你这说的太笼统了，应该具体些。
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有了Java代码之后
1、可以在代码中写些测试的方法，把你想要验证的东西，输出看一下。
2、可以用Debug的形式，跟踪代码执行，验证程序的逻辑是否正确。
3、利用JUnit写断言，测试结果
我们在做性能测试时,有时需要自己编写测试脚本,很多测试工具都支持自定义编写测试脚本,比如LoadRunner就有很多自定义脚本的协议,比如"C Vuser","Java Vuser"等协议.同样,Jmeter也支持自定义编写的测试代码,不过与LoadRunner不同的是,Jmeter没有自带编译器,需要借助第三方编译器才能实现.下面举一个简单的Java自定义测试代码例子,使用Java编译器编写测试代码(Java编译器可以用Eclipse,JBulider等),实现功能为:在测试前输入任意一个字符串,然后判断该字符串的长度是否大于5,如果大于则测试结果成功,否则测试结果位失败,然后在放到Jmeter中模拟10个用户测试,同时运行这段代码,具体实现如下:
1.打开Java编译器,新建一个项目"TestLength",然后新建一个包"app".
2.从Jmeter的安装目录lib/ext中拷贝两个文件"ApacheJMeter_core.jar"和"ApacheJMeter_java.jar"到"Tester"的项目中,然后引入这两个JAR文件.(具体的引入方法参考各个Java编译器的使用方法)
3.在"app"包中新建一个类,名字叫"TestLength",不过这个类要继承"AbstractJavaSamplerClient"类,如果项目引入步骤二中的两个文件,就可以找到"AbstractJavaSamplerClient"类了.
4."TestLength"类在继承"AbstractJavaSamplerClient"类的同时也会继承四个方法,分别是"getDefaultParameters","setupTest","runTest"和"teardownTest"方法."getDefaultParameters"方法主要用于设置传入的参数;"setupTest"方法为初始化方法,用于初始化性能测试时的每个线程."runTest"方法为性能测试时的线程运行体;"teardownTest"方法为测试结束方法,用于结束性能测试中的每个线程.
5.具体实现代码如下:
package app;
import org.apache.jmeter.config.Arguments;
import org.apache.jmeter.protocol.java.sampler.AbstractJavaSamplerClient;
import org.apache.jmeter.protocol.java.sampler.JavaSamplerContext;
import org.apache.jmeter.samplers.SampleResult;
import com.passpod.core.t8.*;
/**
* @author乐以忘忧
*
* TODO To change the template for this generated type comment go to
* Window - Preferences - Java - Code Style - Code Templates
*/
public class TestLength extends AbstractJavaSamplerClient{
private SampleResult results;
private String testStr;
//初始化方法，实际运行时每个线程仅执行一次，在测试方法运行前执行，类似于LoadRunner中的init方法
public void setupTest(JavaSamplerContext arg0) {
results = new SampleResult();
testStr = arg0.getParameter("testString", "");
if (testStr != null testStr.length() 0) {
results.setSamplerData(testStr);
}
}
//设置传入的参数，可以设置多个，已设置的参数会显示到Jmeter的参数列表中
public Arguments getDefaultParameters() {
Arguments params = new Arguments();
params.addArgument("testStr", ""); //定义一个参数，显示到Jmeter的参数列表中，第一个参数为参数默认的显示名称，第二个参数为默认值
return params;
}
//测试执行的循环体，根据线程数和循环次数的不同可执行多次，类似于LoadRunner中的Action方法
public SampleResult runTest(JavaSamplerContext arg0) {
int len = 0;
results.sampleStart(); //定义一个事务，表示这是事务的起始点，类似于LoadRunner的lr.start_transaction
len = testStr.length();
results.sampleEnd(); //定义一个事务，表示这是事务的结束点，类似于LoadRunner的lr.end_transaction
if(len 5){
System.out.println(testStr);
results.setSuccessful(false); //用于设置运行结果的成功或失败，如果是"false"则表示结果失败，否则则表示成功
}else
results.setSuccessful(true);
return results;
}
//结束方法，实际运行时每个线程仅执行一次，在测试方法运行结束后执行，类似于LoadRunner中的end方法
public void teardownTest(JavaSamplerContext arg0) {
}
}
6.把上面的例子打包,然后把生成的"TestLength.jar"文件拷贝到Jmeter的安装目录lib/ext下.
7.运行Jmeter,添加一个线程组,然后在该线程组下面添加一个Java请求(在Sampler中),在Java请求的类名称中选择咱们刚创建的类"app.TestLength",在下面参数列表的"testStr"后面输入要测试的字符串,然后添加一个监听器(聚合报告),设置一下模拟的用户数就可以测试了.如果测试不成功,Jmeter会在它自己个输出框中抛出这个字符串.
通过上面的例子我们可以发现,使用Jmeter自定义Java测试代码,配合Jmeter自带的函数,就可以实现出LoadRunner中"Java Vuser"协议的绝大多数功能,而且是没有用户数限制和完全免费的(嘿嘿).上面的例子非常简单,而且没有任何实际意义,只是一个简单的Jmeter测试代码示例,用于抛砖引玉,希望大家一起交流,共同 进步.
ava性能调试命令
java性能调试命令_性能测试--十个命令迅速发现性能问题
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十个命令迅速发现性能问题
uptime
dmesg | tail
vmstat 1
mpstat -P ALL 1
pidstat 1
iostat -xz 1
free -m
sar -n DEV 1
sar -n TCP,ETCP 1
top
1. uptime
$ uptime
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02
这是一种用来快速查看系统平均负载的方法，它表明了系统中有多少要运行的任务(进程)。在 Linux 系统中，这些数字包含了需要在 CPU 中运行的进程以及正在等待 I/O(通常是磁盘 I/O)的进程。它仅仅是对系统负载的一个粗略展示，稍微看下即可。你还需要其他工具来进一步了解具体情况。
这三个数字展示的是一分钟、五分钟和十五分钟内系统的负载总量平均值按照指数比例压缩得到的结果。从中我们可以看到系统的负载是如何随时间变化的。比方你在检查一个问题，然后看到 1 分钟对应的值远小于 15 分钟的值，那么可能说明这个问题已经过去了，你没能及时观察到。
在上面这个例子中，系统负载在随着时间增加，因为最近一分钟的负载值超过了 30，而 15 分钟的平均负载则只有 19。这样显著的差距包含了很多含义，比方 CPU 负载。若要进一步确认的话，则要运行 vmstat 或 mpstat 命令。
2. dmesg | tail
$ dmesg | tail
[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0
[...]
[1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child
[1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB
[2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request. Check SNMP counters.
这条命令显式了最近的 10 条系统消息，如果它们存在的话。查找能够导致性能问题的错误。上面的例子包含了 oom-killer，以及 TCP 丢弃一个请求。
千万不要错过这一步！dmesg 命令永远值得一试
3. vmstat 1
$ vmstat 1
procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0
32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0
32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0
32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0
32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0
vmstat(8) 是虚拟内存统计的简称，其是一个常用工具(几十年前为了 BSD 所创建)。其在每行打印一条关键的服务器的统计摘要。
vmstat 命令指定一个参数 1 运行，来打印每一秒的统计摘要。(这个版本的 vmstat)输出的第一行的那些列，显式的是开机以来的平均值，而不是前一秒的值。现在，我们跳过第一行，除非你想要了解并记住每一列。
检查这些列：
r：CPU 中正在运行和等待运行的进程的数量。其提供了一个比平均负载更好的信号来确定 CPU 是否饱和，因为其不包含 I/O。解释：“r”的值大于了 CPU 的数量就表示已经饱和了。
free：以 kb 为单位显式的空闲内存。如果数字位数很多，说明你有足够的空闲内存。“free -m” 命令，是下面的第七个命令，其可以更好的说明空闲内存的状态。
si, so：Swap-ins 和 swap-outs。如果它们不是零，则代表你的内存不足了。
us, sy, id, wa, st：这些都是平均了所有 CPU 的 CPU 分解时间。它们分别是用户时间(user)、系统时间(内核)(system)、空闲(idle)、等待 I/O(wait)、以及占用时间(stolen)(被其他访客，或使用 Xen，访客自己独立的驱动域)。
CPU 分解时间将会通过用户时间加系统时间确认 CPU 是否为忙碌状态。等待 I/O 的时间一直不变则表明了一个磁盘瓶颈；这就是 CPU 的闲置，因为任务都阻塞在等待挂起磁盘 I/O 上了。你可以把等待 I/O 当成是 CPU 闲置的另一种形式，其给出了为什么 CPU 闲置的一个线索。
对于 I/O 处理来说，系统时间是很重要的。一个高于 20% 的平均系统时间，可以值得进一步的探讨：也许内核在处理 I/O 时效率太低了。
在上面的例子中，CPU 时间几乎完全花在了用户级，表明应用程序占用了太多 CPU 时间。而 CPU 的平均使用率也在 90% 以上。这不一定是一个问题；检查一下“r”列中的饱和度。
4. mpstat -P ALL 1
$ mpstat -P ALL 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78
07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99
07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00
07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03
[...]
这个命令打印每个 CPU 的 CPU 分解时间，其可用于对一个不均衡的使用情况进行检查。一个单独 CPU 很忙碌则代表了正在运行一个单线程的应用程序。
5. pidstat 1
$ pidstat 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:41:02 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0.94 1 rcuos/0
07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave
07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java
07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java
07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java
07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat
07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave
07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java
07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java
07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass
07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat
pidstat 命令有点像 top 命令对每个进程的统计摘要，但循环打印一个滚动的统计摘要来代替 top 的刷屏。其可用于实时查看，同时也可将你所看到的东西(复制粘贴)到你的调查记录中。
上面的例子表明两个 Java 进程正在消耗 CPU。%CPU 这列是所有 CPU 合计的；1591% 表示这个 Java 进程消耗了将近 16 个 CPU。
6. iostat -xz 1
$ iostat -xz 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
73.96 0.00 3.73 0.03 0.06 22.21
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09
xvdb 0.01 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25
xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26
dm-0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04
dm-1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00
dm-2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03
[...]
这是用于查看块设备(磁盘)情况的一个很棒的工具，无论是对工作负载还是性能表现来说。查看个列：
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：这些分别代表该设备每秒的读次数、写次数、读取 kb 数，和写入 kb 数。这些用于描述工作负载。性能问题可能仅仅是由于施加了过大的负载。
await：以毫秒为单位的 I/O 平均消耗时间。这是应用程序消耗的实际时间，因为它包括了排队时间和处理时间。比预期更大的平均时间可能意味着设备的饱和，或设备出了问题。
avgqu-sz：向设备发出的请求的平均数量。值大于 1 说明已经饱和了(虽说设备可以并行处理请求，尤其是由多个磁盘组成的虚拟设备。)
%util：设备利用率。这个值是一个显示出该设备在工作时每秒处于忙碌状态的百分比。若值大于 60％，通常表明性能不佳(可以从 await 中看出)，虽然它取决于设备本身。值接近 100% 通常意味着已饱和。
如果该存储设备是一个面向很多后端磁盘的逻辑磁盘设备，则 100% 利用率可能只是意味着当前正在处理某些 I/O 占用，然而，后端磁盘可能远未饱和，并且可能能够处理更多的工作。
请记住，磁盘 I/O 性能较差不一定是程序的问题。许多技术通常是异步 I/O，使应用程序不会被阻塞并遭受延迟(例如，预读，以及写缓冲)。
7. free -m
$ free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 245998 24545 221453 83 59 541
-/+ buffers/cache: 23944 222053
Swap: 0 0 0
右边的两列显式：
buffers：用于块设备 I/O 的缓冲区缓存。
cached：用于文件系统的页面缓存。
我们只是想要检查这些不接近零的大小，其可能会导致更高磁盘 I/O(使用 iostat 确认)，和更糟糕的性能。上面的例子看起来还不错，每一列均有很多 M 个大小。
比起第一行，-/+ buffers/cache 提供的内存使用量会更加准确些。Linux 会把暂时用不上的内存用作缓存，一旦应用需要的时候就立刻重新分配给它。所以部分被用作缓存的内存其实也算是空闲的内存。为了解释这一点， 甚至有人专门建了个网站： linuxatemyram。
如果你在 Linux 上安装了 ZFS，这一点会变得更加困惑，因为 ZFS 它自己的文件系统缓存不算入free -m。有时候发现系统已经没有多少空闲内存可用了，其实内存却都待在 ZFS 的缓存里。
8. sar -n DEV 1
$ sar -n DEV 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
12:16:49 AM eth0 18763.00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
这个工具可以被用来检查网络接口的吞吐量：rxkB/s 和 txkB/s，以及是否达到限额。上面的例子中，eth0 接收的流量达到 22Mbytes/s，也即 176Mbits/sec(限额是 1Gbit/sec)
我们用的版本中还提供了 %ifutil 作为设备使用率(接收和发送的最大值)的指标。我们也可以用 Brendan 的 nicstat 工具计量这个值。一如 nicstat，sar 显示的这个值是很难精确取得的，在这个例子里面，它就没在正常的工作(0.00)。
9. sar -n TCP,ETCP 1
$ sar -n TCP,ETCP 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s
12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00
12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s
12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s
12:17:21 AM 1.00 0.00 8359.00 6039.00
12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s
12:17:21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
这是一些关键的 TCP 指标的汇总视图。这些包括：
active/s：每秒本地发起 TCP 连接数(例如，通过 connect())。
passive/s：每秒远程发起的 TCP 连接数(例如，通过 accept())。
retrans/s：每秒重传 TCP 次数。
active 和 passive 的连接数往往对于描述一个粗略衡量服务器负载是非常有用的：新接受的连接数(passive)，下行连接数(active)。可以理解为 active 连接是对外的，而 passive 连接是对内的，虽然严格来说并不完全正确(例如，一个 localhost 到 localhost 的连接)。
重传是出现一个网络和服务器问题的一个征兆。其可能是由于一个不可靠的网络(例如，公网)造成的，或许也有可能是由于服务器过载并丢包。上面的例子显示了每秒只有一个新的 TCP 连接。
10. top
$ top
top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92
Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie
%Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2.7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 22698073+free, 60448 buffers
KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 554208 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java
4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos-slave
66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top
5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java
4299 root 20 0 20.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java
1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.02 kthreadd
3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0
5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H
6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 kworker/u256:0
8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched
top 命令包含了很多我们之前已经检查过的指标。可以方便的执行它来查看相比于之前的命令输出的结果有很大不同，这表明负载是可变的。
top 的一个缺点是，很难看到数据随时间变动的趋势。vmstat 和 pidstat 提供的滚动输出会更清楚一些。如果你不以足够快的速度暂停输出(Ctrl-S 暂停，Ctrl-Q 继续)，一些间歇性问题的线索也可能由于被清屏而丢失。