开源啦！强大TARS性能测试工具TarsJMeter

TARS是由腾讯开源的高性能和多语言微服务框架。TarsJMeter是TARS基金会开源项目之一，它是一套运行在JMeter环境上的性能测试方案，目的是给高性能TARS协议提供性能测试与评估。本文主要介绍了TarsJMeter插件的实现机制，操作流程及测试扩展，用于帮助用户快速上手TarsJMeter。

TarsJMeter是一款针对高性能TARS协议定制的JMeter测试插件，其目的是为了给用户提供TARS服务的性能评估与测试方案。适用于如下场景：

• TARS服务的开发者，对开发的TARS服务进行简单的自测，可使用JMeter搭载该插件实现自测。

• TARS服务的性能测试者，对部署的TARS服务进行性能验证与报告，可使用JMeter搭载该插件完成验证。

易用性强：用户只需对JMeter有一定的了解，即可采用TarsJMeter简洁的UI实现测试用例开发。

支持分布式：通过JMeter的集群模式，可实现TARS服务的负载测试。目前已使用集群模式轻松触顶测试过吞吐量达50000TPS的TARS单服务。

支持复杂场景：TarsJMeter结合JMeter丰富的LogicController, Pre Processors, Post Processors, Timer, Config Element等组件，可丰富测试场景，使得测试用例不再是单一的接口测试。

数据可监控：JMeter可把TARS服务的测试数据上报至InfluxDB（时序数据库），InfluxDB可与第三方监控平台对接，实现对数据流量的实时监控。

Tars-Core/Tars-RPC源码提供的交互方式如下图所示（以Java为例）： 

TarsJMeter的端侧依靠tars2json，json2stream，stream2json实现去编译，去代码化交互，如图所示：

比较两者，看上去都是对TARS文件做转换，但是Tars2Json的方法，并没有把TARS文件转成测试代码，这使得用户使用TarsJMeter时，无需考虑编译，写代码，生成执行文件等操作；只需在TarsJMeter提供的UI界面上更改自动生成json字符串里“value”字段值即可。

TarsJMeter的测试执行如下图：

TarJMeter把线程调度运行，数据监听等都交给了JMeter自带的基础组件，用户只需关注TARS用例本身。如若想上下文串联多个TARS服务，可以通过JMeter的BeanShell等处理TasrJMeter返回的响应结果来实现；也可提出改进建议，我们后续根据需求提供灵活的TARS配置及后置插件。

安装步骤

• 安装JavaJDK(建议Java8以上)；

• 下载JMeter，解压到本地目录即可，建议JMeter 5.2及以上版本；

• 安装目录下的 /bin 存放了jmeter可执行文件; 安装目录下的/lib/ext可以添加扩展的第三方协议测试库；

• Gradle编译打包或者dist下载

• 生成或下载tars_jmeter.jar后，把它放入JMeter安装目录下的/lib/ext里。

用例执行

• 打开JMeter（执行JMeter目录下的bin/jmeter.bat或bin/jmeter.sh）

• 依次添加线程组、取样器（Sampler），出现通用TARS请求表示安装成功。

• 选择通用TARS请求，创建采样器完成。TARS服务文件示例：

采样器示例配置

• 被测服务地址：待测TARS服务的IP

• 被测服务端口：待测TARS服务端口

• 被测服务路径：待测TARS服务的Servant节点信息，例如：TestTars.HelloServer.HelloObj

• 被测接口方法：待测TARS服务的被测函数方法，例如：hello4

• 接口返回值类型：被测函数方法的Return返回值

• tars2json：本地TARS文件或包含TARS的目录中TARS结构体自动转换为供测试使用的JSON格式

详解下，因为TARS文件采用IDL（交互式数据语言）实现可视化编程。TARS的IDL对数据结构的描述定义一般是如下方式，其结构的每个字段依次包括`tag`（指在序列化时这个字段在结构中被序列化的顺序）、是否必须、类型、名称。示例如下：

在设计TarsJson结构时，目标是使用JSON结构精准的描述每一个Tars Struct的数据内容，同时易读易懂。上述结构将被翻译为:

由此可见整个JSON结构：

• 保留了TARS IDL描述文件中的字段名（tryLoginTime），保证人们在读JSON时，能一眼看懂每个字段的含义；

• `value`后跟字段的值；

• `type`字段用于保证字段值能够精准的序列化/反序列化为正确的类型；

• `tag`字段保证了序列化顺序。

除此之外，TarsJson的结构设计在代码层面，通过区分通用类型、TARS类型、map类型、vector类型，四种类型的输入输出方法嵌套调用，保证无论您的TARS结构如何复杂，都能通过我们的插件一键转化为TarsJson。

方法参数列表：

• 名称（自定义，一般为函数的入参变量名）

• 方法参数列表（根据函数的入参变量类型，转换为对应的JSON格式）

• type（选择函数的入参类型）例如：inthello4(int no, out User user)

注意的是方法参数列表的JSON可视化数据支持映射类型如下：（具体详见GitHub）

• TARS结构化数据

• map字典

• vector数组

• 8种常用的数据类型byte、int、short、long、float、double、string、boolean

• 8种常见类型的数据数组byte[]、int[]、short[]、long[]、float[]、double[]、string[]、boolean[]

TARS扩展参数：提供基本的TARS测试环境配置，可修改

请求上下文：客户context（上下文信息）上报，客户端至TARS服务端单向。

请求状态：客户与TARS服务间双向交互状态信息

点击运行，查看树结果，可获取TARS服务的响应信息

（更多安装与使用细节可详见GitHub）

JMeter有一个广为人知的缺点：它的经典模型每个用户就是一个JavaThread，在线程调度方面，资源耗用是比较大的，这将导致单台部署JMeter的压测机器输出性能可能不会太高。但是，JMeter支持分布式压测，通过如下图的组网，可伸缩扩展JMeterslave个数，轻松满足各个量级的压力需求。

同时可以使用JMeter压测集群K8s部署方案来更加方便的管理压测集群，参考：https://github.com/kubernauts/jmeter-kubernetes

TarsJMeter是一个桥梁，连接着开源性能测试框架JMeter和TARS，让使用TARS的工程师们注意力集中在服务设计和开发上。当TARS需要测试时，可以借助JMeter庞大的社区、完善的基础组件、海量的文档、标准的测试操作来完成服务性能评估，以及丰富TARS的构建场景。而我们只是桥梁的设计者，既希望TARS的开源共建往前迈进，同时也能延伸JMeter的开源支持。

最后，欢迎各位在测试中体验TarsJMeter，若能提出改善建议，也是及时帮助我们完善TarsJMeter，非常感谢大家也参与入来贡献，记得来Star和Fork哦！

TarsJMeter GitHub地址：https://github.com/TarsCloud/TarsJMeter

TARS官方培训电子书下载：（或者点击“阅读原文”） https://wj.qq.com/s2/6570357/3adb/