随着微服务盛行，公司的服务端项目也越来越多。单一的接口性能测试并不能准确反映某个服务的总体处理能力，在服务功能划分比较清晰的架构下，对于某一服务的总体性能测试也相对变得简单。下面分享一个对于某个模块对应的服务的N个接口按照固定比例

场景：该服务3个接口，比例为1：2：3。

这里为了保证请求不被线程共享，我使用了自己的重写的request深度拷贝的方法​​拷贝HttpRequestBase对象​​​，这里一定要去做处理，不然线程共享会导致mark请求标记失败，一定要多注意一下​​Serializable​​​接口的实现，不然会导致拷贝​​MarkRequest​​​对象拷贝失败，request标记会混乱，还有一种办法就是重写​​MarkRequest​​​的​​clone()​​方法也行，如果是使用Groovy语言，建议选择后者。

public static void main(String[] args) {        def argsUtil = new ArgsUtil(args)        def thread = argsUtil.getIntOrdefault(0, 2)        def times = argsUtil.getIntOrdefault(1, 5)        def split = argsUtil.getStringOrdefault(3, "1:2:3").split(":")        def base = getBase()        def flow = new Flow(base)        flow.kSearch("测试")        def request1 = FanLibrary.getLastRequest()        flow.getPlatformK(12)        def request2 = FanLibrary.getLastRequest()        flow.getPaperType()        def request3 = FanLibrary.getLastRequest()        MarkRequest mark = new MarkRequest() {            private static final long serialVersionUID = -2751325651625435073L;            String m;            @Override            public String mark(HttpRequestBase request) {                request.removeHeaders("requestid");                m = m == null ? RString.getStringWithoutNum(4) : m                String value = "fun_" + m + CONNECTOR + Time.getTimeStamp();                request.addHeader("requestid", value);                return value;            }        };        def requests = []        split[0].times {            requests << new RequestThreadTime(request1, times)        }        split[1].times {            requests << new RequestThreadTime(request2, times)        }        split[2].times {            requests << new RequestThreadTime(request3, times)        }        List<HttpRequestBase> res = []        thread.times {            res << requests        }        new Concurrent(res, "对于模块**按照比例${split}压测线程数${thread}次数${times}").start()        allOver();    }复制代码
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