原文链接：https://itnext.io/how-to-scale-an-asp-net-core-microservice-and-sharded-database-load-test-with-jmeter-1a8c7292e7e3
现在，您将扩展应用程序并运行多个微服务和数据库的容器实例。您将使用Docker Compose和HAProxy负载均衡器：
然后运行JMeter负载测试，以查看应用程序在使用不同数量的实例时如何伸缩。最后，您还将发布和接收来自RabbitMQ的消息。
1.运行多个数据库和微服务实例
将微服务容器化
使用上一篇文章中的代码和环境作为基础。
将Visual Studio解决方案资源管理器中的文件“Dockerfile”重命名为“dockerfile”（第一个字符小写）。然后右键单击Docker文件并选择“创建Docker镜像”。这也会将镜像推送到docker。
在Docker中运行应用程序
创建docker-compose.yml文件：
version: '2'
services:webservice:image: 'postservice:latest' cpus: 0.5scale: 4environment:- PostDbConnectionStrings__Shard0=server=database0; port=3306; database=post; user=root; password=pw; Persist Security Info=False; Connect Timeout=300 - PostDbConnectionStrings__Shard1=server=database1; port=3306; database=post; user=root; password=pw; Persist Security Info=False; Connect Timeout=300 # - PostDbConnectionStrings__Shard2=server=database2; port=3306; database=post; user=root; password=pw; Persist Security Info=False; Connect Timeout=300 loadbalancer:image: dockercloud/haproxylinks:- webservicevolumes:- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sockports:- 5001:80database0:image: 'mysql:5.6'cpus: 0.5ports:- 3312:3306environment:- MYSQL_ROOT_PASSWORD=pwdatabase1:image: 'mysql:5.6'cpus: 0.5ports:- 3313:3306environment:- MYSQL_ROOT_PASSWORD=pwdatabase2:image: 'mysql:5.6'cpus: 0.5ports:- 3314:3306environment:- MYSQL_ROOT_PASSWORD=pw
docker文件配置3个数据库容器和4个Post服务实例。目前，Post服务实例只使用了2个数据库。稍后可以删除注释以使用第三个数据库。HAProxy负载均衡器公开端口5001上的Post服务容器。
每个容器有0.5cpu的限制，以帮助在本地机器上进行实际的负载测试。在我的12核笔记本上，仍然有未使用的资源，因此添加更多的服务和数据库实例可以带来好处。
启动应用程序
C:\dev>docker-compose up -d
初始化数据库
打开浏览器访问http://localhost:5001/swagger/index.html
初始化至少有100个用户和10个类别的数据库。
您可以创建更多的用户和类别，但由于CPU的限制，这需要一些时间。
2.缩放应用程序并使用JMeter进行负载测试
创建JMeter测试计划
安装并打开JMeter。
创建测试计划和线程组：
32个线程是一个很好的开始。在线程的每个循环上，它添加一个帖子并读取10个帖子。
添加HTTP请求以创建帖子：
Servername: localhost
Port: 5001
HTTP-Request: POST
Path: /api/Posts
Body Data:
{"title": "MyTitle","content": "MyContent","userId": ${__Random(1,100)},"categoryId": "Category${__Random(1,10)}"
}
它为随机用户（ID 1–100）和类别（1–10）创建一个帖子。
向请求添加内容类型application/json HTTP头：
随机阅读10篇文章：
Servername: localhost
Port: 5001
HTTP-Request: GET
Path: /api/Posts
Send Parameters with the Request:
NAME | VALUE | CONTENT-TYPE
category | Category${__Random(1,10)} | text/plain
count | 10 | text/plain
运行测试
在测试运行时查看摘要报告：
等待一段时间，直到平均值（响应时间）和吞吐量稳定。
修改测试参数
停止JMeter中的测试。
您可以更改测试计划中的线程。将它们提升到64或128个线程。或者将线程数减少到16甚至1。
在编辑docker-compose.yml之前关闭应用程序：
C:\dev>docker-compose down
您可以通过“scale”属性更改Post服务实例的数量。更改数据库数的“environment”属性（添加/删除注释）：
更改后启动应用程序：
C:\dev>docker-compose up -d
数据库服务器运行需要一段时间。并记住初始化数据库：
3.试验结果示例
在我的电脑上，两个Post服务与一个数据库的比率会产生很好的效果。我可以将它扩展到六个服务和三个数据库，直到我的硬件达到极限。平均时间保持在500ms以下。增加高于64的线程会产生错误。
结果取决于我的环境和CPU限制。它们在你的机器上是不同的。
每秒吞吐量与实例数成比例：
在CPU受限的容器中，每秒305个请求，每天大约有2500万个请求。这将允许100万用户每天写10篇帖子和阅读帖子。当然，现实生活中的应用程序会更复杂，但我希望示例能够显示基本的思想。
4.微服务间通信和复制用户更改
Post服务通过Rabbitmq消息从User微服务接收对用户的更改：
你也可以用JMeter来模拟。
创建RabbitMQ容器
发出以下命令（在控制台窗口中）以启动具有管理UI的RabbitMQ容器
C:\dev>docker run -d -p 15672:15672 -p 5672:5672 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=test -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=test --hostname my-rabbit --name some-rabbit rabbitmq:3-management
该命令将“test”配置为用户和密码，而不是默认的Guest账户。Guest仅限于localhost，但在docker中，容器位于不同的主机上。
修改后微服务
在Visual Studio中安装RabbitMQ.Client NuGet包。
添加IntegrationEventListenerService类：
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Newtonsoft.Json.Linq;
using PostService.Data;
using PostService.Entities;
using RabbitMQ.Client;
using RabbitMQ.Client.Events;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;namespace PostService
{public class IntegrationEventListenerService : BackgroundService{private async Task ListenForIntegrationEvents(CancellationToken stoppingToken){try{ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory{UserName = "test",Password = "test"};var endpoints = new System.Collections.Generic.List<AmqpTcpEndpoint> {new AmqpTcpEndpoint("host.docker.internal"),new AmqpTcpEndpoint("localhost")};var connection = factory.CreateConnection(endpoints);var channel = connection.CreateModel();var consumer = new EventingBasicConsumer(channel);var arguments = new Dictionary<String, object>{{ "x-single-active-consumer", true }};channel.QueueDeclare("user.postservicesingleactiveconsumer", false, false, false, arguments);channel.ExchangeDeclare("userloadtest", "fanout");channel.QueueBind("user.postservicesingleactiveconsumer", "userloadtest", "");consumer.Received += (model, ea) =>{var body = ea.Body.ToArray();var message = Encoding.UTF8.GetString(body);Console.WriteLine("IntegrationEvent {0}", message);var data = JObject.Parse(message);var type = ea.RoutingKey;var user = new User(){ID = data["id"].Value<int>(),Name = data["name"].Value<string>(),Version = data["version"].Value<int>()};if (type == "user.add"){_dataAccess.AddUser(user);}else if (type == "user.update"){_dataAccess.UpdateUser(user);}channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false);};channel.BasicConsume(queue: "user.postservicesingleactiveconsumer",autoAck: false,consumer: consumer);try{await Task.Delay(Timeout.Infinite, stoppingToken);}catch (OperationCanceledException){Console.WriteLine("Shutting down.");}}catch (Exception e){Console.WriteLine(e.ToString());}}private readonly DataAccess _dataAccess;public IntegrationEventListenerService(DataAccess dataAccess){_dataAccess = dataAccess;}protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken){while (!stoppingToken.IsCancellationRequested){await ListenForIntegrationEvents(stoppingToken);}}}
}
后台服务使用“test”帐户访问RabbitMQ和host.docker.internal以及localhost作为主机。这允许从容器和Visual Studio调试器内部进行连接。
单个活动的消费者保证只有一个Post-service实例接收消息。
如果活动的实例崩溃，那么下一个实例将接管。稍后可以通过停止docker中当前接收的实例来尝试。
如果exchange和管道尚不存在，则代码将创建它们。它使用手动确认。
修改Startup.cs以运行IntegrationEventListenerService：
public void ConfigureServices(IServiceCollection services){services.AddControllers();services.AddSwaggerGen(c =>{c.SwaggerDoc("v1", new OpenApiInfo { Title = "PostService", Version = "v1" });});services.AddSingleton<DataAccess>();services.AddSingleton<IntegrationEventListenerService>();services.AddHostedService<IntegrationEventListenerService>(provider => provider.GetService<IntegrationEventListenerService>());}
在Docker中运行已更改的微服务
关闭docker中的应用程序：
C:\dev>docker-compose down
编译Post服务，将其容器化并发布到docker。
更改后启动应用程序：
C:\dev>docker-compose up -d
数据库服务器运行需要一段时间。并记住初始化数据库：
修改JMeter测试
在JMeter测试计划中，添加一个只有一个线程的线程组：
添加计时器：
恒定计时器将测试限制为每秒一条消息。每秒一条消息非常常见。即使半年内有100万用户注册，每分钟也只有4个新用户。
添加HTTP请求以将消息发布到RabbitMQ：
Servername: localhost
Port: 15672
HTTP-Request: POST
Path: /api/exchanges/%2F/userloadtest/publish
Body Data:
{"properties":{},"routing_key":"user.update","payload":"{id:1,name:\"NewName${__counter(TRUE,)}\",version:${__counter(TRUE,)}}","payload_encoding":"string"
}
用户实体有一个version字段来处理无序消息。为了保持测试的简单性，它只更新单个用户并增加version字段的值。性能影响应该保持不变。
将Content-Type和对RabbitMQ的授权添加到HTTP头。
Content-Type | application/json
Authorization | Basic dGVzdDp0ZXN0
*“dGVzdDp0ZXN0”是base64编码的用户和密码“test”。
运行测试
吞吐量应该与前面的测试类似。
您还可以通过查看控制台输出来识别docker中的活动的RabbitMQ消费者。您可以停止容器，则另一个实例将接管消息处理。
5.最后的想法和展望
您创建了一个微服务架构并实现了应用层数据库分片。然后用多个容器实例扩展应用程序并对其进行负载测试。您还用RabbitMQ处理了用户更改事件。
这只是一个示例应用程序。您必须调整代码才能在生产环境中使用它。
下一步是什么？要获取帖子最多的前10个类别的数据，需要查询多个数据库实例。这可能会导致延迟和性能下降。Redis可以是查询聚合数据的解决方案。我将在下一篇文章中展示它。
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