MeterSphere性能测试中Groovy脚本性能优化实践
问题背景
在使用MeterSphere进行性能测试时,用户发现单台80核物理机的发压能力上限约为1万RPS,无法充分发挥硬件性能。通过分析发现,性能瓶颈主要出现在Groovy脚本处理环节。
问题分析
通过深入排查,我们发现了以下关键问题点:
-
线程阻塞现象:容器内部观察到发压线程频繁被Block,导致并发能力受限。
-
性能消耗定位:火焰图分析显示大量性能消耗在
org/apache/jmeter/modifiers/JSR223PreProcessor.process
调用的java/lang/Class.forName
方法上。 -
核心问题根源:反编译ms-jmeter-core.jar后发现,每次脚本计算都会执行
Class.forName("io.metersphere.api.jmeter.MsGroovyLoadJarService"...
,这种频繁的类加载操作造成了严重的性能损耗。
解决方案探索
针对这个问题,我们尝试了多种解决方案:
-
版本升级:首先尝试升级到v2.10.23-lts版本,但问题依然存在。
-
脚本引擎替换:尝试使用Beanshell替代Groovy,但实测RPS仅能达到200左右,性能反而更差。
-
核心组件替换:最终通过替换ms-jmeter-core.jar文件解决了问题。
实施步骤
具体实施方法如下:
- 创建自定义Dockerfile:
FROM registry.cn-qingdao.aliyuncs.com/metersphere/jmeter-master:5.5-ms12-jdk17
COPY ms-jmeter-core.jar /opt/jmeter/lib
WORKDIR /jmeter-log/
ENTRYPOINT ["/bin/sh","-c","/run-test.sh"]
- 使用更新后的ms-jmeter-core.jar替换原有文件。
技术原理
这个问题的本质在于:
-
类加载开销:频繁的Class.forName调用会导致大量的类加载操作,这在性能测试的高并发场景下会成为严重瓶颈。
-
Groovy引擎特性:Groovy脚本引擎本身具有动态特性,但过度依赖反射和类加载会带来性能损耗。
-
容器化环境限制:在容器化环境中,资源隔离和虚拟化层也会带来额外的性能开销。
最佳实践建议
基于此案例,我们总结出以下性能测试优化建议:
-
脚本预处理:尽可能将脚本逻辑前置处理,减少测试执行时的动态计算。
-
缓存利用:确保开启脚本缓存功能,避免重复编译。
-
组件更新:定期检查核心组件版本,及时更新性能优化后的版本。
-
监控分析:使用火焰图等工具定期分析性能瓶颈,针对性优化。
总结
通过替换优化后的ms-jmeter-core.jar组件,成功解决了MeterSphere性能测试中Groovy脚本导致的性能瓶颈问题。这个案例展示了性能测试工具调优的典型思路:从现象定位到根本原因,再针对性解决。对于企业级性能测试平台,这类底层组件的性能优化往往能带来显著的效率提升。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++097AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









