在之前的性能测试中，用到了延迟队列java.util.concurrent.DelayQueue的功能下单延迟 10s 撤单性能测试，其实也是简单使用到了基本的 API，演示如下DelayQueue 基础功能演示。在对 Java & Go 各种队列做性能对比测试的规划里面也没法这个延迟队列算进来。当时感觉这个队列设计到很多排序，而且用的数组实现的队列，加上了java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue队列的性能资料，所以以为延迟队列性能比较差，放弃了做对比测试。

最近在看了goreplay的项目资料后，发现这个真流量回放还是很有搞头的，就是根据请求的时间戳进行判断是否立即发出请求。这个针对不同的压测场景中，更加优秀的匹配了线上流量的波动（对波动场景效果最佳）。也能发现更多存在的性能瓶颈和风险项。

所以呢，我打算再次发挥抄能力，把 goreplay 这个功能抄下来，就使用java.util.concurrent.DelayQueue作为消息队列实现类。

结论

java.util.concurrent.Delayed自身性能百万级别 QPS，足够满足接口性能测试 QPS，目前 FunTester 设计的目标还是单进程满足 50 万 QPS。使用习惯上跟之前的队列测试结果一致，队列积累的数量越小 QPS 越高，线程数越多 QPS 会保持一个极限，单进程的 QPS 会降低。不确定是否跟我自身硬件瓶颈相关。以后有机会再服务器上再进行一波测试，毕竟服务器配置是我自己配置的 8 倍有余。

测试用例

测试用例沿用了之前的静态压测模型中的，固定线程模式。跟之前测试 Java&Go 的保持一致。有兴趣的可以翻一翻：

可延迟对象

这里需要创建一个可延迟对象，需要继承一个java.util.concurrent.Delayed接口，具体实现如下：

/**
 * 日志对象
 */
static class FunTesterDelay implements Delayed {

    long timestamp

    String str

    FunTesterDelay() {
        this.timestamp = 5
        this.str = DEFAULT_STRING
    }

    @Override
    long getDelay(@NotNull TimeUnit unit) {
        return timestamp - Time.getTimeStamp()
    }

    @Override
    int compareTo(@NotNull Delayed o) {
        return 0
    }
}

测试用例

使用静态模型线程模式。


static int thread = 20

static int times = 100000

static def delays = new DelayQueue<FunTesterDelay>()

public static void main(String[] args) {
    RUNUP_TIME = 0
    new Concurrent(new FunTester(),thread,"DelayQueue性能测试").start()

}

private static class FunTester extends FixedThread {


    FunTester() {
        super(null, times, true)
    }

    @Override
    protected void doing() throws Exception {
        delays.add(new FunTesterDelay())
    }

    @Override
    FunTester clone() {
        return new FunTester()
    }
}

测试结果

添加

这里简单测试了添加功能，方法com.funtest.groovytest.Update.FunTesterDelay#compareTo默认返回了 0，就是不排序了。

线程 次数（万） QPS（万） 单线程 QPS（万）
1 10 54 54
5 10 194 38
10 10 325 32
20 10 450 22
50 10 315 6
100 10 333 3
100 20 258 2.5
200 10 283 1.4

添加删除

这里直接先添加后删除，简单粗暴，快速看结果。这里的 1 个 QPS，实际相当于 2 个 QPS。

线程 次数（万） QPS（万） 单线程 QPS（万）
1 10 48 48
5 10 123 24
10 10 197 19
20 10 246 12
50 10 284 5
100 10 255 2.5
100 20 283 2.8
200 10 283 1.4

看来跟之前测试过的队列结论都差不多。保持队列不要太长，线程数增加会导致单线程效率变低，不过总得的 QPS 依然保持在 250 万 ~ 300 万之间。足够满足性能测试需求了。

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