前言
最近在做Dubbo服务与Prometheus的监控集成，为了测试监控组件对Dubbo RPC 调用的性能影响，就需要对添加前后做性能测试。虽然之前给组内搭建了统一的Dubbo 服务测试平台，但是无法用于性能测试。
说起性能测试，大家可能会有很多选择，wrk、JMeter等等。但是相信大家一般都是用于测试HTTP接口，对于这种Dubbo框架的这种私有协议dubbo://，这些工具没有提供原生的支持。第一个想法就是通过Dubbo 的泛化调用来自己写一个客户端，然后统计测试结果，但是这样一是不优雅，二是有可能重复造轮子，浪费时间。经过一番google之后，果然得到了想要的答案。
今天要介绍的，就是一款来自于Dubbo 社区的JMeter 插件jmeter-plugins-for-apache-dubbo，使用这款插件，就可以让JMeter 对Dubbo 服务的测试。
本文假定读者使用JMeter 进行过简单的性能测试，并且安装了JMeter
正文
Step 1：安装Dubbo 插件
克隆项目：git clone https://github.com/thubbo/jmeter-plugins-for-apache-dubbo.git
将插件添加到 ${JMETER_HOME}\lib\ext(安装完之后重启jmeter)
Step 2：编写JMeter 脚本
1、创建Dubbo Sample
在 【测试计划】 区域右键单击 【线程组】，并选择 【添加】 > 【取样器】 > Dubbo Sample
在 Dubbo Sample 对话框中配置注册中心地址、服务接口名(Java interface 类名)、方法名、参数类型和参数值等信息。
配置步骤如下：
配置注册中心，通常使用 ZooKeeper。(配置完成之后，点击上面Get Provider List 按钮获取注册的服务列表)
若 Protocol 选择为 zookeeper，则 Address 填写 ZooKeeper 地址。
若生产环境通常包含多个 ZooKeeper 节点，可填写多个 ZooKeeper 地址并用英文逗号(,)隔开。
若针对单台服务器进行测试，则将 Protocol 选择 none，Address 填写 Dubbo 服务地址。
按需调整服务调用配置，如分组 Group、版本 Version、调用超时时间 Timeout(默认为 1 秒)等。
配置 Dubbo 服务的完整 Java 接口类名和方法名。
配置每个参数的参数类型和参数值。
参数类型：基本类型(如 boolean, int 等)直接写类型名，其他类型写完整 Java 类名(注意哦，是完整类名)。
参数值：基本类型和字符串直接写参数值，复杂类型用 JSON 表示填写。
为了方便本地调试测试脚本，可以添加结构监听器，右键单击 【线程组】，选择 【添加】 > 【监听器】> 【察看结果树】，添加 察看结果树 监听器。
Step 3：测试执行
在【线程组】上右击，点击【验证】，执行单次请求，来测试工具与服务的联通性。
在【察看结果树】选项卡中可以看到【响应数据】返回如预期，说明可以正常执行 Dubbo 调用了。
Step 4：添加断言
有时候你会看到执行结果显示成功，但是实际上Dubbo 服务调用失败了，或者业务处理失败，返回结果中包含了错误码。比如下面两张图。
RPC 调用失败。
业务处理失败。
解决方法：
针对此类问题，可以添加断言来检查服务是否成功。泛化调用的结果以 JSON 形式返回，可以添加断言检查返回的 JSON 数据，以更准确的校验服务执行是否成功。
具体步骤就是，在 jmeter的 【测试计划】 区域右键单击 Dubbo Sample，并选择 【添加】 > 【断言】 > 【JSR233 Assertion】。
这里我给出我的groovy 测试脚本代码：
String respStr = null;
Map resp = null;
try {
respStr = SampleResult.getResponseDataAsString();
resp = (Map) com.alibaba.fastjson.JSON.parse(respStr);
} catch (Throwable ex) {
// pass
log.error("error", ex);
}
if (resp == null) {
AssertionResult.setFailure(true);
AssertionResult.setFailureMessage("RESPONSE IS NOT JSON: " + respStr);
} else {
// 简单检查: dubbo 泛化调用失败时, 返回 JSON 包含 code 和 detailMessage 字段.
if (resp.get("code") != null && resp.get("detailMessage")) {
AssertionResult.setFailure(true);
AssertionResult.setFailureMessage("rpc exception, code=" + resp.get("code") + " detailMessage=" + resp.get("detailMessage"));
} else if(!"SUCCESS".equals((String)resp.get("code"))) {
// TODO 根据你自己的实际业务，校验请求是否成功.
AssertionResult.setFailure(true);
AssertionResult.setFailureMessage("请求失败, code=" + resp.get("code"));
} else {
AssertionResult.setFailure(false);
}
}让我们看看，添加了断言之后，再验证的结果。
可以看到，断言起到了业务校验的作用，并且提示了报错信息。
至于如何编写脚本的其他部分，就要考虑你要模拟的场景来设置了，属于如何使用JMeter的部分，所以这里就不过多叙述。
更多常见问题
关于该插件的更多常见问题，请参考该插件的github wiki中的FAQ。
