ngrinder压测工具的安装和使用

0、说在前面

由于航班保障专项整改专项，要做性能方面的评估和改进，所以需要做压测。

目标：掌握常用压测工具ngrinder，熟悉ngrinder脚本开发方式，方法；将压测需要用到的私服包，统一归纳到本地工程lib引用包。

1、nGrinder简介

nGrinder是基于Grinder开源项目，由NHN公司的开发团队进行了重新设计和完善。nGrinder是一款非常易用，有简洁友好的用户界面和controller-agent分布式结构的强大的压力测试工具。 nGrinder测试基于python测试脚本(groovy也可)，用户按照一定规范编写测试脚本，controller会将脚本一集需要的资源分发到agent，用jython执行。并且在执行的过程中收集运行情况、相应时间、测试目标服务器的运行情况等。并且保存这些数据生成测试报告，以供查看。 这款框架的一大特点就是非常的简单易用，安装也很容易，可以说是开箱即用。

为什么用nGrinder

主流的性能测试工具 LoadRunner JMeter 与 nGrinder对比

Loadrunner

• 基于UI操作，容易上手。早期很流行，功能强大，但是太笨重，安装很麻烦。
• 不开源，扩展性不高，收费贵。往后的方向肯定是客户端工具逐步向平台化发展，所以已经慢慢被替代了。

JMeter

• 基于UI操作，容易上手，但是编程能力较弱（使用beanshell脚本语言）。
• 其次JMeter基于线程（单进程，多线程，循环N次），单节点模拟数千用户几乎不可能。支持平台化集成，也诞生了一些开源平台，如MeterSphere

nGrinder

• 单节点可支持5000+并发（多进程，多线程）、支持分布式、可监控被测服务器、可录制脚本、开源、平台化
• 易于二次开发
• 参数化功能较弱
• 对测试人员的代码要求较高

nGrinder组成

Controller

• 分发调度测试任务
• 协调测试进程
• 整理和显示测试的统计结果
• 用户创建和修改脚本

Monitor

• 用于监控被测服务器的系统性能（例如：CPU/MEMORY）
• 必须部署在被测服务器上

Agent

• 压测任务的拉取
• 在代理服务器上加载运行测试进程和线程
• 监控施压机器的系统性能（例如：CPU/MEMORY/网卡/磁盘）

nGrinder工作原理

它由一个Controller 和与它相连的多个 Agent 组成。用户通过web界面管理和控制测试，以及查看测试报告。

Controller 会把测试分发到每个Agent上去执行，用户可以在web管理界面中，设置多个使用多个线程或进程来并发的执行脚本。

nGrinder的脚本是python语言写的。Controller把这些脚本分发到各个Agent中，然后用Jython来执行。并在执行的过程中，收集运行情况、响应时间、测试目标服务器的运行情况等，并保存数据生成报告。

2、nGrinder安装

• 环境要求

  • jdk1.6 以上
  • tomcat
  • 端口 16001、12000~12000+、13243(monitor)、8080(tomcat)

• 下载包

  • 下载war包 https://github.com/naver/ngrinder/releases
  • 下载tomcat (可选操作)

• 启动服务

  • 方法1：直接运行

    • java -jar ngrinder-controller-xx.war
      • 或 java -XX:MaxPermSize=200m -jar ngrinder-controller-xx.war
    • 访问：http://localhost:8080 账户信息：admin/admin

  • 方法2：采用tomcat运行

    • 解压tomcat包，把ngrinder的war包，放到tomcat的webapps文件夹
    • 访问：http://localhost:8080/ngrinder-controller-3.4.4 账户信息： admin/admin

• 安装Agents\monitor
  • 下载： 登录web管理界面，点击顶部导航用户信息，在下拉信息中，选择‘下载代理’，将会自动下载Agent，选择‘下载监控’，将自动下载monitor监控

• 解压、启动Agent：双击 run_agent.bat(windows) ‘./run_agent.sh’(linux mac)

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tar -zxvf ngrinder-agent-3.5.5-p1-localhost.tar
cd ngrinder-agent
./run_agent_bg.sh

• 解压、启动monitor：双击 ‘run_monitor.bat’(windows), ‘./run_monitor.sh’(linux mac)

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tar -zxvf ngrinder-monitor-3.5.5-p1.tar
cd ngrinder-monitor
./run_monitor_bg.sh

代理服务启动后，在页面 admin > 代理管理，就能看到代理服务器

3、nGrinder使用

目标：使用nGrinder对url做一个简单的压测。

3.1制作测试脚本

ngrinder需要先制作脚本才能进行性能测试，ngrinder支持的测试脚本主要是groovy和jpython，于是我们需要先写测试脚本。

那么我们先简单的做一个简单的性能测试demo，测试目标就是我们本地的Springboot项目。（当然测试百度的网站也可以。）

脚本名：测试脚本的名称。类型可选groovy和jpython两种。

被测试的url:http开头的网址。（本地只能写127.0.0.1，不能写localhost，原因以后再研究。）

点击创建会自动生成一个groovy脚本。

主要是做了一些初始化的操作。

初始化进程，初始化线程，初始化headers和cookies

然后构造最基础的测试脚本，也就是对目标的url发请求。

这里可以点击右上角的验证。下方会出现脚本执行的INFO日志。看到日志中出现返回码200，则证明请求成功。

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2022-08-20 15:00:42,165 INFO  http://127.0.0.1:9099/jdbc/userList -> 200 , 206 bytes

3.2开始性能测试

脚本已经制作完成了，那么可以进行性能测试啦！

点击上方的性能测试，点击创建测试。

测试配置

代理：也就是我们本机安装的agent，最大值的数量就是我们安装agent的数量，默认一个agent最多支持3000并发

虚拟用户数：每个代理中的虚拟用户数量，是进程乘以线程的数量。在nGrinder测试中，所有代理都有多个进程和线程来模拟并发用户。

进程数：代理启动的工作进程的数量

线程数：每个工作进程启动的工作线程的数量。

想要进行负载测试，需要勾选Ramp-Up可用 复选框，然后才能进行负载场景配置

如果您选择了”Enable Ramp-up(使用斜坡)”，您可以指定进程的逐步初始化，递增线程。

Ramp-Up：这意味着在每个间隔中增加进程的数量。

Initial Sleep Time 初始等待时间

Initial Processes ：此属性设置要启动的工作进程的初始数量。

Processes Every ：此属性以毫秒为单位设置代理启动新工作进程的时间间隔。

请记住这是进程加速而不是线程加速!! 所以你必须有足够的过程计数来逐渐增加计数。如果设置1个代理，10进程和2个线程设置1个Ramp-Up，vuser数将增加2，4，6，8 ….如果你设置2个代理，它会是4，8，12，16…

进程的计数应该小于10。太多的进程需要太多的代理内存。因此您可能无法配置非常平滑的渐变。如果你需要更平滑的渐变，请考虑线程渐变。

脚本：使用的测试脚本，选择我们刚刚写好的groovy脚本。

脚本相关资源：空着

目标主机：如果脚本中有服务器地址，则可以不选择目标主机，如果没有，则需要添加目标主机

测试时间：设置目标的压测时间，一般5分钟比较合理。

测试次数：设置目标的压测次数

保存并运行，此时可以设置立即开始or定时任务。

测试过程

在测试过程中关注代理状态和统计数据。

测试报告

性能测试执行完成后，会生成测试报告。包含我们关注的性能指标和详细的测试结果，对本次压测的想法可以写在测试注释中。

常见问题总结

1.8080端口被占用？

可以指定其他端口

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java -XX:MaxPermSize=200m -jar ngrinder-controller-xx.war --port 指定端口号

2.想要后台运行

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nohup java -XX:MaxPermSize=200m -jar ngrinder-controller-xx.war --port 指定端口号 &

3.想要用docker方式部署

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$ docker run -d -v ~/ngrinder-controller:/opt/ngrinder-controller --name controller -p 80:80 -p 16001:16001 -p 12000-12009:12000-12009 ngrinder/controller

$ docker pull ngrinder/agent
docker run -d --name agent --link controller:controller ngrinder/agent

4.为什么要部署多个agent?

当线程数量过多的时候，实际的压力可能不会提升。由于agent本身的瓶颈，导致压力下发不下去。 当压力测试结果表现为：线程数量增多，响应时间和tps数却无变化，说明agent本身已经达到瓶颈了，无法再增加更多的压力。 这时候就需要部署多个agent给被测服务。

这篇文章讲了nGrinder的安装和使用，那么作为测试开发者，相信已经会做简单的压测了。

那么在会使用的基础上如何做平台的二次开发呢？我们下篇见！

nGrinder 本地开发环境搭建

ngrinder-groovy 从数据库中获取数据 (干货继续)

ngrinder-groovy 读写文件 (纯技术干货，慎入 ~)

压力测试平台(nGrinder)入门到精通教程

Groovy 脚本使用指南

测试依赖

ngrinder 的 GroovyRunner 对每一个线程只创建一个测试用例对象，而不像 JUnit 那样为每个被 @Test 注释的方法创建单独的测试用例对象。所以，每个被 @Test 注释的方法可以共享成员变量，他们可以相互影响。在 nGrinder 测试用例中，被 @Test 注释的方法很可能依赖前一个被 @Test 注释的方法的执行结果。因此，如果你在成员变量中保存前一个测试方法的结果，那么下一个测试方法中就可以使用此变量，你可以轻松的实现测试依赖性。

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private boolean googleResult;

@Test
public void testGoogle(){
    googleResult = false;
    HTTPResponse result = request.GET("http://www.google.com");
    if (result.statusCode == 301 || result.statusCode == 302) {
        grinder.logger.warn("Warning. The response may not be correct. The response code was {}.", result.statusCode);
    } else {
        assertThat(result.statusCode, is(200));
    }
    googleResult = true;
}

@Test
public void testYahoo(){
    if (!googleResult) {
        grinder.logger.warn("Just return. Because prev google test is failed.");
        return;
    }
    HTTPResponse result = request.GET("http://www.yahoo.com");
    if (result.statusCode == 301 || result.statusCode == 302) {
        grinder.logger.warn("Warning. The response may not be correct. The response code was {}.", result.statusCode);
    } else {
        assertThat(result.statusCode, is(200));
    }
}

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