Artigo Java Magazine 64 - Testes de Carga com o JMeter e NetBeans

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Artigo da Revista Java Magazine Edição 64.

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Testes de Carga com o JMeter e NetBeans

Técnicas e ferramentas para avaliar a escalabilidade das suas aplicações

Testes de carga nunca foram tão fáceis, com a integração entre duas das melhores ferramentas de análise de desempenho Java: Apache JMeter e NetBeans Profiler

De que se trata o artigo:

Apresentamos o suporte do NetBeans para o JMeter, poderosa ferramenta de teste de carga do grupo Apache. Você verá como a integração entre o JMeter e recursos de profiling do NetBeans torna muito mais fácil investigar a escalabilidade das aplicações.

 

Para que serve:

Velocidade (throughput) é uma boa qualidade, mas escalabilidade é igualmente importante para aplicações servidoras – porém, geralmente mais difícil de medir e obter. O desempenho de testes simples, por exemplo, uma única transação negocial rodando em loop, raramente é boa pista sobre o desempenho que a aplicação terá com dezenas, centenas ou mais transações concorrentes. Para medir a escalabilidade, é preciso utilizar ferramentas específicas para “testes de carga”: literalmente, quanto “peso” o sistema consegue carregar de uma só vez. Esta avaliação é importante durante o desenvolvimento para detectar e eliminar limitações de escalabilidade, e na fase de homologação e produção, para dimensionar a plataforma de execução do sistema.

 

Otimizando em Java:

O plugin do JMeter é mais um item na extensa lista de ferramentas de análise de desempenho Java da Sun... quase todas relacionadas ao NetBeans. Vejamos:

·       NetBeans Profiler, uma das melhores ferramentas da categoria;

·       VisualVM e VisualGC, recém integrados ao Java SE 6 Update 10 (ver “A memória do Java”, Edição 60) – baseados no NetBeans Profiler;

·       JMeter Kit, o plugin para JMeter discutido neste artigo;

·       Suporte a profiling de aplicações Java ME no novo Java ME SDK 3.0 – também baseado no NetBeans Profiler;

·       Sem falar na excepcional ferramenta DTrace do Solaris 10 – que sendo open source, já foi portada para o MacOSX, e está sendo portada para BSD e QNX. (O Windows infelizmente é fora de questão, pois o DTrace exige forte integração com o kernel, algo que só a Microsoft poderia fazer). O Java SE 6 inclui probes para o DTrace.

 

Em artigos desta coluna, já exploramos diversas vezes o tópico do “desempenho”, mas quase sempre focando na velocidade de execução. Há outras dimensões de desempenho, sendo que em aplicações servidoras, é particularmente importante a escalabilidade: a capacidade de um sistema de atender a um volume de trabalho cada vez maior. Por “volume de trabalho” podemos ter um número maior de requisições, transações ou outras operações no mesmo espaço de tempo. Fica subentendido que para realizar mais trabalho pode ser necessário adicionar mais hardware, porém numa proporção semelhante. Por exemplo, se uma aplicação web atende a 100 requisições por segundo com 40% de uma CPU de 1 GHz, um tráfego de 200 requisições por segundo exigiria 80%. Ou então, migrando para outro servidor com o dobro da capacidade de CPU, as mesmas 200 transações por segundo voltariam a exigir 40% da capacidade. E assim por diante. Neste cenário, dizemos que o sistema escala de forma linear: podemos derivar uma equação simples, como “1 transação = 1 GHz * 40% / 100 = 4 MHz”, e usar esta regra para fazer o "

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