强大的扩展性是压力测试工具 JMeter 的一个重要特点。虽然本身内置的函数、协议支持有限,但是 JMeter 提供了良好的扩展框架,允许使用者对其进行扩展。

本文将介绍如何利用 JMeter 的扩展性来实现自定义的函数,用户可以通过此方式扩展出性能测试过程中所需要的函数功能。

对于 JMeter 了解不多的读者,可参阅往期内容:​​开源测试工具 JMeter 介绍​

JMeter 函数简介

由于 JMeter 函数相对简单,本文便以它作为起点。

JMeter 函数(function)可以让用户在编辑测试脚本的时候插入到任何 Sampler 或者其他测试元素中,执行相应的任务。比如,​​__machineName​​ 取得 JMeter Agent 所在机器的主机名,​​__machineIP​​ 取得 JMeter Agent 所在机器的 IP 地址,​​__RandomString​​ 得到一个随机的字符串。JMeter 所提供的内置函数完整列表,请参考​​官方文档​​。

总体来说,扩展 JMeter 的函数可以分成下面几个步骤:

  1. 在 IDE (以下将以 Eclipse 为例)中新建 Maven 项目,引入扩展 JMeter 函数所需的依赖;
  2. 编写实现自定义函数的代码,并对其编译打包;
  3. 将编译好的包拷贝至 JMeter 的扩展目录,编辑测试脚本,在脚本中使用自定义的函数;
  4. 运行自定义的函数,查看运行结果是否正确。

接下来我们将以一个返回随机偶数的自定义函数为例,来带大家了解完整的开发过程。

创建扩展 JMeter 项目

本例中将使用 Maven 来管理依赖并进行打包。

在 Eclipse 中新建一个 Maven 项目:File > New > Project,选择 Maven Project,如下图所示:

JMeter扩展开发:自定义函数_JMeter

在向导的第 2 页里,选择 Create a simple project (skip archetype selection),使用默认的 Workspace,或指定 Workspace 位置,并点击下一步:

JMeter扩展开发:自定义函数_物联网_02

在向导的第 3 页,指定 Group Id 和 Artifact Id。点击完成,完成项目的创建:

JMeter扩展开发:自定义函数_emqx_03

通过 Maven 引入相应的 JMeter 依赖

打开 pom.xml ,在 中加入 JMeter 的 ApacheJMeter_core 和 ApacheJMeter_functions 依赖,如下所示:

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.jmeter</groupId>
<artifactId>ApacheJMeter_core</artifactId>
<version>5.4.3</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.jmeter</groupId>
<artifactId>ApacheJMeter_functions</artifactId>
<version>5.4.3</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
</dependencies>

由于 ApacheJMeter_core 和 ApacheJMeter_functions 已经包含在 JMeter 的运行时中,所以后面编译打包出来的 jar 不需要包含它们,此处将这两个依赖的 scope 设为 provided。

保存 pom.xml 后,如果 Maven 没有开始自动下载相关的依赖文件,在项目上右键点击,选择 Maven > Update Project,完成依赖的下载。

扩展 JMeter 函数

要实现扩展 JMeter 函数,有两处要点:

  1. 实现函数功能的类所在的 package 的声明必须包含".functions"
  2. 实现类继承 org.apache.jmeter.functions.AbstractFunction,并且编写相应方法的实现逻辑。
package 名字

JMeter 可以通过非 UI 方式运行,因为它的设计中让一些核心的类(非 UI 相关的,比如 ApacheJMeter_core 等)可以在非 UI 运行方式下被优先加载进来,加载这些类的时候是通过命名规则来实现的。所有实现 JMeter 函数的类必须包含".functions.",因此我们自定义实现的类里也必须遵守这一规则,比如,类所在的 package 名称为"com.xmeter.customized.functions"。当然也可以通过更改 jmeter.properties 中的配置来实现改变命名规则,如下图所示(但一般来说不推荐更改此项配置):

classfinder.functions.contain=.functions.
扩展 AbstractFunction 类

ApacheJMeter_core 中的 AbstractFunction 类提供了4个抽象方法,在扩展的时候需要实现它们。

方法 1:

public String execute(SampleResult previousResult, Sampler currentSampler) throws InvalidVariableException;

JMeter 会将上次运行的 SampleResult 和当前的 Sampler 作为参数传入 execute 方法中,方法的返回值就是在运行该函数后应得到的值,返回类型为 String 类型。该方法如果操作了非线程安全的对象(比如文件),则需要对该方法进行线程同步保护。

方法 2:

public List<String> getArgumentDesc();

getArgumentDesc 方法用于告诉 JMeter 关于你实现的函数所需的参数的描述。

方法 3:

public void setParameters(Collection<CompoundVariable> parameters) throws InvalidVariableException;

setParameters 方法用于传递用户在执行过程中传入的函数所需的实际参数值。该方法在函数没有参数的情况下也会被调用。一般该方法传入的参数会被保存在实现类中的全局变量里,并在其后 JMeter 调用到 execute 方法时使用到。

方法 4:

public String getReferenceKey();

getReferenceKey 方法返回的就是此处自定义的函数的名字。JMeter 约定的命名规则是在函数名前面加入双下划线"__"。建议函数的名字跟实现类的类名保持一致,而且 getReferenceKey 方法返回的名字以 static final 的方式在实现类中定义好,避免在运行的时候更改它。

源代码实现

实现的源代码如下所示,重要的代码已经有注释。

package com.emqx.xmeter.demo.functions;

import java.util.Collection;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

import org.apache.jmeter.engine.util.CompoundVariable;
import org.apache.jmeter.functions.AbstractFunction;
import org.apache.jmeter.functions.InvalidVariableException;
import org.apache.jmeter.samplers.SampleResult;
import org.apache.jmeter.samplers.Sampler;

public class MyRandomFunc extends AbstractFunction {

//自定义function的描述
private static final List<String> desc = new LinkedList<String>();
static {
desc.add("Get a random int within specified parameter value.");
}

//function名称
private static final String KEY = "__MyRandomFunc";

private static final int MAX_PARA_COUNT = 1;
private static final int MIN_PARA_COUNT = 1;

//传入参数的值
private Object[] values;

private Random r = new Random();

@Override
public List<String> getArgumentDesc() {
return desc;
}

@Override
public String execute(SampleResult previousResult, Sampler currentSampler) throws InvalidVariableException {
try {
int max = new Integer(((CompoundVariable) values[0]).execute().trim());
int val = r.nextInt(max);
return String.valueOf(val);
} catch(Exception ex) {
throw new InvalidVariableException(ex);
}
}

@Override
public String getReferenceKey() {
return KEY;
}

@Override
public void setParameters(Collection<CompoundVariable> parameters) throws InvalidVariableException {
checkParameterCount(parameters, MIN_PARA_COUNT, MAX_PARA_COUNT); //检查参数的个数是否正确
values = parameters.toArray(); //将值存入类变量中
}

}

编译并拷贝到 JMeter 扩展目录

接下来的一步就是要把实现类编译生成 jar 包并且拷贝到 JMeter 的扩展目录。编译打包部分可参考以下的 Maven :

<build>
<finalName>my-demo-plugins-${project.version}</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.8.0</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<!-- 打包方式 -->
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>assemble-all</id>
<phase>package</phase><!-- 绑定到package阶段上 -->
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>

接下来在 Eclipse 中新增一个 Maven Build 的运行配置,请参见下图:

JMeter扩展开发:自定义函数_IoT_04

运行上面这个 Maven Build 之后,在工程的 target 目录下,会发现新生成了 my-demo-plugins-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar。把这个jar 拷贝至 JMeter扩展开发:自定义函数_emqx_05JMETER_HOME 指 JMeter 的安装目录),重新启动 JMeter。

点击工具 > 函数助手对话框,如果配置正确的话就能出现自己定义的函数,如下图所示。点击右下角的"生成"按钮,会生成调用该函数后生成的示例结果。

JMeter扩展开发:自定义函数_IoT_06

测试自定义函数

最后我们创建一个测试,来验证该 JMeter 函数工作是否正常,我们将使用 Dummy Sampler 作为测试用的取样器。Dummy Sampler 是一个第三方扩展的取样器,提供基本的请求和响应模拟功能,在脚本调试或 JMeter 学习期间可以作为简单的模拟数据生成器来使用。Dummy Sampler 在 JMeter 社区中可以找到,我们先介绍一下它的安装方法。

Dummy Sampler 可以通过 JMeter 插件管理器完成安装。

  1. 点击以下链接下载:​​https://jmeter-plugins.org/get/​
  2. 将下载的 jmeter-plugins-manager-1.7 放到 $JMETER_HOME/lib/ext 目录下,并重启 JMeter。
  3. 如果安装成功,重启 JMeter 后,菜单"选项"中将出现"Plugins Manager":

JMeter扩展开发:自定义函数_物联网_07

  1. 打开"Plugins Manager"后,选择"Available Plugins",在左侧的列表中搜索并选择"Dummy Sampler",然后点击"Apply Changes and Restart JMeter"按钮。如下图所示:

JMeter扩展开发:自定义函数_JMeter_08

  1. JMeter的Plugins Manager 将下载相关文件,并且在安装完成后自动重启 JMeter。打开"Plugins Manager"后,将发现"Dummy Sampler"已出现在"Installed Plugins"中。

接下来,我们在测试脚本中使用 Dummy Sampler。先在线程组中添加 > 取样器 > jp@gc - Dummy Sampler:

JMeter扩展开发:自定义函数_物联网_09

可以进一步设置请求内容、连接时间、延迟时间、响应时间、响应码、响应内容等模拟数据。在这次测试中,我们将自定义函数生成的随机数设置为响应内容,参数设为 100,也就是指定生成小于 100 的偶数。

JMeter扩展开发:自定义函数_emqx_10

为方便查看测试结果,添加监听器,如"察看结果树"。然后运行测试,如果一切正常,在"响应数据"部分应该就能看到由该函数生成的随机整数了。

JMeter扩展开发:自定义函数_emqx_11

版权声明: 本文为 EMQ 原创,转载请注明出处。

原文链接:​​https://www.emqx.com/zh/blog/jmeter-extension-development-custom-functions​