[原文連結](https://medium.com/@DragosCampean/how-to-build-a-distributed-load-testing-infrastructure-with-aws-docker-and-jmeter-accf3c2aa3a3) @[Toc] ### 概述及範圍 本文介紹有關如何使用AWS EC2+Docker+JMeter建立分散式負載測試基礎架構。 完成所有步驟後，得到的基礎結構如下:  在**Part 1**中，我們將按照所需的步驟進行操作，以建立適合你需求的自定義JMeter Dockerfiles和映像。 然後，在**Part 2**中，我們將在AWS EC2設定中使用這些元素。 接下來開始第一步： ### 前提條件 為了能夠順利的逐步進行配置和操作，你需要上述每個系統（EC2，Docker和JMeter）的一些基本知識。 此外，還需要一個活動的AWS賬戶才能執行所有步驟。 ### Part 1: Local setup—本地配置 #### Step 1: 從Dockerfile建立映像 [dockerfile](https://conetix.com.au/blog/what-is-a-dockerfile/)是開始使用docker所需的基本元素或“ cookbook”，因此我們將從此開始。 我們需要建立2層: 1、一是基礎層，該層建立執行JMeter例項所需的基本設定； 2、二是邏輯層，它是一個JMeter例項，可以是主節點或從節點； JMeter base映像的Dockerfile和entrypoint.sh指令碼如下所示： **Dockerfile:** ```bash # Use Java 11 JDK Oracle Linux FROM openjdk:11-jdk-oracle MAINTAINER Dragos # Set the JMeter version you want to use ARG JMETER_VERSION="5.1.1" # Set JMeter related environment variables ENV JMETER_HOME /opt/apache-jmeter-${JMETER_VERSION} ENV JMETER_BIN ${JMETER_HOME}/bin ENV JMETER_DOWNLOAD_URL https://archive.apache.org/dist/jmeter/binaries/apache-jmeter-${JMETER_VERSION}.tgz # Set default values for allocation of system resources (memory) which will be used by JMeter ENV Xms 256m ENV Xmx 512m ENV MaxMetaspaceSize 1024m # Change timezone to local time ENV TZ="Europe/Bucharest" RUN export TZ=$TZ # Install jmeter RUN yum -y install curl \ && mkdir -p /tmp/dependencies \ && curl -L --silent ${JMETER_DOWNLOAD_URL} > /tmp/dependencies/apache-jmeter-${JMETER_VERSION}.tgz \ && mkdir -p /opt \ && tar -xzf /tmp/dependencies/apache-jmeter-${JMETER_VERSION}.tgz -C /opt \ && rm -rf /tmp/dependencies # Set JMeter home ENV PATH $PATH:$JMETER_BIN # copy our entrypoint COPY entrypoint.sh / RUN chmod +x ./entrypoint.sh # Run command to allocate the default system resources to JMeter at 'docker run' ENTRYPOINT ["/entrypoint.sh" ``` **Entrypoint.sh:** ```bash #!/bin/bash # Run command to allocate the default or custom system resources (memory) to JMeter at 'docker run' sed -i 's/\("${HEAP:="\)\(.*\)\("}"\)/\1-Xms'${Xms}' -Xmx'${Xmx}' -XX:MaxMetaspaceSize='${MaxMetaspaceSize}'\3/' ${JMETER_BIN}/jmeter exec "$@" ``` 在基礎層之上，可以建立一個Master層和一個Slave層。這些Dockerfile可以根據你的特定要求進行自定義。 現在讓我們看一下我們的邏輯層： **Master層的Dockerfile：** ```bash # Use my custom base image defined above FROM dragoscampean/testrepo:jmetrubase MAINTAINER Dragos # Expose port for JMeter Master EXPOSE 60000 ``` **Slave層的Dockerfile:** ```bash # Use my custom base image defined above FROM dragoscampean/testrepo:jmetrubase MAINTAINER Dragos # Expose ports for JMeter Slave EXPOSE 1099 50000 COPY entrypoint.sh / RUN chmod +x ./entrypoint.sh # Run command to allocate the default system resources to JMeter at 'docker run' and start jmeter-server with all required parameters ENTRYPOINT ["/entrypoint.sh"] ``` **Slave層的Entrypoint.sh:** ```bash #!/bin/bash # Run command to allocate the default system resources to JMeter at 'docker run' sed -i 's/\("${HEAP:="\)\(.*\)\("}"\)/\1-Xms'${Xms}' -Xmx'${Xmx}' -XX:MaxMetaspaceSize='${MaxMetaspaceSize}'\3/' ${JMETER_BIN}/jmeter && $JMETER_HOME/bin/jmeter-server \ -Dserver.rmi.localport=50000 \ -Dserver_port=1099 \ -Dserver.rmi.ssl.disable=true \ -Djava.rmi.server.hostname=$HostIP exec "$@" ``` 我們不會詳細討論dockerfiles中的所有內容的含義，在網上有很多這樣的文件。不過值得一提的是與Dockerfiles繫結在一起的**entrypoint shell**指令碼。 docker entrypoints的作用是在執行時將資料初始化或者配置到容器中。在我們的例子中，我們需要它們來指定JMeter允許使用多少記憶體，並使用一些自定義配置來啟動JMeter伺服器，這些配置是基礎設施工作所必需的。這將在“**Step 2**”部分中舉例說明。 現在，讓我們看一下建立Docker映像所需的命令。順便說一下，Docker影象表示一組很好地整合在一起的層，是我們需要的環境的穩定快照。 從這樣一個映像開始，我們可以生成N個容器，這正是我們在這個特定場景中所需要的，這取決於我們想要模擬的負載。 **建立一個簡單的docker映像的命令:** `docker build /path/to/dockerfile` **為docker映像建立一個標籤:** `docker tag imageId username/reponame:imageTag` **同時建立docker映像和標籤：** `docker build -t username/reponame:imageTag /path/to/dockerfile ` #### Step 2: 從一個映像建立一個容器 現在我們已經準備好映像，可以開始從中建立容器，在其中可以實際執行效能測試指令碼。 **建立一個新的容器:** `sudo docker run -dit --name containername repository:tag or imageId /bin/bash` **啟動/停止容器：** `docker start containerId` `docker stop containerId` **訪問正在執行的容器：** `docker exec -it containerId or containerName /bin/bash` 到目前為止，如果你一直使用類似於**Step 1**中提供的Dockerfile，那麼您應該擁有一個完全可用的Java + JMeter容器。 你可以通過檢查工具版本來測試它，看看是否有任何錯誤，甚至可以嘗試執行你計劃在AWS中擴充套件的指令碼(所有這些都應該在執行的容器中完成): `Jmeter -v` `Java -version` `Jmeter -n -t -J numberOfThreads=1 /path/to/script.jmx -l /path/to/logfile.jtl` #### Step 3: 將映像Push/Pull到Dockerhub或任何私有的Docker倉庫(docker登入CLI後) 測試建立的影象是否符合要求的標準（容器內的所有內容）,通常，最好將此影象儲存到儲存庫中。然後，你可以在後續隨時從那裡提取它，而不必每次都從Dockerfile構建它。 **`Push`映像到dockerhub：** `docker push username/reponame:imageTag` **從dockerhub中`Pull`已存在的映像(例如jdk映像)：** `docker pull openjdk:version` 到此為止，這意味著您已經為cloud setup準備好了一組功能強大的JMeter從屬映像和主映像。 ### Part 2: Cloud端基礎架構——Infrastructure 可以使用[**EC2免費層**](https://aws.amazon.com/cn/ec2/)例項，最多750小時/月，持續1年，因此有很多時間進行試驗。 **`注意：`**`對於下面提供的示例，我使用了`**`Ubuntu Server 18.04 LTS`**`例項，因此提供的命令可能無法在其他Linux發行版上使用。` #### Step 4: 建立安全組——Security Group 使容器內的JMeter例項(master例項或slave例項)能夠通訊，[**自定義安全組**](https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-security-groups.html)已定義並將其附加到每個主機： 入站規則(Inbound rules)：  出站規則(Outbound rules)：  **注意**：確保將要成為負載測試基礎結構部分的所有例項分配給此安全組，否則它們可能無法相互通訊。 #### Step 5: 建立一個[IAM策略](https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/IAM/latest/UserGuide/introduction.html)（可選） 假設您只需要一個由1個JMeter主節點和2個從節點組成的基礎架構。在這種情況下，訪問每個例項並對其進行配置（安裝docker +啟動容器）相對容易。 **`但是，如果需要處理的例項超過3個，會發生什麼情況呢?`** 手動逐個配置變得極其乏味，手動並不是一個好主意。 這時，你將需要一個系統，能夠管理你正在使用的大量容器。一些著名的工具，如谷歌的[**`Kubernetes`**](https://www.infoworld.com/article/3268073/what-is-kubernetes-your-next-application-platform.html)，或者[**`Rancher`**](http://www.testautomationguru.com/jmeter-distributed-load-testing-using-docker-rancheros-in-cloud/)等工具。 由於當前使用的是AWS，因此這兩種解決方案似乎過於龐大了，因為亞馬遜針對這一點提供了一個開箱即用的解決方案： “[**`Run Command`**](https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/new-ec2-run-command-remote-instance-management-at-scale/)”功能使我們可以同時在多個EC2例項上執行Shell指令碼。因此，我們不必訪問每個例項，安裝docker並一次一個例項地啟動容器。 能夠通過“**`Run Command`**”功能在EC2例項上執行命令的唯一要求是，適當的IAM角色已與該例項相關聯。我將IAM策略命名為“ **EC2Command**”，併為每個新建立的例項選擇了該策略（但是稍後可以通過“attach/replace role”功能將該角色分配給該例項）：   當您建立角色時，請確保將“**AmazonEC2RoleforSSM**”策略附加到您的角色上，這樣就可以了。  現在您可以使用“Run command”功能對多個例項批量執行指令碼。 這將我們帶入流程的下一步。 #### Step 6: 在測試機器上安裝Docker 現在，你需要在EC2主機上安裝docker，以便可以啟動容器並將它們連線在一起以進行分散式負載測試。 **直接使用命令（直接在Ubuntu上的例項終端中執行）：** ```bash sudo apt-get install curl apt-transport-https ca-certificates software-properties-common \ && curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add \ && sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" \ && sudo apt-get update \ && sudo apt-get install -y docker-ce \ && sudo usermod -aG docker $USER \ && sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose \ && sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose \ && sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose ``` **通過“Run command”執行的Shell指令碼：** ```bash #!/bin/bash sudo apt-get install curl apt-transport-https ca-certificates software-properties-common curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker-ce USER_DOCKER=$(getent passwd {1000..60000} | grep "/bin/bash" | awk -F: '{ print $1}') sudo usermod -aG docker $USER_DOCKER ``` 理想情況下，您將在多個EC2例項上執行第二個指令碼，之後它們都將具有可用的Docker版本。 下一步是配置主節點和從屬節點： #### Step 7: 配置主節點——Master Node 在某些情況下，你甚至不需要多個從屬節點來分散式執行測試，比如，當你有一臺功能強大的主機並且該計算機能夠生成目標的負載量時，對於這種特定情況，不需要Step 8和Step 9。對於這種情況，你甚至不想使用容器並直接在主機上安裝JMeter。 但是，假設你確實需要一個Master + Slaves系統，然後繼續啟動Master容器： **直接使用命令（直接在Ubuntu上的例項終端中執行）：** ```bash HostIP=$(ip route show | awk '/default/ {print $9}') \ && docker pull dragoscampean/testrepo:jmetrumaster \ && docker run -dit --name master --network host -e HostIP=$HostIP -e Xms=256m -e Xmx=512m -e MaxMetaspaceSize=512m -v /opt/Sharedvolume:/opt/Sharedvolume dragoscampean/testrepo:jmetrumaster /bin/bash ``` **通過“Run command”執行的Shell指令碼：** ```bash #!/bin/bash HostIP=$(ip route show | awk '/default/ {print $9}') docker pull dragoscampean/testrepo:jmetrumaster docker run -dit --name master --network host -e HostIP=$HostIP -e Xms=256m -e Xmx=512m -e MaxMetaspaceSize=512m -v /opt/Sharedvolume:/opt/Sharedvolume dragoscampean/testrepo:jmetrumaster /bin/bash ``` 指令碼的第一行將機器的私有IP儲存在變數“**HostIP**”中。主的HostIP不用於任何目的，僅使用從屬節點的HostIP。我們將在Step 9看到具體要做什麼。現在，請記住，你可以快速訪問每個容器中主機的專用IP地址。 第二行很簡單，只是從適當的倉庫中獲取影象。 最後一行建立我們將要使用的容器。此命令中有一些要點： 1、'**--network host** '命令啟用主機連網，這意味著容器內的應用程式(JMeter)，將在‘entrypoint.sh’指令碼公開的埠上可用。如果沒有它，我就無法進行設定。問題是，即使指令碼是在從節點上執行的，由於錯誤(**java.rmi.ConnectException: Connection refused to host:masterPrivateIP**)，主節點上也沒有聚集任何結果。注意，我在較老版本的JMeter(如3.x.x)中沒有遇到這個問題 2、**‘- e Xms=256m -e Xmx=512m -e MaxMetaspaceSize=512m’** 是Xms和Xmx的引數化，**MaxMetaspaceSize**決定了允許使用JMeter的記憶體量。這是通過首先在容器內設定一些環境變數來完成的。然後，在“ entrypoint.sh”指令碼中執行命令，將更改JMeter的“ / bin”資料夾中的“JMeter”檔案。如果未指定這些值，則使用預設值。 要進一步瞭解這些變數代表什麼以及如何設定它們，請閱讀以下內容： Xmx計算如下：**系統總記憶體-(OS使用的記憶體+ JVM使用的記憶體+在計算機上執行所需的任何其他指令碼)** 如果您有一臺專用的測試機器，為避免在測試執行時重新分配Xms，請從一開始就設定**Xms = Xmx**。 **MaxMetaspaceSize**跟蹤所有載入的類元資料和靜態內容（靜態方法，原始變數和物件引用） 例如： 一臺專用機器上64 GB RAM **Xmx** = 56G **Xms** = 56G **MaxMetaspaceSize** = 4096 MB 這為作業系統和其他程序留下了將近4GB的空間，這綽綽有餘。 3、**-v /opt/Sharedvolume:/opt/Sharedvolume userName/repoName:imageTag** 該命令只是將主機上的資料夾對映到容器內的資料夾，你將在其中儲存指令碼檔案和生成的日誌。我們將不做進一步詳細介紹，但是如果您想了解有關卷對映的更多資訊，請參閱[本文和迷你教程](https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-share-data-between-the-docker-container-and-the-host)。 #### Step 8: 配置從節點——Slave Nodes “ **HostIP**”變數僅在“**entrypoint.sh**”指令碼中用於此處，以啟用從master伺服器到slave伺服器的遠端訪問（“**-Djava.rmi。server.hostname = $ HostIP**”）。 **直接使用命令（直接在Ubuntu上的例項終端中執行）：** ```bash HostIP=$(ip route show | awk '/default/ {print $9}') \ && docker pull dragoscampean/testrepo:jmetruslave \ && docker run -dit --name slave --network host -e HostIP=$HostIP -e HostIP=$HostIP -e Xms=256m -e Xmx=512m -e MaxMetaspaceSize=512m dragoscampean/testrepo:jmetruslave /bin/bash ``` **通過“Run command”執行的Shell指令碼：** ```bash #!/bin/bash HostIP=$(ip route show | awk '/default/ {print $9}') docker pull dragoscampean/testrepo:jmetruslave docker run -dit --name slave --network host -e HostIP=$HostIP -e Xms=256m -e Xmx=512m -e MaxMetaspaceSize=512m dragoscampean/testrepo:jmetruslave /bin/bash ``` #### Step 9: 分散式模式下執行指令碼 到此，準備就緒，可以開始執行測試了。這是我們需要在master主節點上執行以開始執行分散式測試的命令： ```bash jmeter -n -t /path/to/scriptFile.jmx -Dserver.rmi.ssl.disable=true -R host1PrivateIP, host2PrivateIP,..., hostNPrivateIP -l /path/to/logfile.jtl ``` ### 總結: 按照上面的操作步驟，可以實現AWS EC2+Jmeter+Docker的分散式效能測試，可能會遇到一些問題，完全沒問題那是不可能的。 比如： [該文](https://dzone.com/articles/stop-hoping-for-the-best-and-load-performing-tests)提到了一個EC2例項中有太多Websocket連線時可能遇到的問題。 另一個例子是我的一位同事在對Apa​​che伺服器進行負載測試時遇到的情況，他會在JMeter中遇到各種連線錯誤，我們最初認為這是來自被測試的伺服器。解決這個問題的方法來自[這篇簡短的文章。](http://www.linuxbrigade.com/reduce-time_wait-socket-connections/) 我在一個專案中偶然發現的一個問題是，在嘗試從一臺計算機執行大約20000個執行緒時，進行了一些資料驅動的測試。如果在Linux / MacOS終端中鍵入“ **ulimit -a**”，則會看到名為“ open files”的行。問題在於該屬性在測試計算機上設定為1024。使用JMeter執行資料驅動的測試時，此工具將為每個啟動的執行緒開啟.csv檔案或描述符，一旦並行執行緒數超過1024，我將收到錯誤訊息。 **解決方案：** 是從'**/etc/security/limits**'檔案中編輯'**open files**'的最大值，並設定為'**unlimite