一、摘要

很多时候，新开发的功能在上线之前，我们都会进行压力测试，以防上线之后，突然出现性能瓶颈或者出现线程安全问题。

那么问题来了，如何进行压力测试呢？

实践的手段有很多种，比如采用 jmeter 、fiddler、postman 等第三方工具，可以快速实现性能压力测试。

当然除此之外，其实我们也利用 java 的多线程特性，完全可以自行编写一套多线程的压力测试。

下面我们以访问百度首页服务为例，向大家演示一下，采用 java 的多线程特性，该如何编写并发测试。

二、代码实践2.1、方案一

说到多线程，大家可能想到的就是实例化一个Thread对象，然后启动它，就可以实现异步处理，以模拟100个用户同时请求百度首页为例，代码实践如下：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {    //模拟100个线程，同时请求百度首页    long start = System.currentTimeMillis();    final int threadNum = 100;    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);    for (int i = 0; i < threadNum; i++) {        final int threadCount = i + 1;        new Thread(new Runnable() {            @Override            public void run() {                System.out.println("thread " + threadCount + " start");                //访问百度首页                String url = ";;                String rs = HttpUtils.getUrl(url);                System.out.println("thread " + threadCount + " run result:" + rs);                System.out.println("thread " + threadCount + " final");                //执行完成之后，计数器减一                countDownLatch.countDown();             }        }).start();    }    //线程同步阻塞    countDownLatch.await();    System.out.println("执行耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");}

实践过程非常简单，采用Thread + CountDownLatch组合，进行阻塞测试。

但是实际上往往我们进行多线程模拟用户进行访问某个服务的时候，每个用户的请求参数是不一样的，这个时候我们应该如何更加真实的贴近用户实际请求去测试呢？请看下面这个方案！

2.1、方案二

实际上在多线程并发编程中，它还有一个完美搭档，那就是队列，采用多线程+队列组合编程模型，可以实现带任务的异步处理，并且性能高效！

下面我们还是以访问百度首页服务为例，采用多线程+队列组合模式来模拟 100 个用户总共发起了1000次访问百度首页，代码实践如下！

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {    //将每个用户访问百度服务的请求参数，存入阻塞队列BlockingQueue中    BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();    for (int i = 0; i < 1000; i++) {        queue.put("; + i);    }    //模拟100个线程，执行1000次请求访问百度    long start = System.currentTimeMillis();    final int threadNum = 100;    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);    for (int i = 0; i < threadNum; i++) {        final int threadCount = i + 1;        new Thread(new Runnable() {            @Override            public void run() {                System.out.println("thread " + threadCount + " start");                boolean over = false;                while (!over) {                    String url = queue.poll();                    if(Objects.nonNull(url)) {                        //发起请求                        String result =HttpUtils.getUrl(url);                        System.out.println("thread " + threadCount + " run result:" + result);                    }else {                        //任务结束                        over = true;                        System.out.println("thread " + threadCount + " final");                        countDownLatch.countDown();                    }                }            }        }).start();    }    countDownLatch.await();    System.out.println("执行耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");}

当然，你还可以自由调整线程数，也可以采用juc包的线程池来实现多线程编程，改造逻辑如下：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {    //将每个用户访问百度服务的请求参数，存入阻塞队列BlockingQueue中    BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();    for (int i = 0; i < 1000; i++) {         queue.put("; + i);    }    //模拟100个线程，执行1000次请求访问百度    long start = System.currentTimeMillis();    final int threadNum = 100;    //线程计数器    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);    //执行线程池    ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadNum);    for (int i = 0; i < threadNum; i++) {        final int threadCount = i + 1;        fixedThreadPool.execute(new Runnable() {            @Override            public void run() {                System.out.println("thread " + threadCount + " start");                boolean over = false;                while (!over) {                    String url = queue.poll();                    if(Objects.nonNull(url)) {                        //发起请求                        String result =HttpUtils.getUrl(url);                        System.out.println("thread " + threadCount + " run result:" + result);                    }else {                        //任务结束                        over = true;                        System.out.println("thread " + threadCount + " final");                        countDownLatch.countDown();                    }                }            }        });    }    countDownLatch.await();    fixedThreadPool.shutdown();    System.out.println("执行耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");}

其中BlockingQueue阻塞队列，支持线程数据共享，当一个线程把数据取出之后，另一个线程无法再取，最后的运行效果是一样的！

三、小结

本文主要围绕采用多线程编程，实现服务性能压力测试进行案例介绍，如果有描述不对的地方，欢迎网友批评指出！