经过了两次更新，DCS_FunTester框架的基础功能已经接近尾声了，目前的状态基本能够使用，所以近期不会再进行功能更新了。
由于之前一直写成了两个项目master和slave，考虑到这样使用多有不便，所以写到了一个Gradle项目里面了。算是个小小地更新。也踩了踩Gradle多模块项目的坑。
这里有几个坑，可以给大家分享一下：
经过一顿乱操作，我找到了一种实现方式：
dependencies {
implementation project(':slave')
}
在网上搜了好几个教程都不管用，阴差阴错中我得到这个正确的解。而且在根目录下的build.gradle文件中取消了设置项目子模块的设置，我也没懂到底Gradle设置多模块的模板是什么样子的，算是积累成功经验吧。
最近在使用Maven作为构建工具开发新版的DCS_FunTester感觉效果不错，感觉现在Maven比两年前好用多了，特别是配合Intellij使用的时候。
我搜到的资料将可以在父类模块的build.gradle中配置子模块依赖，试过几次，其中都是使用以下方式：
subprojects{
dependencies{
……万千依赖……
}
}
但是始终无法成功，我猜想可能我在子模块中用到compile或者说是依赖了本地的 jar 包，哪位大佬有知道的可以指点一二。
这个比较简单，大多数教程讲的都是对的。
rootProject.name = 'dcs_funtester'
include 'slave'
include 'master'
对于测试结果处理，我现在的思路就是汇总到master节点，然后统一由master节点管理，无论是入库也好、合并计算也好。
这里在slave节点执行用例的结束的时候，会把结果同步到master节点。
下面执行单个请求时候的 Demo：
@Async
@Override
public void runRequest(HttpRequest request) {
BaseRequest r = request.getRequest();
HttpRequestBase re = FunRequest.initFromJson(r.toJson()).getRequest();
Integer times = request.getTimes();
String mode = request.getMode();
Integer thread = request.getThread();
Integer runup = request.getRunup();
String desc = request.getDesc();
if (mode.equalsIgnoreCase("ftt")) {
Constant.RUNUP_TIME = runup;
RequestThreadTimes task = new RequestThreadTimes(re, times);
Concurrent concurrent = new Concurrent(task, thread, desc);
PerformanceResultBean resultBean = concurrent.start();
SlaveManager.updateResult(resultBean, request.getMark());
}
}
对应master节点的接口controller代码如下：
@ApiOperation(value = "更新测试结果")
@ApiImplicitParam(name = "bean", value = "测试结果对象", dataTypeClass = PerformanceResultBean.class)
@PostMapping(value = "/upresult/{mark}")
public Result updateResult(@PathVariable(value = "mark") int mark, @RequestBody PerformanceResultBean bean) {
NodeData.addResult(mark, bean)
Result.success()
}
service伪代码，这里我直接放在了JVM里面，没有持久化入库，因为这个功能可能在未来会被抛弃，使用服务端统计来代替压力机统计结果。
/**
* 添加运行信息
*
* @param bean
*/
public static void addResult(int mark, PerformanceResultBean bean) {
synchronized (results) {
results.computeIfAbsent(mark, f -> new ArrayList<PerformanceResultBean>());
results.get(mark).add(bean);
}
}
思路：当master节点收到任务之后，首先对比任务信息中对节点的需求和当前可使用节点数量。如果足够，获取相应节点，向节点发送执行任务，当所有节点都接受成功之后，返回成功。如果其中失败的，那么回滚已经开始执行的节点，返回失败。
这里分享一个执行单接口请求的 Demo：
@Override
int runRequest(HttpRequest request) {
def num = request.getMark()
def hosts = NodeData.getRunHost(num)
def mark = SourceCode.getMark()
request.setMark(mark)
try {
hosts.each {
def re = MasterManager.runRequest(it, request)
if (!re) FailException.fail()
NodeData.addTask(it, mark)
}
} catch (FailException e) {
hosts.each {f -> MasterManager.stop(f)}
FailException.fail("多节点执行失败!")
}
mark
}
为了更好地管理slave节点的状态，本次更新增加了slave节点的探活接口。由master节点定时去探活，而不仅仅依靠slave节点上报，这个接口作为临时接口，保障了在slave节点频繁上下线导致master节点出现故障。
后期这个功能也会下线，因为我计划使用nacos对用例状态进行维护，这个也是听从大佬的建议，使用优秀的管理组件，能够节省大量时间和提升可靠性。
slave节点探活接口：
@ApiOperation(value = "节点状态,是否存活")
@GetMapping(value = "/alive")
public Result alive() {
return Result.success();
}
master节点实现方式：
/**
* 节点是否存活
* @param host
* @return
*/
static boolean alive(String host) {
try {
String url = SlaveApi.ALIVE;
return isRight(getGetResponse(host, url, null))
} catch (Exception e) {
logger.warn("节点: {}探活失败!", host)
return false
}
}
这个和上面探活有所关联，防止在slave节点可以访问master节点，但是反过来无法访问的情况下，master节点出现无效的slave节点情况，这里在slave节点注册时候，增加了探活步骤。
controller代码如下：
@ApiOperation(value = "注册接口")
@PostMapping(value = "/register")
public Result register(@Valid @RequestBody RegisterBean bean) {
def url = bean.getUrl()
def stop = MasterManager.alive(url)
if (!stop) FailException.fail("注册失败!")
NodeData.register(url, false)
Result.success()
}
nacos。道阻且艰，任重道远。
