;    public boolean countState = false;    public List<Integer> costTime = new ArrayList<>();
    @Override    public void run() {        rumpUpCountDownLatch.countDown(); // 计数器减一        try {            before(); // 前置处理            while (true) {                if (ABORT.get() || needStop || executeNum >= totalNum) {                    break; // 判断是否终止测试任务                }                try {                    if (countState) {                        executeNum++; // 记录执行次数                        long start = System.currentTimeMillis(); // 记录开始时间                        test(); // 测试方法                        long end = System.currentTimeMillis(); // 记录结束时间                        costTime.add((int) (end - start)); // 记录耗时                    } else {                        test(); // 测试方法                    }                } catch (Exception e) {                    if (countState) errorNum++; // 记录错误次数                    e.printStackTrace();                }            }            after(); // 后置处理        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        } finally {            stopCountDownLatch.countDown(); // 计数器减一        }    }}

复制代码

执行类

public class TaskExecutor {    public CountDownLatch rumpUpCountDownLatch;    public int rumpUpTime; // Rump-Up的总时间，单位秒
    public TaskExecutor(List<ThreadTask> tasks, String taskDesc, int rumpUpTime) {        this.tasks = tasks;        this.taskDesc = taskDesc;        this.rumpUpTime = rumpUpTime;        this.rumpUpCountDownLatch = new CountDownLatch(tasks.size());        for (ThreadTask task : tasks) {            task.rumpUpCountDownLatch = rumpUpCountDownLatch;        }    }
    public void start() {        int gap = rumpUpTime * 1000 / tasks.size(); // 计算每个线程的启动间隔        for (ThreadTask task : tasks) {            poolExecutor.execute(task); // 提交线程池执行            ThreadTool.sleep(gap); // 休眠，间隔提交多线程任务        }        try {            rumpUpCountDownLatch.await(); // 等待Rump-Up计数器为0        } catch (InterruptedException e) {            throw new RuntimeException(e);        }        tasks.forEach(f -> f.countState = true); // 开启数据收集        System.out.println("Rump-Up结束, 开始执行测试任务!");        this.startTimestamp = System.currentTimeMillis(); // 记录开始时间    }}

复制代码

总结

通过上述改造，性能测试引擎具备了 Rump-Up 功能，能够逐步增加系统负载，并在 Rump-Up 阶段结束后开始收集性能数据。这种设计不仅能够更准确地模拟真实世界的负载情况，还能避免低负载阶段的数据对测试结果的干扰。最终，测试人员可以通过分析测试报告，识别系统的性能瓶颈和容量限制，从而优化系统性能。

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/0bc77d943664e0fa7c7c5146b】。文章转载请联系作者。

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