dubbo服务接口 测试工具(本地测试dubbo接口)

网友投稿 267 2023-04-21


本篇文章给大家谈谈dubbo服务接口 测试工具,以及本地测试dubbo接口对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享dubbo服务接口 测试工具的知识,其中也会对本地测试dubbo接口进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

关于jmeter测试dubbo接口方式

本文章介绍如何使用jmeter测试dubbo接口,涉及如下两种方式

1.使用官方dubbo版本包测试dubbo接口

2.通过自己编写java请求插件,实现dubbo调用

选择方式1或方式2并没有什么区别,取决于部分自研公司对dubbo进行了封装,导致官方提供的dubbo包并不适用于方式1,则可以通过方式2去调用

https://github.com/ningyu1/jmeter-plugins-dubbo/releases
解压tar将获取到的jar包放入${JMETER_HOME}\lib\ext路径下(这里获取到的jar包为jmeter-plugins-dubbo-2.7.1-jar-with-dependencies),重启jmeter应用(这里重启完应用会添加取样器会多出一个dubbo sample)

右键添加,选择线程-线程组

2.光标对准线程组右键添加-取样器-dubbo sample

此处需要关注,当方法接收的是一个String,或者List等类型的参数,可参照截图配置
那么当方法接收的参数是一个对象时,需要获取对接接口的api jar包并关联到当前测试计划
选中测试计划,点击下方浏览按钮,选择对应的jar包

传参的具体方式可参照如下

接口1返回:

接口2返回

看了下网上的大多请求都是单接口请求dubbo,这样就会导致,每次有新的接口的时候都得去更新新的请求,这里提供一个一劳永逸的方法,通过泛化调用,实现一个jar请求可适配所有接口,一般看到这个文章的可能大多都是测试的同学,对于当前方法需要对java有一定的基础,所以这个时候就体验到学习的重要性了,下面开始操作吧

file-new-project,选择maven

输入组织-坐标后点击next

按需配置名称路径后点击finsh

pom.xml配置如下

实现方式如下

打包操作

左侧窗口为生成的jar包和lib目录

这里要说明下,网上提供了一种方式,通过修改安装目录bin下jmeter.properties文件关联lib下的依赖
文件中增加如下(通过尝试,这么做会导致jmeter启动由于jar包加载顺序的问题,ui部分控件不可用)

这里我使用的是另一种更为简便的方式
将原安装目录lib下ext修改为extbak
新建ext,并将工程lib下的jar包和dobbo-jmeter-interface-1.0-SNAPSHOT.jar放入之
由于可能会用到随机函数,从extbak获取ApacheJMeter_functions.jar,也放入到新建的ext目录下
重启jmeter,稍等片刻

添加java请求

添加结果树

点击运行后,结果树信息如下

后续可自行配置断言和随机参数等

cmd命令dubbo 消费者 怎么调用 提供者

现在很流行的Dubbo很多朋友都听说过吧,最近我也在看这方面的东西,分享先我的心得笔记。
先说说我们团队要做的项目框架,很简单重在实现基于zookeeper的dubbo注册。
框架:springmvc+spring+zookeeper+dubbo
项目分三层,model存放数据,view页面展示、controller下面具体逻辑实现。通过dubbo消费方和供应方注册,供应方给消费方暴露接口,供消费方调用。
工程部署需要配置文件有:
applicationContext-dubbo.xml
{--
<--
消费方应用名,用于计算依赖关系,不是匹配条件,不要与提供方一样
--
<--
使用zookeeper注册中心暴露服务地址
--
<--
生成远程服务代理,可以像使用本地bean一样使用demoService
--
<dubbo:reference
id="demoService"
interface="com.unj.dubbotest.provider.DemoService"
/
--}
dubbo.properties
{--
<--基于ZooKeeper的Dubbo注册中心直接部署tomcat,修改WEB-INF下文件--
dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
dubbo.admin.root.password=root
dubbo.admin.guest.password=guest
--}
zoo_sample.cfg
{--
zookeeper/conf/下,修改zoo_sample.cfg为zoo.cfg,启动bin/下zkServer.cmd
--}
因为引入dubbo,摒弃了原有Web
Service项目的wdls暴露,由于项目依赖关系严重,项目使用maven构建,通过Maven
pom.xml三维坐标引入jar包,调用dubbo暴露接口开发。
性能测试工具:LoadRunner、jmeter
接口测试工具:LoadRunner、jmeter、soapUI、Spotlight
安全测试工具:NStalker-Web、AppScan、TamperIESetup
自动化工具
:BadboyInstaller、QTP
/**
*
@author
wonter
*
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一天学一个模式
更新中,请关注我的博客!
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http://www.cnblogs.com/javame
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<b邮件:</b
yiyu1@163.com

dubbo协议的服务 怎么接口测试

dubbo支持多种远程调用方式,例如dubbo RPC(二进制序列化 + tcp协议)、http invoker(二进制序列化 + http协议,至少在开源版本没发现对文本序列化的支持)、hessian(二进制序列化 + http协议)、WebServices (文本序列化 + http协议)等等,但缺乏对当今特别流行的REST风格远程调用(文本序列化 + http协议)的支持。有鉴于此,我们基于标准的Java REST API——JAX-RS 2.0(Java API for RESTful Web Services的简写),为dubbo提供了接近透明的REST调用支持。由于完全兼容Java标准API,所以为dubbo开发的所有REST服务,未来脱离dubbo或者任何特定的REST底层实现一般也可以正常运行。
特别值得指出的是,我们并不需要完全严格遵守REST的原始定义和架构风格。即使著名的Twitter REST API也会根据情况做适度调整,而不是机械的遵守原始的REST风格。
附注:我们将这个功能称之为REST风格的远程调用,即RESTful Remoting(抽象的远程处理或者调用),而不是叫RESTful RPC(具体的远程“过程”调用),是因为REST和RPC本身可以被认为是两种不同的风格。在dubbo的REST实现中,可以说有两个面向,其一是提供或消费正常的REST服务,其二是将REST作为dubbo RPC体系中一种协议实现,而RESTful Remoting同时涵盖了这个面向。

Dubbo高性能网关--Flurry介绍

从架构的角度来看,API网关暴露http接口服务,其本身不涉及业务逻辑,只负责包括请求路由、负载均衡、权限验证、流量控制、缓存等等功能。其定位类似于Nginx请求转发、但功能要多于Nginx,背后连接了成百上千个后台服务,这些服务协议可能是rest的,也可能是rpc协议等等。

网关的定位决定了它生来就需要高性能、高效率的。网关对接着成百上千的服务接口,承受者高并发的业务需求,因此我们对其性能要求严苛,其基本功能如下:

Flurry是云集自研的一款轻量级、异步流式化、针对Dubbo的高性能API网关。与业界大多数网关不同的是,flurry自己实现了 http与dubbo协议互转的流式化的dubbo-json协议,可高性能、低内存要求的对http和dubbo协议进行转换。除此之外,其基于 netty作为服务容器,提供服务元数据模型等等都是非常具有特点的。下面我们将详细介绍 flurry的特性:

Flurry 网关请求响应基于Netty线程模型,后者是实现了Reactive,反应式模式规范的,其设计就是来榨干CPU的,可以大幅提升单机请求响应的处理能力。
最终,Flurry通过使用Netty线程模型和NIO通讯协议实现了HTTP请求和响应的异步化。

每一次http请求最终都会由Netty的一个Client Handler来处理,其最终以异步模式请求后台服务,并返回一个CompletableFuture,当有结果返回时才会将结果返回给前端。
见下面一段例子:

有了服务元数据,我们就可以不必需要服务的API包,并能够清晰的知道整个服务API的定义。
这在Dubbo服务Mock调用、服务测试、文档站点、流式调用等等场景下都可以发挥抢到的作用。

小孩子才分对错,成年人只看利弊。额外引入一个元数据生成机制,必然带来运维成本、理解成本、迁移成本等问题,那么它具备怎样的价值,来说服大家选择它呢?上面我们介绍元数据中心时已经提到了服务测试、服务 MOCK 等场景,这一节我们重点探讨一下元数据中心的价值和使用场景。

那么,Dubbo服务元数据能够利用到哪些场景呢?下面我们来详细描述。

Http请求,数据通过JSON传输,其格式严格按照接口POJO属性。返回结果再序列化为Json返回前端。现在大多数开源的网关,在dubbo协议适配上都是采用的泛化模式来做到协议转换的,这其中就包括 Soul 等。

JsonString - JSONObject(Map) - Binary

将JSON 字符串转换为 JSON 对象模型(JSONObject),此处通过第三方JSON映射框架(如Google的Gson, 阿里的FastJSON等)来做,然后将Map通过Hessian2 协议序列化为Binaray。

自定义的Dubbo-Json协议参考了 dapeng-soa 的流式解析协议的思想,详情请参考: dapeng-json

针对上述泛化模式转换Dubbo协议的缺点,我们在flurry-core 中的 Dubbo-Json 序列化协议做到了这点,下面我们来讲解它是如何高效率的完成JsonString到 dubbo hessian2 序列化buffer的转换的。

虽然大部分情况下的JSON请求、返回都是数据量较小的场景, 但作为平台框架, 也需要应对更大的JSON请求和返回, 比如1M、甚至10M. 在这些场景下, 如果需要占用大量的内存, 那么势必导致巨大的内存需求, 同时引发频繁的GC操作, 也会联动影响到整个网关的性能.

Dubbo-Json参考了XML SAX API的设计思想, 创造性的引入了JSON Stream API, 采用流式的处理模式, 实现JSON 对 hessian2 的双向转换, 无论数据包有多大, 都可以在一定固定的内存规模内完成.

流式协议,顾名思义就是边读取边解析,数据像水流一样在管道中流动,边流动边解析,最后,数据解析完成时,转换成的hessian协议也已全部写入到了buffer中。
这里处理的核心思想就是实现自己的Json to hessian2 buffer 的语法和此法解析器,并配合前文提及的元数据功能,对每一个读取到的json片段通过元数据获取到其类型,并使用 hessian2协议以具体的方式写入到buffer中。

首先我们来看看JSON的结构. 一个典型的JSON结构体如下

其对应Java POJO 自然就是上述三个属性,这里我们略过。下面是POJO生成的元数据信息

相比XML而言,JSON数据类型比较简单, 由 Object/Array/Value/String/Boolean/Number 等元素组成, 每种元素都由特定的字符开和结束. 例如Object以'{'以及'}'这两个字符标志开始以及结束, 而Array是'['以及']'. 简单的结构使得JSON比较容易组装以及解析。

如图,我们可以清晰的了解JSON的结构,那么对上述JSON进行解析时,当每一次解析到一个基本类型时,先解析到key,然后根据key到元数据信息中获取到其value类型,然后直接根据对应类型的hessian2序列化器将其序列化到byte buffer中。

当解析到引用类型,即 Struct类型时,我们将其压入栈顶,就和java方法调用压栈操作类似。
通过上面的步骤一步一步,每解析一步Json,就将其写入到byte buffer中,最终完成整个流式的解析过程。

拿上面json为例:

总结:

上述整个请求和响应,网关处理如下:

请求和响应中没有像泛化模式中的中间对象转换,直接一步到位,没有多余的临时对象占用内存,没有多余的数据转换,整个过程像在管道中流式的进行。

如上图所示,flurry dubbo网关不必依赖任何dubbo接口API包,而是直接通过获取服务元数据、并通过dubbo-json流式协议来调用后端服务。其本身不会耦合业务逻辑。

硬件部署与参数调整

对基于Y-Hessian的 异步化、流式转换的Yunji Dubbo API网关进行性能压测,了解它的处理能力极限是多少,这样有便于我们推断其上线后的处理能力,以及对照现有的Tomcat接入层模式的优势,能够节约多少资源,做到心里有数。

性能测试场景

上述场景均使用wrk在压测节点上进行5~10min钟的压测,压测参数基本为12线程256连接或者512连接,以发挥最大的压测性能。

flurry集Dubbo网关、异步、流式、高性能于一身,其目标就是替代一些以tomcat作为dubbo消费者的接入层,以更少的节点获得更多的性能提升,节约硬件资源和软件资源。

后续在flurry的基础上,将实现鉴权管理、流量控制、限流熔断、监控收集等等功能

Flurry : 基于Dubbo服务的高性能、异步、流式网关
dubbo-json : 自定义的Dubbo协议,支持流式序列化模式,为flurry网关序列化/反序列化组件。
Yunji-doc-site : 与元数据集成相关的项目,以及文档站点

dapeng-soa : Dapeng-soa 是一个轻量级、高性能的微服务框架,构建在Netty以及定制的精简版Thrift之上。 同时,从Thrift IDL文件自动生成的服务元数据信息是本框架的一个重要特性,很多其它重要特性都依赖于服务元数据信息。 最后,作为一站式的微服务解决方案,Dapeng-soa还提供了一系列的脚手架工具以支持用户快速的搭建微服务系统
dapeng-json :dapeng-json协议介绍 关于dubbo服务接口 测试工具和本地测试dubbo接口的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。 dubbo服务接口 测试工具的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于本地测试dubbo接口、dubbo服务接口 测试工具的信息别忘了在本站进行查找喔。

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