分布式Jmeter作为云原生的压测方案，虽然有着功能强大，压测上限高的特点，但是也有部署较为繁琐，结果展示不够形象的问题。为了解决Jmeter的问题，通过结合Jmeter+Grafana+influx+helm打造了一套一键部署且较为易用的云原生压测解决方案。

一、现有压测方案存在的问题

现有的接口压测方案，根据使用方式我这里分为SaaS和LTaaS两大类，这两类的服务优缺点如下：

SaaS类压测服务的特点是简单易用，适用对压测功能性需求不高的同学，只需要简单请求+参数。而LTaaS适合较为复杂的部署场景，比如有些服务在未上线之前，只有在私有化网络可以访问，外网无法连接，或者你需要实现比较复杂的逻辑，比如内嵌代码到请求，这样的话就要采取开源的LTaaS的压测方案。

而LTaaS的方案，如开源社区里面的Jmeter-disbutied和Jmeter-kubernetes，均存在部署步骤复杂，使用较为麻烦的问题，新手上手有一定的难度。于是，为了简化部署和使用，提升压测方案的效率，我们开发了一键部署的压测方案——Jmeter-Suite。

二、如何部署Jmeter-Suite

部署方式1：Helm3部署

安装Helm3（不能用Helm2）

wget https://get.helm.sh/helm-v3.2.1-linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf helm-v3.2.1-linux-amd64.tar.gz
cp linux-amd64/helm /usr/local/bin/

Checkout代码

git clone https://github.com/tkestack/charts.git

部署压测集群

helm install test-name incubator/jmeter-suite

部署方式2：TKE市场部署

如果觉得使用Helm部署还是太麻烦的话，你也可以直接在TKE市场直接点部署

三、如何使用Jmeter-Suite

1、启动测试

Checkout代码，打开jmeter-suite目录

git clone https://github.com/tkestack/charts.git
cd jmeter-suite

启动一次测试

sh start_test.sh demo/Test.jmx

2、查看测试结果

如果想查看测试结果，先找到你的机器IP地址

kubectl get node -o wide | grep $(kubectl get pod -o wide | grep grafana | awk '{print $7}') | awk '{print $7}'

然后访问下面地址即可（注意开放入站安全组）

http://机器IP:31221

3、加入Jmeter脚本的Backend Listener

Jmeter脚本的编写参考网上的教程，或者参考https://github.com/tkestack/charts/jmeter-suite/demo/Test.jmx即可。但是需要注意的是，为了能够把测试数据写入influx db，需在每个测试案例的后面，加入后置处理器Backend Listener：

除了application和title，其余均不需要修改。

四、Jmeter-Suite实践

1、用完即走的压测场景

与使用SaaS类的压测服务不一样的是，使用云原生的压测方案，需要自行准备压测用的集群，以便部署压测服务。但是如果长期维护一套集群用于压测，就会让我们的方案的低成本性有了变化。由于我们的方案已经可以做到一键部署，所以可以在需要压测的时候把压测服务部署上去，用完的时候卸载走人即可。

在我们内部建设的TMF日常压测任务当中，就遇到类似的问题，由于集群资源的匮乏，所以每次压测后都需要卸载掉压测服务，释放集群资源

2、压测与持续集成平台结合的场景

虽然Jmeter-suite能够实现一键部署，部署起来非常方便。但是对比PTS等SaaS类服务，Jmeter-Suite还是缺乏界面化操作的能力。为了解决这个问题，在文博会、腾讯云生态大会等项目的压测实践当中，引入了持续集成平台，通过持续集成平台，把压测操作UI化，大大提高执行的效率。我们这里使用了Coding平台结合压测工具，打造了较为易用的压测服务。

五、欢迎使用或加入Jmeter-Suite的开发！

欢迎大家在腾讯云TKE里直接使用该服务，或者使用helm直接部署。也欢迎到项目里面提出意见。

项目地址：https://github.com/tkestack/charts/tree/main/incubator/jmeter-suite