1. 测试环境

jmeter版本 ：jmeter 2.4

grinder的版本 ： Grinder 3

JAVA的版本：JDK 1.6

2. 测试代码

Jmeter测试代码

[html] 
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1. public class Sampler {  
2.     public void test() {  
3.         return;  
4.     }  
5. }  

[html] 
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1. public class JmeterTest extends AbstractJavaSamplerClient {  
2.     Sampler sampler;  
3.   
4.     @Override  
5.     public SampleResult runTest(JavaSamplerContext context) {  
6.   
7.         SampleResult results = new SampleResult();  
8.   
9.         results.sampleStart();  
10.   
11.         sampler.test();  
12.   
13.         results.sampleEnd();      
14.   
15.         results.setSuccessful(true);  
16.   
17.         return results;  
18.   
19.     }  
20.   
21.     @Override  
22.     public void setupTest(JavaSamplerContext arg0) {  
23.         sampler = new Sampler();  
24.     }  
25. }  

grinder测试代码

[html] 
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1. public class Sampler {  
2.   
3.         public void test() {  
4.                 return;  
5.         }  
6.   
7. }  

[html] 
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1. # Test.py  
2. #  
3. # A minimal script that tests The Grinder logging facility.  
4. #  
5. # This script shows the recommended style for scripts, with a  
6. # TestRunner class. The script is executed just once by each worker  
7. # process and defines the TestRunner class. The Grinder creates an  
8. # instance of TestRunner for each worker thread, and repeatedly calls  
9. # the instance for each run of that thread.  
10.   
11. from net.grinder.script.Grinder import grinder  
12. from net.grinder.script import Test  
13. from sampler import Sampler  
14. test = Test(1, “Sample”)  
15. class TestRunner:  
16.   
17.     # This method is called for every run.  
18.     def __call__(self):  
19.         mySampler = test.wrap(Sampler())  
20.         mySampler.test()  

Java本身多线程

[java] 
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1. public static void test(int numOfThreads, int times) throws InterruptedException, ExecutionException {  
2.         ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numOfThreads);  
3.         final Sampler sampler = new Sampler();  
4.         List<Future<Long>> results = new ArrayList<Future<Long>>();   
5.         for (int i = 0; i < times; i++) {  
6.             results.add(executor.submit(new Callable<Long>() {  
7.                 @Override  
8.                 public Long call() throws Exception {  
9.                         long begin = System.currentTimeMillis();  
10.                         sampler.test();  
11.                         long end = System.currentTimeMillis();  
12.                     return end – begin;  
13.                 }  
14.             }));  
15.         }  
16.         executor.shutdown();  
17.         while(!executor.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS));  
18.           
19.         long sum = 0;  
20.         for (Future<Long> result : results) {  
21.             sum += result.get();  
22.         }  
23.           
24.           
25.         System.out.println(“———————————“);  
26.         System.out.println(“number of threads :” + numOfThreads + ” times:” + times);  
27.         System.out.println(“running time: ” + sum + “ms”);  
28.         System.out.println(“TPS: ” + (double)(100000 * 1000) / (double)(sum));  
29.         System.out.println();  
30.     }  

3. 测试结果

10个线程 100000次运行

20个线程 100000次运行

50个线程 100000次运行

100个线程 100000次运行

200个线程 10000次运行(这里减少了一个0)

300个线程 10000次运行

1000个线程 10000次运行

4. 结论

1. 可以看出Jmeter的本身性能开销是很大的，只适合一般应用的性能测试
2. Grinder在测试的时候发现上下文切换比较严重，而可能是因为内部机制导致的开销较大的，当然如果测试memcache肯定是不适合的，但一般的应用测试基本上没有问题
3. JAVA多线程本身并发框架性能开销也是有的，但是比较低，适合要求较高的性能测试，如对redis和memcache构建的应用进行压测

转：http://blog.csdn.net/techq/article/details/6628533