并发模拟的四种方式+工具，超级实用！

Java精选 2022-08-09

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一、Postman

Postman是一个款http请求模拟工具

首先演示一下postman最基本的使用

创建一个Springboot项目，测试的代码如下：

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("test")
public class TestConrtoller {

    @GetMapping("demo")
    public String testDemo() {
        return "result~";
    }
}

为了便于操作，一般会将

http://127.0.0.1:8080 是经常使用的地址+端口号，可以设置为环境

推荐下自己做的 Spring Boot 的实战项目：
https://gitee.com/yoodb/jing-xuan

点击右上角的设置图标

选择global

输入信息

以后再进行测试就能这样搞简写了

知道基本使用之后,我们来看一下如何模拟并发测试

填写基本信息后，创建

这个时候会创建出Concurrency的文件夹，我们可以把刚才测试的demo的例子放进这个文件夹下

这个时候就可以在Concurrency下看到这个接口测试了

选择并发测试：

这个时候弹出我们想要的框了

点击Run Concurrency

你可以立马感觉到CPU在“燃烧”，因为要记录并打印日志，显示的话是一条一条来的，其实测试的速度，要比你看到的打印的日志的速度快，绿色表示正常

二、Apache Bench（AB）

ApacheBench 是 Apache 服务器自带的一个web压力测试工具，简称ab。

ab又是一个命令行工具，对发起负载的本机要求很低，根据ab命令可以创建很多的并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问，因此可以用来测试目标服务器的负载压力。总的来说ab工具小巧简单，上手学习较快，可以提供需要的基本性能指标，但是没有图形化结果，不能监控。

使用的话，首先需要安装Apache服务器

网站：http://httpd.apache.org/download.cgi

因为我的操作系统是windows10，这里选择File for Microsoft Windows

Linux下的安装是非常简单的，这里不再演示

选择 ApacheHaus

进入下载页面选择适合自己电脑的版本

文件解压到本地文件夹下，如果不是解压在c盘，需要设置参数，注意文件路径最好都是英文

关于需要设置参数，conf->httpd.conf 使用文本编辑器打开，

需要修改的有三个地方：

运行根目录，修改成自己解压到本地的路径

监听端口，默认监听端口是80，如果已被使用会报错需要修改，如果80端口未被使用，可不修改；如果修改了监听端口，则需要把ServerName localhost也相应改成同样的端口号

DocumentRoot 测试文件存放地，且该目录必须存在

配置完成后，命令行cmd进入D:\softUtil\Apache24\bin目录下

httpd.exe  -k  install

启动：

httpd.exe -k start

测试:

-n :请求数
-c: 并发数

三、并发模拟工具JMeter

JMeter也是一款性能测试工具，是图形化的。

下载地址：传送门 http://jmeter.apache.org/

需要Java8+的环境

解压到你觉得合适的目录下（注意最好是英文路径）

进入它的bin目录下启动jmeter.bat即可

使用很简单，首先在测试计划部分新建一个线程组

设置好基础信息后添加HTTP请求（基本信息设置好没有OK哈，直接添加HTTP请求）

填写HTTP请求相关的内容

之后还要添加监听器，这里选择是图形结果

再添加一个查看结果树吧

在运行之前打开log Viewer

下面开始运行：

执行成功，来感受一下结果：

点进去

查看结果树

四、代码模拟

这里需要用到一个类，就是CountDownLatch。

CountDownLatch是一个计数器闭锁，通过它可以完成类似于阻塞当前线程的功能，即：一个线程或多个线程一直等待，直到其他线程执行的操作完成。

推荐下自己做的 Spring Cloud 的实战项目：
https://gitee.com/yoodb/jingxuan-springcloud

CountDownLatch用一个给定的计数器来初始化，该计数器的操作是原子操作，即同时只能有一个线程去操作该计数器。调用该类await方法的线程会一直处于阻塞状态，直到其他线程调用countDown方法使当前计数器的值变为零，每次调用countDown计数器的值减1。当计数器值减至零时，所有因调用await()方法而处于等待状态的线程就会继续往下执行。这种现象只会出现一次，因为计数器不能被重置。

下图和它的方法可以体现出来：

CountDownLatch类只提供了一个构造器：

public CountDownLatch(int count) {  };  //参数count为计数值

然后下面这3个方法是CountDownLatch类中最重要的方法(上图能够反映出来）

public void await() throws InterruptedException { };   //调用await()方法的线程会被挂起，它会等待直到count值为0才继续执行
public boolean await(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { };  //和await()类似，只不过等待一定的时间后count值还没变为0的话就会继续执行
public void countDown() { };  //将count值减1

下面还需要看一个类Semaphore

Semaphore与CountDownLatch相似，不同的地方在于Semaphore的值被获取到后是可以释放的，并不像CountDownLatch那样一直减到底。

它也被更多地用来限制流量，类似阀门的功能。如果限定某些资源最多有N个线程可以访问，那么超过N个主不允许再有线程来访问，同时当现有线程结束后，就会释放，然后允许新的线程进来。有点类似于锁的lock与 unlock过程。相对来说他也有两个主要的方法：

用于获取权限的acquire(),其底层实现与CountDownLatch.countdown()类似;
用于释放权限的release()，其底层实现与acquire()是一个互逆的过程。

通过这两个类可以进行并发的模拟：

测试一下：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.*;

@Slf4j
public class CuncurrencyTest {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程总数
    public static int threadTotal = 200;

    public static int count = 0;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        // 定义信号量 最大的线程数量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    add();
                    semaphore.release();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("count:{}",count);

    }

    private static void  add() {
        count++;
    }
}