随着JMeter的应用,发现JMeter的局限性越来越多,急需进一步扩展改进。

  一、几百兆的sample 日志解析出现OutOfMemory

  最近的几个项目都是Java sample 日志,应用都是高达300 tps的,而响应时间都在百毫秒级别,所以在 <60分钟的运行过程中,生成JMeter 采样日志到达几百兆。

  用JMeter gui解析日志,多次出现OutOfMemory,不爽。

  规避但不治本方法:

  1) 放到>4G 内存的LINUX 机器上, 设置-Xmx2048m甚至更高启动JMeter.sh

  2) 放到64位的java 版本上

  3) 减少java sample运行时间或者次数,减少日志尺寸

  4) 对要求长时间的场景,采用shell 方式启动-关闭jmeter-重命名生成日志 的方式减少日志尺寸

  最根本方法:改写jmeter日志解析部分为NONE GUI,或者用C/c++效率更高的语言解析有规律日志

  二、分布式多台监控机器

  这个也不是jmeter 的长处。尤其是要求监控iowait%,netstat 连接数,NAS 上监控数据。

  解决办法:

  用loadrunner monitor+扩展DLL。

  三、被测程序为client API

  由于JMeter 运行消耗资源较大,无法清晰区分client api本身是否有短期对象、内存泄漏。

  在确认Client api自身没有并发问题、内存泄漏、短期对象问题后,

  可以client api内部加入一些度量数据输出到excel + 结合jmeter获取更多的平均值、标准差等数据

  四、面向目标的场景控制

  比如要求控制服务器的资源在一定负载下。如要求linux 机器load 接近5时,求解TPS为多少?

  由于系统受到应用CACHE,OS CACHE,NAS CACHE 等影响,单纯采用JMeter 将耗费极大精力。

  解决方法:

  用java 多线程程序发起压力+另外线程检索/proc 目录数据视负载增加/减少压力线程数。同时将变化的线程数与资源负载输出到文件,将这些数据做趋势分析。

  再用线程数应用在jmeter上 反馈验证。

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