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写一个并发请求的Case

写一个并发请求的Case

作者: 杰克熊 | 来源:发表于2017-04-11 21:05 被阅读133次

有些场景下,你可能要检查代码有没有并发问题,验证幂等或者做一下简单的压力测试, 这时候需要写一个并发请求的程序,那么怎么做呢?
先上代码

        final long time_start = System.currentTimeMillis();
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);

        int client_num = 10;

        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

        for (int i = 0; i < client_num; i++) {
            Runnable job = new Runnable() {
                @Override
                public void run()  {
                    Worker worker = new Worker();
                    try {
                        countDownLatch.await();
                        worker.doWork();
                    }catch(Exception e){
                        e.printStackTrace();
                    }

                }
            };

            service.submit(job);
        }

        countDownLatch.countDown();

        service.shutdown();

        while (!service.isTerminated()) {
        }
        System.out.println("time consuming is " + (System.currentTimeMillis() - time_start));

我们来拆解下这个Case,看看都做了些什么:

1. 容器准备

首先,你需要一个线程池来调用任务处理,虽然你可以每次new一个线程来做,但是无论是在生产环境还是测试,都不太建议这样做。本示例用的是
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10) 其效果是构造一个固定线程数的线程池,这个线程池的coreSize和maxSize都是10, 也就是说,最多可以同时处理10个任务,多了的就要排队。
线程池装载完任务后,执行submit , 但是此时任务并未执行,具体原因看下面。

2. 并发执行

这里是比较tricky的一个点,因为要模拟完全并发的情况,就要保证所有任务同一时间触发,这里我们用了一个java.util.concurrent的工具类 CountDownLatch, 从名字大概可以猜测到,这个是一个像栅栏一样的工具,先把羊圈在里面,等count数到0的时候,打开栅栏,放出群羊。。
使用步骤: 首先,初始化countDownLatch计数为1。 然后, 在业务代码里在执行业务逻辑之前我们嵌入了一行 countDownLatch.await() 。最后, 当所有任务都装载完毕提交后,执行countDownLatch.countDown(),如同发令枪一般,所有的任务同时触发,并发量达到client_num的数量10。

3. 任务结束

任务结束的时候调用的是线程池的shutdown方法, 看一下这个方法的注释

Attempts to stop all actively executing tasks, halts the processing of waiting tasks, and returns a list of the tasks that were awaiting execution.

意思是这个方法只是尝试去停止所有任务,但是并不保证都能结束,并且没有结束的任务是以list返回的。
所以后面又跟了一个

 while (!service.isTerminated()) {
    }

循环一直等待所有的任务结束完毕,最后再统计所有任务的执行时间。

结语

这是一段比较简单的并发测试代码,单元测试足够用,但是如果用做规模化的压力测试,还需要考虑压力机与测试机的连接以及数据热点等一系列问题,这又是个很大的话题了。

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