如何编写一套多线程的测试用例？ 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！