使用Gatling进行gRPC服务的高并发性能与流式调用测试
gRPC协议特性和测试挑战
gRPC作为基于HTTP/2的高性能RPC框架，在现代微服务架构中广泛应用。其双向流、多路复用等特性为性能测试带来了独特挑战。Gatling通过专门的gRPC插件提供完整的测试解决方案，能够充分验证gRPC服务在高并发场景下的表现。
测试环境搭建和依赖配置
Gatling gRPC插件集成
首先需要在项目中添加Gatling gRPC依赖，以SBT构建工具为例：
scala
// 在project/plugins.sbt中添加
addSbtPlugin("io.gatling" % "gatling-sbt" % "4.2.9")
// 在build.sbt中配置依赖
libraryDependencies ++= Seq(
"io.gatling" % "gatling-core" % "3.9.5",
"io.gatling" % "gatling-grpc" % "3.9.5",
"io.grpc" % "grpc-netty" % "1.56.1",
"io.grpc" % "grpc-protobuf" % "1.56.1",
"io.grpc" % "grpc-stub" % "1.56.1",
"com.thesamet.scalapb" %% "scalapb-runtime" % "0.11.13",
"com.thesamet.scalapb" %% "scalapb-runtime-grpc" % "0.11.13"
)
// 配置ScalaPB编译插件
Compile / PB.targets := Seq(
scalapb.gen() -> (Compile / sourceManaged).value / "scalapb"
)
Protocol Buffers定义和代码生成
定义gRPC服务接口和消息格式：
protobuf
// src/main/protobuf/example_service.proto
syntax = "proto3";
package com.example;
option java_package = "com.example.protos";
option java_outer_classname = "ExampleServiceProto";
service ExampleService {
// 一元RPC调用
rpc SimpleRequest (SimpleRequestMessage) returns (SimpleResponseMessage) {}
// 服务端流式RPC
rpc ServerStreamRequest (StreamRequestMessage) returns (stream StreamResponseMessage) {}
// 客户端流式RPC
rpc ClientStreamRequest (stream StreamRequestMessage) returns (StreamResponseMessage) {}
// 双向流式RPC
rpc BidirectionalStream (stream StreamRequestMessage) returns (stream StreamResponseMessage) {}
}
message SimpleRequestMessage {
string request_id = 1;
int32 payload_size = 2;
map<string, string> metadata = 3;
}
message SimpleResponseMessage {
string response_id = 1;
bytes payload = 2;
Status status = 3;
int64 processing_time_ms = 4;
}
message StreamRequestMessage {
string stream_id = 1;
int32 sequence_number = 2;
bytes chunk_data = 3;
bool is_complete = 4;
}
message StreamResponseMessage {
string stream_id = 1;
int32 sequence_number = 2;
bytes chunk_data = 3;
Status status = 4;
}
message Status {
int32 code = 1;
string message = 2;
}
基础一元RPC调用性能测试
简单请求响应测试场景
构建基本的gRPC一元调用性能测试：
scala
import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.grpc.Predef._
import io.grpc._
import com.example.protos.ExampleServiceProto._
import scala.concurrent.duration._
class BasicGrpcSimulation extends Simulation {
// gRPC协议配置
val grpcProtocol = grpc(ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051))
.usePlaintext() // 测试环境使用明文传输
.maxInboundMessageSize(16 * 1024 * 1024) // 16MB最大消息大小
.enableKeepAlive(true)
.keepAliveTime(30, TimeUnit.SECONDS)
.keepAliveTimeout(5, TimeUnit.SECONDS)
// 构建请求消息
def createSimpleRequest(): SimpleRequestMessage = {
SimpleRequestMessage()
.withRequestId(java.util.UUID.randomUUID().toString)
.withPayloadSize(1024)
.addMetadata("client_timestamp", System.currentTimeMillis().toString)
}
// 定义检查点验证响应
val responseCheck = grpc("simple_response_check")
.check(
// 验证状态码
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.status.map(_.code) }).is(0),
// 验证响应ID存在
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.responseId.nonEmpty }).is(true),
// 提取处理时间用于断言
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.processingTimeMs }).saveAs("proc_time")
)
// 测试场景定义
val simpleCallScenario = scenario("gRPC Simple Call Test")
.exec(
grpc("simple_unary_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest())
.extract(responseCheck)
)
.pause(100.milliseconds) // 模拟用户思考时间
// 负载模型配置
setUp(
simpleCallScenario.inject(
// 预热阶段
rampUsersPerSec(1).to(10).during(1.minute),
// 稳定负载阶段
constantUsersPerSec(20).during(5.minutes),
// 压力测试阶段
rampUsersPerSec(20).to(100).during(2.minutes),
// 峰值测试
constantUsersPerSec(100).during(3.minutes)
)
).protocols(grpcProtocol)
.assertions(
global.responseTime.percentile3.lt(500), // P99响应时间<500ms
global.failedRequests.percent.lt(1.0), // 错误率<1%
forAll.responseTime.percentile4.lt(1000) // P99.9响应时间<1s
)
.maxDuration(15.minutes)
}
高级一元调用测试特性
实现更复杂的一元调用测试场景：
scala
class AdvancedUnaryGrpcSimulation extends Simulation {
val grpcProtocol = grpc(ManagedChannelBuilder.forAddress("loadbalancer.example.com", 50051))
.usePlaintext()
.defaultHeaders(
Map(
"client-version" -> "gatling/3.9.5",
"user-agent" -> "gatling-grpc-loadtest"
)
)
.overrideAuthority("api.example.com") // TLS证书验证
// 参数化请求构建器
val requestFeeder = csv("test_data/grpc_requests.csv").circular
val dynamicPayloadFeeder = Iterator.continually(Map(
"dynamic_payload" -> generateRandomPayload(util.Random.nextInt(2048)),
"correlation_id" -> java.util.UUID.randomUUID().toString
))
def generateRandomPayload(size: Int): String = {
// 生成指定大小的测试数据
util.Random.alphanumeric.take(size).mkString
}
val dynamicRequestScenario = scenario("Dynamic Unary Calls")
.feed(requestFeeder)
.feed(dynamicPayloadFeeder)
.exec(
grpc("parameterized_unary_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(SimpleRequestMessage()
.withRequestId("${correlation_id}")
.withPayloadSize("${payload_size}".toInt)
.addMetadata("test_case", "${test_case}")
.addMetadata("dynamic_data", "${dynamic_payload}")
)
.header("x-correlation-id")("${correlation_id}")
.check(
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.status.flatMap(_.message) }).saveAs("status_msg"),
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.processingTimeMs }).lt(1000)
)
)
.exec { session =>
// 记录自定义指标
val procTime = session("proc_time").as[Long]
val statusMsg = session("status_msg").asOption[String]
// 可以在这里添加自定义日志或指标收集
if (procTime > 500) {
// 记录慢请求
println(s"Slow request detected: ${session("correlation_id").as[String]} took ${procTime}ms")
}
session
}
// 混合负载场景
val mixedLoadScenario = scenario("Mixed gRPC Load")
.randomSwitch(
70.0 -> exec("fast_requests",
grpc("fast_unary")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest().withPayloadSize(128))
),
20.0 -> exec("medium_requests",
grpc("medium_unary")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest().withPayloadSize(1024))
),
10.0 -> exec("large_requests",
grpc("large_unary")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest().withPayloadSize(8192))
)
)
setUp(
dynamicRequestScenario.inject(rampUsers(100).during(2.minutes)),
mixedLoadScenario.inject(constantUsersPerSec(5).during(10.minutes))
).protocols(grpcProtocol)
}
流式RPC调用性能测试
服务端流式调用测试
测试服务端推送数据的流式场景：
scala
class ServerStreamingGrpcSimulation extends Simulation {
val grpcProtocol = grpc(ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051))
.usePlaintext()
.maxInboundMessageSize(32 * 1024 * 1024)
// 服务端流式调用测试
val serverStreamScenario = scenario("Server Streaming Test")
.exec(
grpc("server_stream_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SERVER_STREAM_REQUEST)
.payload(StreamRequestMessage()
.withStreamId(java.util.UUID.randomUUID().toString)
.withSequenceNumber(0)
)
.stream
.collect(
// 收集流式响应并验证
grpcExtract({ r: StreamResponseMessage => r.sequenceNumber }).saveAs("seq_num"),
grpcExtract({ r: StreamResponseMessage => r.chunkData.size }).saveAs("chunk_size"),
grpcExtract({ r: StreamResponseMessage => r.status.flatMap(_.code) }).is(0)
)
.endOnStatus(_.exists(_.code != 0)) // 遇到错误状态时结束流
.endOnCount(100) // 最多接收100条消息
.endOnTimeout(30.seconds) // 30秒超时
.check(
// 流级别检查
grpcStreamTotalCount.gt(10), // 至少收到10条消息
grpcStreamCompletionCode.is(0) // 流正常结束
)
)
.exec { session =>
// 分析流式调用结果
val totalMessages = session("grpcStreamTotalCount").asOption[Int].getOrElse(0)
val avgChunkSize = session("grpcStreamAvgChunkSize").asOption[Int].getOrElse(0)
println(s"Server stream completed: $totalMessages messages, avg chunk: $avgChunkSize bytes")
session
}
setUp(
serverStreamScenario.inject(
rampUsersPerSec(1).to(5).during(1.minute),
constantUsersPerSec(5).during(5.minutes)
)
).protocols(grpcProtocol)
}
客户端流式调用测试
测试客户端持续发送数据的流式场景：
scala
class ClientStreamingGrpcSimulation extends Simulation {
val grpcProtocol = grpc(ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051))
.usePlaintext()
// 生成客户端流数据
val streamDataFeeder = Iterator.from(0).map { i =>
Map(
"chunk_seq" -> i,
"chunk_data" -> generateChunkData(512 + util.Random.nextInt(1024)),
"is_last" -> (i >= 49) // 发送50条后结束
)
}
def generateChunkData(size: Int): String = {
// 生成测试数据块
util.Random.alphanumeric.take(size).mkString
}
val clientStreamScenario = scenario("Client Streaming Test")
.feed(streamDataFeeder)
.exec(
grpc("client_stream_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_CLIENT_STREAM_REQUEST)
.stream
.send(
StreamRequestMessage()
.withStreamId(java.util.UUID.randomUUID().toString)
.withSequenceNumber("${chunk_seq}")
.withChunkData(com.google.protobuf.ByteString.copyFromUtf8("${chunk_data}"))
.withIsComplete("${is_last}")
)
.endOnCondition(session => session("is_last").as[Boolean])
.check(
grpcExtract({ r: StreamResponseMessage => r.status.flatMap(_.code) }).is(0),
grpcExtract({ r: StreamResponseMessage => r.streamId }).saveAs("completed_stream_id")
)
)
.exec { session =>
// 验证客户端流完成
val streamId = session("completed_stream_id").asOption[String]
val totalSent = session("chunk_seq").as[Int] + 1
println(s"Client stream completed: $streamId, sent $totalSent chunks")
session
}
setUp(
clientStreamScenario.inject(
constantUsersPerSec(2).during(10.minutes) // 控制并发流数量
)
).protocols(grpcProtocol)
}
双向流式调用测试
测试全双工双向流式通信：
scala
class BidirectionalStreamingGrpcSimulation extends Simulation {
val grpcProtocol = grpc(ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051))
.usePlaintext()
.maxInboundMessageSize(16 * 1024 * 1024)
// 双向流测试场景
val bidirectionalStreamScenario = scenario("Bidirectional Streaming Test")
.exec(
grpc("bidirectional_stream")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_BIDIRECTIONAL_STREAM)
.stream
.bidirectional(
// 发送逻辑
(session, stream) => {
val streamId = java.util.UUID.randomUUID().toString
var sequence = 0
// 启动发送协程
stream.onSend { () =>
if (sequence < 20) {
Some(
StreamRequestMessage()
.withStreamId(streamId)
.withSequenceNumber(sequence)
.withChunkData(com.google.protobuf.ByteString.copyFromUtf8(s"Message $sequence"))
.withIsComplete(sequence == 19)
).tap { _ => sequence += 1 }
} else {
None
}
}
// 接收处理逻辑
stream.onReceive { response: StreamResponseMessage =>
// 验证响应
require(response.streamId == streamId, "Stream ID mismatch")
require(response.sequenceNumber >= 0, "Invalid sequence number")
// 可以在这里添加业务逻辑验证
if (response.status.exists(_.code != 0)) {
println(s"Stream $streamId received error: ${response.status.flatMap(_.message)}")
}
}
// 返回更新后的session
session.set("current_stream_id", streamId)
}
)
.endOnTimeout(30.seconds)
.endOnStatus(_.exists(_.code != 0))
.check(
grpcStreamCompletionCode.is(0),
grpcStreamMessageCount.between(10, 25) // 预期消息数量范围
)
)
.exec { session =>
// 流结束后处理
val streamId = session("current_stream_id").asOption[String]
val messageCount = session("grpcStreamMessageCount").asOption[Int]
println(s"Bidirectional stream $streamId completed with $messageCount messages")
session
}
// 复杂双向流测试 - 模拟聊天场景
val chatStreamScenario = scenario("Chat-like Bidirectional Stream")
.exec(
grpc("chat_stream")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_BIDIRECTIONAL_STREAM)
.stream
.bidirectional(
(session, stream) => {
val userId = s"user_${util.Random.nextInt(1000)}"
var messageCount = 0
var receivedCount = 0
// 定时发送消息
stream.onSend { () =>
if (messageCount < 10 && util.Random.nextDouble() < 0.3) {
// 30%概率发送消息
messageCount += 1
Some(
StreamRequestMessage()
.withStreamId(userId)
.withSequenceNumber(messageCount)
.withChunkData(com.google.protobuf.ByteString.copyFromUtf8(
s"Message ${messageCount} from $userId at ${System.currentTimeMillis()}"
))
.withIsComplete(messageCount == 10)
)
} else if (messageCount >= 10) {
None
} else {
// 等待下一次发送机会
Some(null) // 返回null表示本次不发送，但保持流活跃
}
}
// 处理接收到的消息
stream.onReceive { response: StreamResponseMessage =>
receivedCount += 1
// 可以在这里实现消息处理逻辑
if (receivedCount % 5 == 0) {
println(s"User $userId received $receivedCount messages")
}
}
session
.set("user_id", userId)
.set("sent_messages", messageCount)
.set("received_messages", receivedCount)
}
)
.endOnTimeout(2.minutes)
.check(
grpcStreamCompletionCode.is(0)
)
)
setUp(
bidirectionalStreamScenario.inject(rampUsers(50).during(1.minute)),
chatStreamScenario.inject(constantUsersPerSec(1).during(5.minutes))
).protocols(grpcProtocol)
.assertions(
global.failedRequests.percent.lt(5.0), // 双向流允许稍高的错误率
global.responseTime.percentile3.lt(2000) // P99响应时间<2s
)
}
高级测试特性和监控
自定义指标收集
scala
class AdvancedMonitoringGrpcSimulation extends Simulation {
// 自定义指标收集器
val customMetrics = new CustomGrpcMetrics()
val grpcProtocol = grpc(ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051))
.usePlaintext()
.disableWarmUp(true) // 手动控制预热
val monitoredScenario = scenario("Monitored gRPC Test")
.exec(
grpc("monitored_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest())
.check(
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.processingTimeMs }).saveAs("proc_time"),
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.payload.size }).saveAs("response_size")
)
)
.exec { session =>
// 收集自定义指标
val procTime = session("proc_time").as[Long]
val respSize = session("response_size").as[Int]
val status = if (session.isFailed) "failure" else "success"
customMetrics.recordCall(procTime, respSize, status)
session
}
// 预热阶段
val warmUpScenario = scenario("Warm Up")
.exec(grpc("warmup_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest())
)
// 主测试前执行预热
setUp(
warmUpScenario.inject(rampUsers(10).during(30.seconds))
.andThen(
monitoredScenario.inject(
constantUsersPerSec(20).during(10.minutes)
)
)
).protocols(grpcProtocol)
}
// 自定义指标收集类
class CustomGrpcMetrics {
private val callTimings = new java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue[Long]()
private val responseSizes = new java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue[Int]()
private val callStatuses = new java.util.concurrent.ConcurrentHashMap[String, Int]()
def recordCall(processingTime: Long, responseSize: Int, status: String): Unit = {
callTimings.offer(processingTime)
responseSizes.offer(responseSize)
callStatuses.merge(status, 1, Integer.sum)
// 定期输出统计信息
if (callTimings.size() % 100 == 0) {
println(s"Metrics snapshot - Calls: ${callTimings.size()}, " +
s"Avg time: ${callTimings.stream().mapToLong(_.toLong).average().orElse(0)}ms, " +
s"Statuses: $callStatuses")
}
}
}
错误处理和重试机制
scala
class ResilientGrpcSimulation extends Simulation {
val grpcProtocol = grpc(ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051))
.usePlaintext()
.maxRetryAttempts(3) // 最大重试次数
.retryBackoff(100.milliseconds, 2.0, 1.second) // 退避策略
val resilientScenario = scenario("Resilient gRPC Test")
.tryMax(2) { // 场景级别重试
exec(
grpc("resilient_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest())
.check(
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.status.flatMap(_.code) }).is(0)
)
.retryOnStatus(Status.UNAVAILABLE.getCode) // 服务不可用时重试
.retryOnStatus(Status.DEADLINE_EXCEEDED.getCode) // 超时时重试
)
}
.exitHereIfFailed // 如果重试后仍然失败则退出
// 测试不同错误场景的恢复能力
val errorScenario = scenario("Error Handling Test")
.exec(
grpc("error_prone_call")
.rpc(ExampleServiceGrpc.METHOD_SIMPLE_REQUEST)
.payload(createSimpleRequest().withPayloadSize(-1)) // 故意制造错误
.check(
grpcExtract({ r: SimpleResponseMessage => r.status.flatMap(_.code) })
.transform {
case 0 => "success"
case code => s"error_$code"
}
.saveAs("call_result")
)
)
.doIf(session => session("call_result").as[String].startsWith("error")) {
// 错误处理逻辑
exec { session =>
println(s"Call failed with: ${session("call_result").as[String]}")
session
}
}
setUp(
resilientScenario.inject(constantUsersPerSec(10).during(5.minutes)),
errorScenario.inject(constantUsersPerSec(1).during(2.minutes))
).protocols(grpcProtocol)
}
通过以上全面的测试方案，可以充分验证gRPC服务在各种场景下的性能表现，包括高并发一元调用、各种流式模式以及系统的容错能力和资源使用情况。
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