JMeter 扩展插件实现对自定义协议的支持

前言

我们已经在前文中介绍了如何使用 JMeter 的 Java Sampler 扩展机制轻松实现对新协议的支持。Java Sampler 方式的优点在于实现快速，只需关注协议的逻辑部分即可；但缺点是只能以参数的方式进行互动，界面可用性不高，主要用于待测试协议的原型开发。如果希望实现类似 HTTP Sampler 的界面完整友好的协议扩展，JMeter 也提供了相应的扩展机制，接下来我们将以扩展一个简单的 Apache Kafaka Producer Sampler 为例，介绍如何实现更完善的新协议插件。

Kafka 简介

Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka 最初是由 LinkedIn 开发，并于2011年初开源，2012年10月从 Apache 孵化器毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。

如下图所示，Kafka 的 Producer（数据生产者）通过 Socket 向 Kafka 集群上配置好的 Topic（主题）发送数据，Consumer（数据消费者）在另一端消费由生产者产生的数据，并进行业务的处理。Kafka 作为一个优秀的消息处理系统，在集群配置、主题管理等方面有很多值得深入理解和优化的地方，由于本文的重点是 JMeter 的扩展，只以 Kafka 的生产者为例来介绍如何利用 JMeter 模拟大量生产者。

准备工作

扩展实现 JMeter 插件之前，先考虑清楚哪些选项需要暴露给测试人员。像使用 HTTP Sampler 进行测试时，需要让测试人员提供服务器地址、端口号、路径、请求方法、请求内容等信息。有时也需要进行一些高级配置，比如同线程组里的连接是否共用，这些选项也会在界面中体现，当然插件实现业务逻辑的时候处理连接的代码也会有所不同。

往 Kafka 上发送消息时，需要提供一些基本配置信息（实际 Kafka 的生产者配置不止这些，这里只举例了最基本的一些配置项作为演示），如果读者对下面所说的内容不了解也不要紧，只需要理解做这些准备的目的是为了将这些配置选项提供给 Kafka 测试人员，在开始测试之前可以针对被测系统进行配置。

服务器所在地址，在 Kafka 中称之为 Broker；
目标主题的名称；
Value Serializer：Kafka 通过网络发送的消息，需要将其序列化。Kafka 消息包括 Key 和 Value，示例中发送不带 Key 的消息，因此要指定是消息中的 Value 的序列化方式；
发送的消息。

下图是本文最终完成的 JMeter Kafka Producer Sampler 插件的截图，使用该插件进行测试前，需要输入上面所列的信息。

JMeter 扩展实现

步骤1：准备开发环境

前方已经介绍过如何准备开发环境，请参考 JMeter 扩展开发：自定义函数创建 Maven 项目。针对本文的任务，项目中需要使用到的依赖包括 ApacheJMeter_core 和 ApacheJMeter_java，以及 Kafka 类库。

项目 pom.xml 中所需的依赖部分如下：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.jmeter</groupId>
        <artifactId>ApacheJMeter_core</artifactId>
        <version>5.4.3</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.jmeter</groupId>
        <artifactId>ApacheJMeter_java</artifactId>
        <version>5.4.3</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>3.3.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

项目创建完毕后，开始编写代码来实现插件。

步骤2：开发插件界面

之前扩展的 Java Sampler 的界面已由 JMeter 扩展框架来处理，因此不需要我们重新编写。但是本文示例的插件，需要自定义插件的界面，所以需要把插件界面也一并开发。JMeter 扩展机制中，界面与业务逻辑是分离的，界面的开发也由独立的类来完成。

需要注意的是，JMeter 的扩展机制会从 $JMETER_HOME/lib/ext 目录下去动态加载符合指定条件的 jar 包，并在 JMeter 中显示出来。比如要扩展 UI 的话，扩展的 Java 类的包名须包含”.gui”，回忆一下，之前介绍的扩展函数也是类似，它的 Java 类的包名需要包含”.functions”。我们创建以下这个包：com.emqx.xmeter.demo.kafka.sampler.gui。

然后新建一个类：com.emqx.xmeter.demo.kafka.sampler.gui.KafkaSamplerUI，并指定其父类为org.apache.jmeter.samplers.gui.AbstractSamplerGui。AbstractSamplerGui 是 JMeter Sampler 实现界面的统一父类。新建的 KafkaSamplerUI.java 要实现以下的功能：

界面布局与控件生成。JMeter 的界面是标准的 Swing，所以里面的控件和布局都是标准 Swing 的写法。
界面与 Sampler 之间的数据交换。Sampler 在 JMeter 中继承自 TestElement，用户输入的数据保存在 Sampler 中，并持久化保存到 .jmx 脚本文件中。因此可以认为 Sampler 是界面的模型。

界面与模型（Sampler）之间的数据交换需要实现父类的以下几个方法：

方法 1：

public void configure(TestElement element)

该方法用于把 Sampler 中的数据加载到界面中。在实现自己的逻辑之前，先调用父类的方法super.configure(element)，可以确保框架自动为你加载一些缺省数据，比如 Sampler 名字。

方法 2：

public void modifyTestElement(TestElement element)

该方法用于把界面的数据移到 Sampler 中，刚好与 configure 方法相反。在调用自己的实现方法前，先调用super.configureTestElement(element)，也会帮助移动一些缺省数据到 Sampler 中。

方法 3：

public TestElement createTestElement()

该方法创建一个新的 Sampler，然后将界面中的数据设置到这个新的 Sampler 实例中。

方法 4：

public void clearGui()

该方法会在重新渲染界面的时候调用，可以在其中设置界面控件中显示的一些缺省值。

方法 5：

public String getLabelResource()

该方法指定显示在界面上 Sampler 子菜单中显示的 Sampler 名称，是通过指定资源文件中的资源名来匹配多语言的。也可以通过方法 getStaticLabel 来指定固定的名称，这样的名称将不会随 JMeter 语言改变而变动。如本文的例子中，我们将 Sampler 显示名称设定为固定的”Kafka Producer Sampler”。

本例中使用的完整界面代码如下，对以上的方法均进行了实现。界面上包括4个控件（3个设置参数的控件中同一个 panel 中，发送消息的控件在另一个 panel 中）。

package com.emqx.xmeter.demo.kafka.sampler.gui;

import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.Color;
import java.awt.GridLayout;

import javax.swing.BorderFactory;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JPanel;

import org.apache.jmeter.gui.util.JSyntaxTextArea;
import org.apache.jmeter.gui.util.JTextScrollPane;
import org.apache.jmeter.gui.util.VerticalPanel;
import org.apache.jmeter.samplers.gui.AbstractSamplerGui;
import org.apache.jmeter.testelement.TestElement;
import org.apache.jorphan.gui.JLabeledTextField;

import com.emqx.xmeter.demo.kafka.samplers.KafkaSampler;

public class KafkaSamplerUI extends AbstractSamplerGui {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private final JLabeledTextField brokersField = new JLabeledTextField("Brokers");
    private final JLabeledTextField topicField = new JLabeledTextField("Topic");
    private final JLabeledTextField valueSerializerField = new JLabeledTextField("Value Serializer");

    private final JSyntaxTextArea textMessage = JSyntaxTextArea.getInstance(10, 50);
    private final JLabel textArea = new JLabel("Message");
    private final JTextScrollPane textPanel = JTextScrollPane.getInstance(textMessage);

    public KafkaSamplerUI() {
        super();
        this.init();
    }

    //界面布局初始化
    private void init() {
        setLayout(new BorderLayout());
        setBorder(makeBorder());

        add(makeTitlePanel(), BorderLayout.NORTH);
        JPanel mainPanel = new VerticalPanel();
        add(mainPanel, BorderLayout.CENTER);

        JPanel DPanel = new JPanel();
        DPanel.setLayout(new GridLayout(3, 2));
        DPanel.add(brokersField);
        DPanel.add(topicField);
        DPanel.add(valueSerializerField);

        JPanel ControlPanel = new VerticalPanel();
        ControlPanel.add(DPanel);
        ControlPanel.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder(BorderFactory.createLineBorder(Color.gray), "Parameters"));
        mainPanel.add(ControlPanel);

        JPanel ContentPanel = new VerticalPanel();
        JPanel messageContentPanel = new JPanel(new BorderLayout());
        messageContentPanel.add(this.textArea, BorderLayout.NORTH);
        messageContentPanel.add(this.textPanel, BorderLayout.CENTER);
        ContentPanel.add(messageContentPanel);
        ContentPanel.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder(BorderFactory.createLineBorder(Color.gray), "Content"));
        mainPanel.add(ContentPanel);
    }

    public String getLabelResource() {
        throw new RuntimeException();
    }

    public String getStaticLabel() {
        return "Kafka Producer Sampler";
    }

    public TestElement createTestElement() {
        KafkaSampler sampler = new KafkaSampler();
        this.setupSamplerProperties(sampler);
        return sampler;
    }

    public void modifyTestElement(TestElement element) {
        KafkaSampler sampler = (KafkaSampler) element;
        this.setupSamplerProperties(sampler);
    }

    private void setupSamplerProperties(KafkaSampler sampler) {
        this.configureTestElement(sampler);
        sampler.setBrokers(this.brokersField.getText());
        sampler.setTopic(this.topicField.getText());
        sampler.setMessage(this.textMessage.getText());
        sampler.setValueSerializer(this.valueSerializerField.getText());
    }

    @Override
    public void configure(TestElement element) {
        super.configure(element);
        KafkaSampler sampler = (KafkaSampler)element;
        this.brokersField.setText(sampler.getBrokers());
        this.topicField.setText(sampler.getTopic());
        this.valueSerializerField.setText(sampler.getValueSerializer());
        this.textMessage.setText(sampler.getMessage());
    }

    @Override
    public void clearGui() {
        super.clearGui();
        this.brokersField.setText("kafka_server:9092");
        this.topicField.setText("jmeterTest");
        this.valueSerializerField.setText("kafka.serializer.StringEncoder");
        this.textMessage.setText("");
    }
}

步骤3：开发 Sampler 逻辑

新开发的 Sampler 需要继承父类 org.apache.jmeter.samplers.AbstractSampler，并做以下实现：

增加 getter/setter 方法，用于与界面之间的数据交换。用户保存/打开 .jmx 脚本文件时，这些数据将被自动序列化/反序列化。
实现 sample 方法：

public SampleResult sample(Entry entry)

JMeter 通过该方法，对目标系统发起请求，主要完成的工作包括：

记录请求处理时间
对返回结果进行处理和判断
根据处理结果返回 SampleResult，该 SampleResult 中需要判断返回的内容是否成功，并指定展示给测试人员的消息等。

该方法的基本实现框架如下所示：

public SampleResult sample(Entry entry) {
    SampleResult result = new SampleResult();
    result.setSampleLabel(getName());
    try {
        result.sampleStart();
        //对目标系统发出测试请求
        //...
        //收到目标系统的响应
        result.sampleEnd();
        result.setSuccessful(true);
        result.setResponseCodeOK();
    } catch (Exception e) {
        result.sampleEnd();
        result.setSuccessful(false);
        result.setResponseMessage("Exception: " + e);
        java.io.StringWriter stringWriter = new java.io.StringWriter();
        e.printStackTrace(new java.io.PrintWriter(stringWriter));
        result.setResponseData(stringWriter.toString(), null);
        result.setDataType(org.apache.jmeter.samplers.SampleResult.TEXT);
        result.setResponseCode("FAILED");
    }
    return result;
}

本例的实现中，将为每个虚拟用户生成一个 Kafka 的 Producer 对象，并将界面中指定的消息发送到 Kafka 服务器。完整的代码如下：

package com.emqx.xmeter.demo.kafka.samplers;

import java.text.MessageFormat;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

import org.apache.jmeter.samplers.AbstractSampler;
import org.apache.jmeter.samplers.Entry;
import org.apache.jmeter.samplers.SampleResult;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.log4j.Logger;

public class KafkaSampler extends AbstractSampler {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private static final String KAFKA_BROKERS = "kafka.brokers";
    private static final String KAFKA_TOPIC = "kafka.topic";
    private static final String KAFKA_MESSAGE = "kafka.message";
    private static final String KAFKA_VALUE_SERIALIZER = "kafka.value.serializer";

    private static ConcurrentHashMap<String, Producer<String, String>> producers = new ConcurrentHashMap<>();
    private static final Logger log = Logger.getLogger(KafkaSampler.class);

    public KafkaSampler() {
        setName("Kafka Sampler");
    }

    @Override
    public SampleResult sample(Entry entry) {
        SampleResult result = new SampleResult();
        result.setSampleLabel(getName());
        try {
            result.sampleStart();

            Producer<String, String> producer = getProducer();
            ProducerRecord<String, String> msg = new ProducerRecord<String, String>(
                    getTopic(), getMessage());
            producer.send(msg);

            result.sampleEnd(); 
            result.setSuccessful(true);
            result.setResponseCodeOK();
        } catch (Exception e) {
            result.sampleEnd();
            result.setSuccessful(false);
            result.setResponseMessage("Exception: " + e);
            java.io.StringWriter stringWriter = new java.io.StringWriter();
            e.printStackTrace(new java.io.PrintWriter(stringWriter));
            result.setResponseData(stringWriter.toString(), null);
            result.setDataType(org.apache.jmeter.samplers.SampleResult.TEXT);
            result.setResponseCode("FAILED");
        }
        return result;
    }

    private Producer<String, String> getProducer() {
        String threadGrpName = getThreadName();
        Producer<String, String> producer = producers.get(threadGrpName);
        if(producer == null) {
            log.info(MessageFormat.format("Cannot find the producer for {0}, going to create a new producer.", threadGrpName));
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", getBrokers());
            props.put("value.serializer", getValueSerializer());
            props.put("linger.ms", 1);
            producer = new KafkaProducer<String,String>(props);

            producers.put(threadGrpName, producer);
        }
        return producer;
    }

    public String getBrokers() {
        return getPropertyAsString(KAFKA_BROKERS);
    }

    public void setBrokers(String brokers) {
        setProperty(KAFKA_BROKERS, brokers);
    }

    public String getTopic() {
        return getPropertyAsString(KAFKA_TOPIC);
    }

    public void setTopic(String topic) {
        setProperty(KAFKA_TOPIC, topic);
    }

    public String getMessage() {
        return getPropertyAsString(KAFKA_MESSAGE);
    }

    public void setMessage(String message) {
        setProperty(KAFKA_MESSAGE, message);
    }

    public String getValueSerializer() {
        return getPropertyAsString(KAFKA_VALUE_SERIALIZER);
    }

    public void setValueSerializer(String valueSerializer) {
        setProperty(KAFKA_VALUE_SERIALIZER, valueSerializer);
    }
}

步骤4：编译、打包和部署

打包过程与 JMeter 扩展开发：自定义函数中提到的相似，注意把本插件需要的 Kafka 相关依赖库文件也一并打入，否则还需要将所依赖的 Kafka jar 包单独部署到 JMeter 插件目录下。可以参考以下方式在 pom.xml 中配置 build 插件：

<build>
    <finalName>${project.artifactId}</finalName>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.8.0</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>assemble-all</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

编译打包完成后，从 target 目录下将 kafka-producer-plugin-jar-with-dependencies.jar 拷贝至 $JMETER_HOME/lib/ext 目录下，并重启 JMeter。

步骤5：测试插件

新建一个测试脚本，在测试计划中加入一个线程组，然后添加 Sampler。如果插件开发与部署没有问题，在子菜单中就能看到我们扩展出来的”Kafka Sampler”。

修改线程组中的线程数，就能模拟多虚拟用户的并发测试了。下图是“察看结果树”中显示的示例结果内容：

从 Kafka 的消费者端，也可以看到可以接收到相关的消息：

总结

如本文所示，如果通过比较”标准”的方式来扩展 JMeter 对新协议的测试 Sampler，还是有一定的工作量，特别是需要比较丰富的界面功能的话，界面的实现会比较复杂。如果对界面的要求不高，并且通过传参的方式可以完成与 Sampler 的交互，那么使用前文 JMeter 自定义协议扩展之 Java Sampler 介绍的方法扩展 Java Sampler 会是更简单的一种方式。

版权声明：本文为 EMQ 原创，转载请注明出处。
原文链接：https://www.emqx.com/zh/blog/support-for-custom-protocols-through-jmeter-extensions

JMeter 扩展插件实现对自定义协议的支持

前言

Kafka 简介

准备工作

JMeter 扩展实现

步骤1：准备开发环境

步骤2：开发插件界面

步骤3：开发 Sampler 逻辑

步骤4：编译、打包和部署

步骤5：测试插件

总结

EMQX

引用和评论

在 Windows 平台搭建 MQTT 服务

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