因为某天晚上的直播课,在开始直播间刚进入教室的时候,某些 Android 低端机会 ANR.
经过排查是客户端收到了大量的进入教室和退出教室信令,客户端解析大量信令,会导致客户端 cpu 飙升.
因为直播信令是基于 MQTT 协议,每个学生端都会订阅同样的 topic,所以学生端也会收到其他学生端的进入教室和退出教室信令.
我们基于上面的问题,需要对客户端进行压测,看一个客户端需要收到多少 QPS 的情况下不会 ANR.
我们日常工作中很少会压测 MQTT,基本上都是 HTTP 协议,本次也是记录一些学习过程.
直播是一套负责的业务体系,信令更新是底层的交互方式,所以先要了解什么是信令.
可以参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/72028159
直播信令: 简单来说就是老师端发给学生端 (客户端) 的一些信号指令,比如:连麦、视频、发题、留言等.
这些信令是双向的、也有可能是一对多.我们用的 MQTT 协议,MQTT 提供商有很多,比如融云、阿里云等
MQTT 协议是基于发布/订阅模式的物联网通信协议，凭借简单易实现、支持 QoS、报文小等特点，占据了物联网协议的半壁江山
MQTT 协议广泛应用于物联网、移动互联网、智能硬件、车联网、电力、能源等领域
QoS 0 是一种 "fire and forget" 的消息发送模式：Sender (可能是 Publisher 或者 Broker) 发送一条消息之后，就不再关心它有没有发送到对方，也不设置任何重发机制。
QoS 1 包含了简单的重发机制，Sender 发送消息之后等待接收者的 ACK，如果没收到 ACK 则重新发送消息。这种模式能保证消息至少能到达一次，但无法保证消息重复。
QoS 2 设计了略微复杂的重发和重复消息发现机制，保证消息到达对方并且严格只到达一次
在 Mac 机器上
docker run -d --name emqx -p 1883:1883 -p 8083:8083 -p 8883:8883 -p 8084:8084 -p 18083:18083 emqx/emqx
mqtt: http://127.0.0.1:18083
admin/public
发布消息
brew install mosquitto
mosquitto_sub -h 127.0.0.1 -p 1883 -t topic -q 2
mosquitto_pub -h 127.0.0.1 -p 1883 -t topic -q 1 -m "Hello, MQTT!"
使用 EMQ X 提供的 免费公共 MQTT 服务器，该服务基于 EMQ X 的 MQTT 物联网云平台 创建。服务器接入信息如
Broker: broker.emqx.io
TCP Port: 1883
Websocket Port: 8083
paho-mqtt 是目前 Python 中使用较多的 MQTT 客户端库，它在 Python 2.7 或 3.x 上为客户端类提供了对 MQTT v3.1 和 v3.1.1 的支持。它还提供了一些帮助程序功能，使将消息发布到 MQTT 服务器变得非常简单。
pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple paho-mqtt
脚本如下
import time
import random
from paho.mqtt import client as mqtt_client
"""
发布者
"""
broker = 'broker.emqx.io'
port = 1883
topic = "/python/mqtt"
client_id = f'python-mqtt-{random.randint(0, 1000)}'
def connect_mqtt():
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
if rc == 0:
print("Connected to MQTT Broker!")
else:
print("Failed to connect, return code %d\n", rc)
# Set Connecting Client ID
client = mqtt_client.Client(client_id)
client.on_connect = on_connect
client.connect(broker, port)
return client
def publish(client):
msg_count = 0
while True:
time.sleep(1)
msg = f"messages: {msg_count}"
result = client.publish(topic, msg)
# result: [0, 1]
status = result[0]
if status == 0:
print(f"Send `{msg}` to topic `{topic}`")
else:
print(f"Failed to send message to topic {topic}")
msg_count += 1
def run():
client = connect_mqtt()
client.loop_start()
publish(client)
if __name__ == '__main__':
run()
# python3.6
import random
from paho.mqtt import client as mqtt_client
broker = 'broker.emqx.io'
port = 1883
topic = "/python/mqtt"
# generate client ID with pub prefix randomly
client_id = f'python-mqtt-{random.randint(0, 100)}'
def connect_mqtt() -> mqtt_client:
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
if rc == 0:
print("Connected to MQTT Broker!")
else:
print("Failed to connect, return code %d\n", rc)
client = mqtt_client.Client(client_id)
client.on_connect = on_connect
client.connect(broker, port)
return client
def subscribe(client: mqtt_client):
def on_message(client, userdata, msg):
print(f"Received `{msg.payload.decode()}` from `{msg.topic}` topic")
client.subscribe(topic)
client.on_message = on_message
def run():
client = connect_mqtt()
subscribe(client)
client.loop_forever()
if __name__ == '__main__':
run()
jmeter 本身就支持多协议压测,需要安装扩展插件.
插件下载完成后放到 lib 下.
https://github.com/hgwz/Java-websocket/tree/master/lib/ext/mqtt-xmeter-1.0.1-jar-with- dependencies.jar
在取样器能看到 MQTT 插件说明安装成功.
在 connect 中输入 host、username、password、clientid
在 pub 中输入 topic、qos、message
message type 有三种格式,根据自己需要选择.
不能使用一个 clientid,会出现连不上 mqtt.
尽量模拟多个客户端,使用 jmeter 的随机函数.
此时连接和发送成功.
locust 是 python 的一个基于协程的类库,locust 也是可以进行 MQTT 协议压测
可以参考这个帖子,写的很详细.
https://blog.csdn.net/qq_39214101/article/details/107997414
脚本如下:
#!/user/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import time
from locust import User, task, between, events
from paho.mqtt.client import Client
broker = 'broker.emqx.io'
topic = "/python/mqtt"
class MQTTPubClient(Client):
# 要集成paho的Client,最底层用的也是paho
def on_connect_rewrite(self, client, userdata, flags, rc):
print("Connected with result code: " + str(rc))
def on_message_rewrite(self, client, userdata, msg):
print(msg.topic + " " + str(msg.payload))
Client.on_connect = on_connect_rewrite
Client.on_message = on_message_rewrite
def __getattribute__(self, name):
func = Client.__getattribute__(self, name)
print("func:{}".format(func))
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
try:
result = func(*args, **kwargs)
print('*' * 100, '\n', result, '$' * 100)
except Exception as e:
total_time = int((time.time() - start_time) * 1000)
events.request_failure.fire(request_type="mqtt_pub", name=name,
response_time=total_time, exception=e,
response_length=0)
else:
total_time = int((time.time() - start_time) * 1000)
events.request_success.fire(request_type="mqtt_pub", name=name,
response_time=total_time, response_length=0)
return wrapper
class MQTTUser(User):
abstract = True
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(MQTTUser, self).__init__(*args, **kwargs)
self.client = MQTTPubClient()
class PubUser(MQTTUser):
wait_time = between(3, 5)
def on_start(self):
self.client.connect(self.host, 1883, 1000)
@task
def test_mqtt_pub(self):
print("start to send mqtt message")
print(self.client)
self.client.publish(topic, payload='testggg', qos=0)
class SubUser(MQTTUser):
wait_time = between(3, 5)
def on_start(self):
self.client.connect(broker, 1883, 600)
@task
def test_mqtt_sub(self):
print("recive message sussecc!!!")
self.client.subscribe(topic, qos=0)
if __name__ == '__main__':
os.system("locust -f locust_mqtt_demo1.py -u 1 -r 1 --headless --host=127.0.0.1")
发布者
locust -f locust_mqtt.py PubUser -u 1 -r 1 --host=127.0.0.1
订阅者
locust -f locust_mqtt.py PubUser -u 1 -r 1 --host=127.0.0.1
在 locust 使用 paho,由于是继承了 client 类, 在使用是有些方法可以根据业务需求来重写
由于文章最开始提到客户端在直播间收到大量信令会 ANR,我们需要看关注下设备的 CPU.
这里使用的工具是 perfdog: https://perfdog.qq.com/,这个工具安装使用很简单, 这里就讲解了.
下面这张图是,模拟压测产生 ANR 的客户端性能消耗.
