测试任务
埋点日志分流。
分析设计
设计思路
公共中心互联网web提供restful接口支持根据设备ID的权重计算进行分流。
核心分析设计点：
1.将设备ID取hash，将hash进行100取模；
2.判断此设备ID的分布的权重所属区间；
3.权重计算核心代码：
/**
* 根据权重计算出分流分组
*
* @param weightGroupList 权重配置列表
* @param sbid 设备id
* @return 分组名称
*/
private String weightCalculate(List<FlowControlGroupWeightDTO> weightGroupList, String sbid) {
//根据设备id进行hash，再取模
int hash = sbid.hashCode();
int index = hash > 0 ? hash : -hash;
index = index % 100;
String result = "";
int weightTmp = 0;
for (FlowControlGroupWeightDTO wg : weightGroupList) {
if (weightTmp <= index && index < weightTmp + wg.getWeight()) {
result = wg.getGroup();
break;
}
weightTmp += wg.getWeight();
}
return result;
}
应用配置
阿里云分布式配置ACM中增加以下内容：
#分流控制分组权重配置
flow.control.group.weight=[{"group":"gd","weight":"70"},{"group":"bj","weight":"30"}]
#需要分流控制的url，多个以，分隔
flow.control.url=/log/app/*
说明：
1.weight可以配置0-100的数字，要求多组配置的weight之和必须为100
2.group分支使用的标签替代，调用方需自行判断出对应的域名
3.flow.control.url配置项使用路径通配符方式配置，调用方再判断url时需考虑通配符的情况
请求接口
请求地址：
http://{ip}:{port}/{context}/web/common/flow/bypass
请求类型：POST
请求入参：
{"sbid":"设备ID"}
返回结果：
{
"code": "SUCCESS",
"params": null,
"message": null,
"data": {
"group": "fj",
"urlList": [
"/log/app/*",
"/log/test"
]
},
"appCodeForEx": null,
"originalErrorCode": null,
"rid": null
}
测试方法-JMeter
一开始我采用的JMeter进行测试，模拟1W用户请求，通过请求结果的文本信息搜索关键字，查看分流情况。
图片通过结果可知1W数据里，gd：6975，bj：3025
但这样的测试方法显然是很鸡肋的，单单统计就很麻烦了。考虑到hash 散列方式计算，基数越大才会越准确，所以我打算写脚本进行测试。
测试方法-脚本测试
脚本设计
package com.servyou.test;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.Data;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.ParseException;
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.ContentType;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class Demo {
private static AtomicLong atomicLongBJ = new AtomicLong();
private static AtomicLong atomicLongGD = new AtomicLong();
private final static String url = "http://IP:端口号/web/common/flow/bypass";
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 定义10个任务分别负责一定范围内的元素累计
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
DataBean dataBean = null;
dataBean = sendRequest();
if (dataBean.getData().getGroup().equals("dzswj")) {
atomicLongGD.incrementAndGet();
}
if (dataBean.getData().getGroup().equals("bj")) {
atomicLongBJ.incrementAndGet();
}
}
System.out.println("北京：" + atomicLongBJ);
System.out.println("广东：" + atomicLongGD);
}
public static DataBean sendRequest() throws InterruptedException {
DeviceEntity deviceEntity = new DeviceEntity();
//生成随机数
Random random = new Random();
deviceEntity.setSbid(String.valueOf((random.nextInt(100) + 1)));
String json = JSONObject.toJSONString(deviceEntity);
return JSONObject.parseObject(sendPost(url, json), DataBean.class);
}
@Data
public static class DeviceEntity {
private String sbid;
}
public static String sendPost(String url, String params) throws InterruptedException {
CloseableHttpClient httpclient = HttpClients.createDefault();
HttpPost httppost = new HttpPost(url);
StringEntity entity = new StringEntity(params, ContentType.APPLICATION_JSON);
httppost.setEntity(entity);
httppost.setHeader("Content-Type", "application/json");
CloseableHttpResponse response = null;
try {
response = httpclient.execute(httppost);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
Thread.sleep(200);
HttpEntity entity1 = response.getEntity();
String result = null;
try {
result = EntityUtils.toString(entity1);
} catch (ParseException | IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
@Data
public static class DataBean {
private String code;
private Object params;
private Object message;
private DataBean data;
private Object appCodeForEx;
private Object originalErrorCode;
private Object rid;
private String group;
private List<String> urlList;
public String getGroup() {
return group;
}
public void setGroup(String group) {
this.group = group;
}
public List<String> getUrlList() {
return urlList;
}
public void setUrlList(List<String> urlList) {
this.urlList = urlList;
}
}
}
脚本执行
分流配置gd和bj各50%，总数据量10W，执行结果如下：
脚本测试
接下来分流配置、总数据量按照测试用例去设置、执行即可。
所以，类似于这样的任务，脚本测试是比较不错的选择。
好啦，以上就是今天想要分享的内容。说实话，一年下来也没写过几次脚本，但脚本测试香是真的香，哈哈哈。
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