之前写了两篇文章分享自己对几种性能测试框架的测试：性能测试框架对比初探、性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
上次的测试中，我在局域网起了一个基于FunTester moco server框架架构图的服务，服务单机QPS在15k左右到达瓶颈，但是初步判断是局域网带宽导致的，由于时间原因我并没有在深入排查原因。刚好一个朋友想知道Gatling性能测试框架在实际测试中跟其他框架的比较结果，我就趁着周末时间搞了一个本地的moco服务来测试K6、Gatling和FunTester三个测试框架在10万QPS级别测试中的表现。
准备工作
本机硬件2.6 GHz 六核Intel Core i7，CPU统计数据来自活动监视器，100%代表消耗了一个CPU线程，理论上全部CPU资源当做1200%，内存数据也来自活动监视器。
首先我利用FunTester moco server框架架构图测试框架在局域网环境起了一个测试服务，只有一个兜底接口。Groovy脚本如下：
import com.mocofun.moco.MocoServer
class TestDemo extends MocoServer{
static void main(String[] args) {
def log = getServerNoLog(12345)
log.response("hello funtester!!!")
def run = run(log)
waitForKey("fan")
run.stop()
}
}
由于放在了本机，所以也就基本不用考虑网络带宽问题，经过本人自测，QPS实测数据最高12万，所以本次测试结果基本都在10万QPS这个级别上。而且单机线程数会从更低的1并发开始，实测当达到10并发时，本机CPU已经跑满了（被测服务消耗大概25%CPU）。
由于Gatling使用的脚本语言Scala和FunTester测试框架使用的脚本语言Groovy都是基于JVM的语言，所以我均采用默认配置进行测试，不再进行修改JVM参数的测试，主要原因是不会Scala修改JVM参数。
脚本准备
K6
脚本内容如旧文：性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
FunTester
本机Java SDK版本同上，Groovy SDK版本：Groovy Version: 3.0.8 JVM。Java堆内存设置1G，其他参数默认。
脚本内容如旧文：性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
Gatling
脚本内容改编自自带模板，内容如下：
package computerdatabase
import scala.concurrent.duration._
import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
class FunTester extends Simulation {
val httpProtocol = http
.baseUrl("http://localhost:12345/m")
val scn = scenario("FunTester").repeat(120000){
exec(http("FunTester").get("/m"))
}
setUp(scn.inject(atOnceUsers(10)).protocols(httpProtocol))
}
实战开始
如我之前所说，由于QPS太高，导致很低线程即跑满本机CPU，所以继续增加并发数没有多大意义了。所以本地都是在较低线程数情况测得。
这里解释一下线程数和并发数，在部分框架中，有些框架称为用户数，有些叫做线程数和并发数。本期都成为并发数，与旧文并发数一致。
由于各个框架使用的平均响应时间（RT）都是ms单位计算的，所以我在平均影响时间小于1ms的时候把平均响应时间记作1ms。
1并发
测试结果：
| 框架 | CPU | 内存 | QPS | RT |
|---|---|---|---|---|
| K6 | 136.75 | 97 | 10543 | 1 |
| Gatling | 88.01 | 344 | 19506 | 1 |
| FunTester | 56.12 | 539 | 18859 | 1 |
Gatling测试框架在计算测试成果，生成测试报告的时候使用CPU会更高，这一点让我有点意外。这里K6测试的QPS偏低，有点小意外。FunTester这里消耗内存比较多，还能接受。
5并发
测试结果：
| 框架 | CPU | 内存 | QPS | RT |
|---|---|---|---|---|
| K6 | 449.15 | 139.5 | 37219 | 1 |
| Gatling | 341.19 | 350.5 | 63624 | 1 |
| FunTester | 243.19 | 945.0 | 71930 | 1 |
Gatling计算测试结果生成测试报告时候消耗CPU跟单线程一致，在100%上下，但是耗时明显增长了很多。到这里，FunTester的表现还是可以的，我总结了一下内存占用比较高的原因，应该是我测试过程中把测试数据存在内存里面了。这里K6测试框架测出来的QPS大概是其他两个框架的一半。
10并发
测试结果：
| 框架 | CPU | 内存 | QPS | RT |
|---|---|---|---|---|
| K6 | 702.05 | 299.9 | 61087 | 1 |
| Gatling | 524.70 | 350.2 | 94542 | 1 |
| FunTester | 460.13 | 1170 | 91360 | 1 |
Gatling输出报告的时间有点长，3百万数据量消耗的时间，有点不太能接受了。K6这时候消耗CPU有点多了。但是QPS依然有点低。FunTester占用内存已经超过1G了。
这个时候本机CPU使用率已经超过了90%了。后面增加20并发再测一下看看CPU不足时候测试结果。
20并发
测试结果：
| 框架 | CPU | 内存 | QPS | RT |
|---|---|---|---|---|
| K6 | 718.74 | 370.0 | 75980 | 1 |
| Gatling | 585.97 | 350.0 | 113355 | 1 |
| FunTester | 528.03 | 1770 | 104375 | 1 |
测试完成，这轮测试K6表现有点逊色，应该CPU已经瓶颈了，导致测试QPS相比偏低。同属JVM语言，Gatling和FunTester基本数据保持在一致，其中FunTester消耗比较多，这一点目前来讲，我认为影响不是很大，暂不优化了。
PS：私下测试了更高并发的，结果跟20并发的差不多。
总结
这次测试有一个现象，Gatling框架测试QPS要比FunTester高一点，这里我总结了一下原因：
- FunTester做了更多适配，体现在标记对象
- FunTester同步执行了更多判断，体现在终止条件上
- FunTester同步存储了测试数据
这里我观察到的现象是FunTester框架使用了更多的内存，Gatling创建了更多的线程（此处我怀疑是异步处理一些事情），Gatling没有在可能的业务层面留下兼容功能（如标记对象，错误日志个性化记录）。
基于此，我列了几条FunTester优化方向：
- 将非必要的处理改成异步
- 尝试更换测试元数据存储方式
- 逐步丢弃业务相关兼容代码（已完成）
首先看一下核心执行代码：
@Override
public void run() {
try {
before();
long ss = Time.getTimeStamp();
int times = 0;
long et = ss;
while (true) {
try {
executeNum++;
long s = Time.getTimeStamp();
doing();
et = Time.getTimeStamp();
int diff = (int) (et - s);
costs.add(diff);
} catch (Exception e) {
logger.warn("执行任务失败！", e);
errorNum++;
} finally {
if ((isTimesMode ? executeNum >= limit : (et - ss) >= limit) || ThreadBase.needAbort() || status())
break;
}
}
long ee = Time.getTimeStamp();
if ((ee - ss) / 1000 > RUNUP_TIME + 3)
logger.info("线程:{},执行次数：{}，错误次数: {},总耗时：{} s", threadName, executeNum, errorNum, (ee - ss) / 1000.0);
Concurrent.allTimes.addAll(costs);
Concurrent.requestMark.addAll(marks);
} catch (Exception e) {
logger.warn("执行任务失败！", e);
} finally {
after();
}
}
Have Fun ~ FunTester ！