如何编写一套多线程的测试用例?

如何编写一套多线程的测试用例?

William
2022-10-22 / 0 评论 / 4 阅读 / 正在检测是否收录...

一、摘要

很多时候,新开发的功能在上线之前,我们都会进行压力测试,以防上线之后,突然出现性能瓶颈或者出现线程安全问题。

那么问题来了,如何进行压力测试呢?

实践的手段有很多种,比如采用 jmeter 、fiddler、postman 等第三方工具,可以快速实现性能压力测试。

当然除此之外,其实我们也利用 java 的多线程特性,完全可以自行编写一套多线程的压力测试。

下面我们以 访问百度首页服务 为例,向大家演示一下,采用 java 的多线程特性,该如何编写并发测试。

二、代码实践

方案一

说到多线程,大家可能想到的就是实例化一个Thread对象,然后启动它,就可以实现异步处理,以模拟100个用户同时请求百度首页为例,代码实践如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    //模拟100个线程,同时请求百度首页
    long start = System.currentTimeMillis();
    final int threadNum = 100;
    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);
    for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
        final int threadCount = i + 1;
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("thread " + threadCount + " start");
                //访问百度首页
                String url = "https://www.baidu.com";
                String rs = HttpUtils.getUrl(url);
                System.out.println("thread " + threadCount + " run result:" + rs);
                System.out.println("thread " + threadCount + " final");
                //执行完成之后,计数器减一
                countDownLatch.countDown(); 
            }
        }).start();    }
    //线程同步阻塞
    countDownLatch.await();
    System.out.println("执行耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}

实践过程非常简单,采用Thread + CountDownLatch组合,进行阻塞测试。

但是实际上往往我们进行多线程模拟用户进行访问某个服务的时候,每个用户的请求参数是不一样的,这个时候我们应该如何更加真实的贴近用户实际请求去测试呢?请看下面这个方案!

方案二

实际上在多线程并发编程中,它还有一个完美搭档,那就是 队列,采用 多线程+队列 组合编程模型,可以实现带任务的异步处理,并且性能高效!

下面我们还是以 访问百度首页服务 为例,采用 多线程+队列 组合模式来模拟 100 个用户总共发起了1000次访问百度首页,代码实践如下!

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    //将每个用户访问百度服务的请求参数,存入阻塞队列BlockingQueue中
    BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        queue.put("https://www.baidu.com?paramKey=" + i);
    }

    //模拟100个线程,执行1000次请求访问百度
    long start = System.currentTimeMillis();
    final int threadNum = 100;
    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);
    for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
        final int threadCount = i + 1;
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("thread " + threadCount + " start");
                boolean over = false;
                while (!over) {
                    String url = queue.poll();
                    if(Objects.nonNull(url)) {
                        //发起请求
                        String result =HttpUtils.getUrl(url);
                        System.out.println("thread " + threadCount + " run result:" + result);
                    }else {
                        //任务结束
                        over = true;
                        System.out.println("thread " + threadCount + " final");
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                }
            }
        }).start();
    }
    countDownLatch.await();
    System.out.println("执行耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}

当然,你还可以自由调整线程数,也可以采用 juc 包的线程池来实现多线程编程,改造逻辑如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    //将每个用户访问百度服务的请求参数,存入阻塞队列BlockingQueue中
    BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
         queue.put("https://www.baidu.com?paramKey=" + i);
    }

    //模拟100个线程,执行1000次请求访问百度
    long start = System.currentTimeMillis();
    final int threadNum = 100;
    //线程计数器
    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);
    //执行线程池
    ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadNum);
    for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
        final int threadCount = i + 1;
        fixedThreadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("thread " + threadCount + " start");
                boolean over = false;
                while (!over) {
                    String url = queue.poll();
                    if(Objects.nonNull(url)) {
                        //发起请求
                        String result =HttpUtils.getUrl(url);
                        System.out.println("thread " + threadCount + " run result:" + result);
                    }else {
                        //任务结束
                        over = true;
                        System.out.println("thread " + threadCount + " final");
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                }
            }
        });
    }
    countDownLatch.await();
    fixedThreadPool.shutdown();
    System.out.println("执行耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}

其中 BlockingQueue 阻塞队列,支持线程数据共享,当一个线程把数据取出之后,另一个线程无法再取,最后的运行效果是一样的!

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