第三方软件课题验收测试机构【gRPC协议的性能测试Protobuf序列化和流式调用】-育师

针对gRPC协议的性能测试的重点是对Protobuf序列化和流式调用这两个重要特性的专业处理。

一、gRPC性能测试的方法

gRPC的性能测试不是简单的HTTP接口压测，主要方法如下：

二进制Protobuf：请求/响应为二进制流，无法像JSON一样直观构造和断言。必须依赖预编译的Protobuf消息类和Proto文件动态管理。

多路复用和长连接：HTTP/2连接可承载多个并发流，连接管理是性能重点。测试工具需原生支持HTTP/2连接池，并能模拟真实的长连接生命周期。

复杂的流式调用：不再是简单的请求-响应，而是不断的、双向的异步数据流。需要工具提供高级API来模拟客户端流、服务器流和双向流的交互思路。

强类型接口：调用依赖于生成的强类型客户端存根。测试脚本需要和业务代码共享Proto定义和客户端存根，或有动态生成能力。

二、测试方案对比

主要分为代码级集成和工具级代理两种。

代码级原生支持：Gatling (gRPC插件)、JMeter (gRPC插件)，在测试代码中直接导入Proto文件，使用生成的客户端进行真实gRPC调用。高保真、高性能；支持全功能流式调用；可深度集成到CI/CD。学习成本高；需管理Proto依赖和编译。复杂流式情形、CI/CD集成、需要准确控制和标准的自研压测平台。

工具级代理/录制：BloomRPC、ghz、K6，通过GUI工具或CLI，加载Proto文件后直接发起调用或录制脚本。上手极快；无需编码；适合接口调试和快速证实。对流式调用支持有限或配置复杂；灵活性较低；难以模拟复杂业务思路。接口调试、简单压测、快速证实和基准测试。

文章来源：卓码软件测评

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三、方案一：代码级测试详解以 Gatling + Scala 为例

这是最专业、最灵活的方案。Gatling的gatling-grpc插件提供了原生支持。

1. 环境和依赖准备

在build.sbt中引入插件：

libraryDependencies += "io.gatling" % "gatling-grpc" % "3.10.1" % "test"

2. 流程代码

步骤1：管理Proto文件

将你的 .proto 文件（如 hello.proto）放在 src/test/protobuf/ 目录下。创建工具（如sbt-protoc）会自动编译生成Scala/Java类。

步骤2：创建测试

import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.grpc.Predef._ import io.grpc._ // 导入生成的gRPC类 import com.example.grpc._ // 导入生成的Protobuf消息类 class GrpcBasicSimulation extends Simulation { // 1. 定义gRPC协议配置 val grpcConf = grpc(ManagedChannelBuilder.forTarget("localhost:50051").usePlaintext()) // 2. 定义请求：一元调用 (Unary Call) val unaryCall = grpc("unary_request") .rpc(HelloServiceGrpc.METHOD_GREET) // 指定调用的方法 .payload(HelloRequest.newBuilder().setName("GatlingUser").build()) // 构造Protobuf请求体 .extract(_.message.some)(_ saveAs "reply") // 从响应中提取字段 // 3. 定义情形 val scn = scenario("gRPC Basic Test") .exec(unaryCall) .exec(session => { // 打印提取的响应 println(s"Server replied: ${session("reply").asOption[String]}") session }) // 4. 注入虚拟用户 setUp( scn.inject(constantUsersPerSec(10).during(30.seconds)) ).protocols(grpcConf) }

3. 流式调用测试详解

这是gRPC测试的难点。gatling-grpc通过Stream抽象支持。

服务器端流 (Server Streaming)

val serverStreamCall = grpc("server_stream") .rpc(HelloServiceGrpc.METHOD_SERVER_STREAM_GREET) .payload(HelloRequest.newBuilder().setName("StreamUser").build()) // 处理不断到来的多个响应消息 .stream(_.process( // 处理每个收到的消息 rpcResult => { println(s"[${rpcResult.timestamp}] Received: ${rpcResult.value.message}") Continue // 继续等待下一个消息 } ) .consumeWithin(5.seconds) // 整个流的最大不断时间 .timeout(1.second) // 等待每个消息的超时时间 )

双向流 (Bidirectional Streaming)

val bidiStreamCall = grpc("bidi_stream") .rpc(HelloServiceGrpc.METHOD_BIDI_STREAM_GREET) .stream( _.start( // 流开始时，发送初始消息 HelloRequest.newBuilder().setName("Start").build() ) .send( // 定义怎样不断发送消息 grpc("stream_message") .send(HelloRequest.newBuilder().setName("Msg").build()) ) .process( // 处理接收到的消息 rpcResult => { // ...处理思路... Continue } ) .await(1.seconds) // 等待一段时间 .end(grpc("stream_end").end) // 优雅结束流 )

四、方案二：工具级测试详解以 ghz 为例

对于快速基准测试，ghz是优秀的命令行工具。

# 基本用法：指定Proto文件、服务方法、请求数据（JSON格式，会自动转换为Protobuf） ghz --proto=greeter.proto \ --call=helloworld.Greeter.SayHello \ -d '{"name":"World"}' \ -n 10000 \ -c 50 \ localhost:50051 # 输出详细的性能报告 # 包括：请求分布、延迟百分比（如p95, p99）、吞吐量（QPS）等

重要提示：需要将请求数据写成JSON格式，ghz会在内部将其转换为Protobuf二进制格式。对于复杂嵌套消息，JSON结构需和Protobuf定义完全一致。

五、性能测试标准

不管采用哪种工具，以下标准是考虑gRPC服务性能的重点：

吞吐量：QPS (Queries Per Second)，即每秒成功处理的请求数。这是测量系统处理能力的重要。

延迟：重点重视尾部延迟，如 P95 (95th percentile) 和 P99 (99th percentile) 延迟。如，P99延迟为50ms，意味着99%的请求在50ms内完成。

连接数：模拟的HTTP/2长连接数量，观察服务端的连接保持能力。

流式调用特有标准：

消息往返时间：在双向流中，单个消息从发出到收到响应的延迟。

流生命周期：单个流从建立到关闭的不断时间和稳定性。

并发流数：单个HTTP/2连接上并发的流数量，测试多路复用能力。

总结

原型和压测分离：先用BloomRPC 或 grpcurl进行功能调试和接口证实，再用 Gatling 或 ghz 进行正式压测。