非阻塞客户端（异步客户端）相较于阻塞客户端，使用上稍显复杂，但其高并发性能使其在压力测试中表现优异，尤其适合模拟大量用户请求的场景。异步客户端与阻塞客户端的主要差异在于两点：一是创建服务存根的方式不同，二是响应类型及处理方式不同。以下详细讲解异步客户端的使用方法。
首先，创建异步存根（FutureStub），用于发起异步调用。代码如下：
// 创建异步存根，用于调用FunTester服务的queryUser方法
UserServiceGrpc.UserServiceFutureStub userServiceFutureStub = UserServiceGrpc.newFutureStub(managedChannel);
接着，发送请求。请求对象可复用上一节的QueryRequest，通过异步存根调用接口，返回ListenableFuture对象：
// 发送异步请求，获取Future对象
ListenableFuture<QueryResponse> queryResponseFuture = userServiceFutureStub.queryUser(queryRequest);
ListenableFuture提供了两种处理响应的方式：
get()方法等待响应，获取QueryResponse对象。这种方式虽然简单，但在高并发场景下需谨慎使用，以免阻塞主线程影响性能。例如，测试人员可在发送所有请求后再统一调用get()，确保业务逻辑按序处理。ListenableFuture添加回调函数，在响应到达时自动执行预设逻辑。这种方式需要熟悉 Java 的Executor和线程池知识，复杂度较高，适合高级场景，如实时监控响应状态。由于实现复杂且出错概率高，初学者可优先使用阻塞获取方式。在实际测试中，阻塞获取方式更为常见。例如，测试一个订单系统的查询接口时，可先发送多个异步请求，将ListenableFuture对象存入线程安全的集合（如List），待所有请求发出后再遍历调用get()获取结果：
// 示例：处理多个异步请求
List<ListenableFuture<QueryResponse>> futures = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
QueryRequest request = QueryRequest.newBuilder().setId(800 + i).build();
futures.add(userServiceFutureStub.queryUser(request)); // 批量发送请求
}
// 遍历获取响应
for (ListenableFuture<QueryResponse> future : futures) {
try {
QueryResponse response = future.get(); // 阻塞获取响应
System.out.println("用户名称: " + response.getName()); // 打印FunTester相关信息
} catch (Exception e) {
System.err.println("请求失败: " + e.getMessage());
}
}
这种方式兼顾了异步客户端的高并发优势和业务逻辑的正确性，适合性能测试场景。测试人员可根据需求调整请求数量，模拟不同负载下的系统表现。
流式客户端也属于异步客户端，专为实时数据传输或双向通信设计，能够并发发送和接收数据流。与阻塞客户端相比，流式客户端在创建存根、发送请求和处理响应三个方面存在差异，其实现复杂度更高，常用于视频流、聊天系统等实时场景。以下详细介绍其使用方法。
首先，创建流式存根（Stub），用于流式调用：
// 创建流式存根，用于FunTester服务的流式调用
UserServiceGrpc.UserServiceStub userServiceStub = UserServiceGrpc.newStub(managedChannel);
流式客户端的请求发送通过StreamObserver接口实现，调用方法（如queryUser）不直接返回响应，而是将响应处理交给StreamObserver对象。以下是一个简单的流式客户端示例：
// 创建请求对象
QueryRequest queryRequest = QueryRequest.newBuilder().setId(888).build();
// 创建响应观察者，用于处理服务端返回的数据流
StreamObserver<QueryResponse> streamObserver = new StreamObserver<QueryResponse>() {
@Override
public void onNext(QueryResponse response) {
// 收到服务端响应时调用，打印用户信息
System.out.println("用户名称: " + response.getName()); // 输出FunTester相关信息
}
@Override
public void onError(Throwable throwable) {
// 出错时调用，打印错误信息
System.err.println("请求失败: " + throwable.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
// 数据流结束时调用
System.out.println("数据流处理完成");
}
};
// 发送流式请求
userServiceStub.queryUser(queryRequest, streamObserver);
流式客户端的核心在于StreamObserver接口的实现，其三个方法分别处理响应数据（onNext）、错误（onError）和流结束（onCompleted）。例如，在测试实时日志系统时，客户端可通过流式调用持续接收服务端推送的日志数据，并在onNext中解析日志内容。
相比异步客户端，流式客户端对开发和测试人员的能力要求更高，上手难度较大。初学者可先了解其工作流程和 API 用法，工作中若无需处理实时数据流，可将重点放在阻塞或异步客户端的测试上。在实际性能测试中，流式客户端适合验证系统在持续高频数据交互下的稳定性。例如，测试一个即时通讯系统时，可用流式客户端模拟多个用户同时发送消息，观察服务端是否能稳定处理。
通过掌握非阻塞和流式客户端的使用，测试工程师能够应对更复杂的 gRPC 测试场景，为系统的性能和稳定性提供有力保障。建议从简单场景入手，逐步深入流式调用，结合实际业务需求提升测试能力。
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