es una herramienta para generar automáticamente documentación. Crea documentación analizando interfaces y comentarios en el código fuente y admite una variedad de formatos de salida de documentos, incluidos , más. El objetivo del diseño de smart-doc es simplificar el proceso de redacción de documentos, mejorar la eficiencia del desarrollo y garantizar la precisión y puntualidad de la documentación. smart-doc API de Java Markdown HTML5 , OpenAPI 3.0 y En el ciclo de vida del desarrollo de software, la generación automática de documentación API y las pruebas de rendimiento de las interfaces son pasos clave para mejorar la eficiencia del desarrollo y garantizar la calidad del producto. Con la adición de la capacidad de generar JMeter. scripts en la versión , los desarrolladores pueden realizar estas dos tareas de manera más conveniente. pruebas de rendimiento 3.0.1 smart-doc Este artículo presentará cómo utilizar smart-doc y JMeter para realizar pruebas de rendimiento efectivas. Generar scripts JMeter Usando para generar Los scripts de prueba de rendimiento pueden reducir significativamente el tiempo necesario para escribir scripts de prueba de rendimiento, mejorando así la eficiencia de las pruebas. Los scripts de JMeter que genera automáticamente se pueden ejecutar directamente en JMeter sin la necesidad de una configuración y depuración complejas, lo que hace que las pruebas de rendimiento sean mucho más simples y rápidas. smart-doc JMetro smart-doc Primero, asegúrese de que el se haya agregado a su proyecto. Luego, configure los parámetros relevantes del complemento smart-doc en el archivo del proyecto, por ejemplo: smart-doc-maven-plugin pom.xml <plugin> <groupId>com.ly.smart-doc</groupId> <artifactId>smart-doc-maven-plugin</artifactId> <version>[latest version]</version> <configuration> <configFile>./src/main/resources/smart-doc.json</configFile> <projectName>${project.description}</projectName> </configuration> </plugin> Ejecute el comando . Smart-doc escaneará el código fuente del proyecto, extraerá información de anotaciones y generará automáticamente los scripts de prueba de rendimiento de JMeter correspondientes. mvn -Dfile.encoding=UTF-8 smart-doc:jmeter Aquellos que no estén familiarizados con su uso pueden consultar el sitio oficial. . documentación de documento inteligente Importar a JMeter Abra JMeter, haga clic en " " -> " ", seleccione el archivo de script JMeter generado en el primer paso y haga clic en el botón " ". Luego, JMeter comenzará a realizar pruebas de rendimiento de acuerdo con el script. Archivo Abrir Inicio Configurar Prometeo es una herramienta de monitoreo y alertas de código abierto para manejar datos de series temporales. Podemos usarlo para realizar monitoreo en tiempo real durante el proceso de prueba de estrés de JMeter, mejorando así la observabilidad de las pruebas de rendimiento. Prometeo Paso 1: instale el complemento JMeter Prometheus Primero, debe instalar el complemento Prometheus en el directorio de JMeter. Puede descargar el complemento desde JMeter Plugins Manager o desde . También se puede descargar desde . Para este caso, descargue la última versión 0.7.1 de GitHub. lib/ext página web oficial GitHub La dirección IP de escucha predeterminada de JMeter es , lo que, de forma predeterminada, evitará que Prometheus se conecte al puerto de escucha de JMeter Prometheus. Por lo tanto, es necesario agregar en . Nota: 127.0.0.1 prometheus.ip=0.0.0.0 jmeter.properties Paso 2: agregue el oyente Prometheus Abra JMeter y agregue Prometheus Listener a su plan de prueba. Esto se puede hacer haciendo clic derecho en -> -> -> . Plan de prueba Agregar Oyente Prometheus Listener La configuración del oyente puede hacer referencia a la configuración oficial, con la siguiente referencia ( admite la configuración y adición de la generación de oyentes Prometheus): smart-doc 3.0.4 Paso 3: configurar Prometheus Scrape En el archivo de configuración de Prometheus ( ), agregue un nuevo para recuperar datos del complemento JMeter Prometheus. Por ejemplo: prometheus.yml scrape_config scrape_configs: - job_name: 'jmeter' scrape_interval: 15s static_configs: - targets: ['<Your JMeter machine IP>:9270'] Aquí, es la dirección IP de la máquina que ejecuta la prueba de JMeter y es el puerto de escucha predeterminado para el complemento JMeter Prometheus. <Your JMeter machine IP> 9270 Paso 4: ejecutar el plan de prueba Para facilitar la verificación en este artículo, el grupo de hilos se establece en " " durante la prueba de estrés, que se puede ajustar según las necesidades reales. bucle infinito Después de iniciarse exitosamente, JMeter Prometheus creará, de forma predeterminada, un servicio en el puerto local . 9270 Accede a la URL y si ve el siguiente contenido, significa que ha sido exitoso. , http://localhost:9270/métricas Paso 5: inicie Prometheus Después de iniciar , comenzará a recuperar datos del complemento JMeter Prometheus. Como se muestra en la siguiente configuración, una vez iniciado correctamente, podrá ver los objetivos establecidos en . Prometheus Prometheus Paso 6: configurar Grafana En el sitio web oficial , busque el panel de monitoreo prometheus-jmeter proporcionado por el sitio oficial. Aquí, seleccionamos la plantilla con el ID para importar a Grafana. Grafana 14927 Después de hacer clic en , seleccione la fuente de datos . Cargar Prometheus Durante las pruebas, se encontró que la plantilla original tenía algunos errores. Estos se solucionaron durante el proceso de redacción de este artículo. Importe la plantilla corregida descargada de . Nota: 14927 GitHub Una vez que la plantilla se importe correctamente, podremos ver todos los datos de monitoreo de las pruebas de rendimiento en . Grafana Para facilitar una experiencia rápida de todo el proceso de prueba de rendimiento, la comunidad de ha seleccionado y proporcionado una plantilla que se puede iniciar con un solo comando usando . Para aquellos que deseen experimentarlo a través de la implementación , se pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial para convertir directamente la plantilla en una plantilla de implementación de . smart-doc docker-compose Kubernetes docker-compose Kubernetes El proyecto de la experiencia también incluye instrucciones de uso. El código de ejemplo para este artículo se puede encontrar . aquí La asistencia de Smart-Doc en las pruebas de rendimiento de JMeter La combinación de y JMeter para pruebas de estrés de rendimiento ofrece varias ventajas: smart-doc puede extraer automáticamente información API del código fuente y generar scripts de prueba de rendimiento JMeter sin necesidad de escritura manual, lo que mejora enormemente la eficiencia. Automatización: smart-doc los scripts de prueba de rendimiento de JMeter generados por son completamente consistentes con las definiciones de API en el código fuente, lo que evita errores que pueden ocurrir al escribir scripts manualmente. Precisión: smart-doc admite una variedad de opciones de configuración, lo que permite personalizar los scripts JMeter generados según los requisitos de prueba. Flexibilidad: smart-doc también continuará mejorando y optimizando el soporte para JMeter. Por favor permanezcan atentos a las . smart-doc desarrollo continuo del proyecto de código abierto smart-doc Conclusión Al combinar y JMeter, no solo podemos automatizar la generación de documentación API sino también crear rápidamente scripts de prueba de rendimiento y realizar pruebas de estrés. Esta herramienta de automatización mejora significativamente la eficiencia del desarrollo y las pruebas al tiempo que ayuda a los equipos a mantener y optimizar más fácilmente el rendimiento de los sistemas de software. smart-doc Esperamos que este artículo le haya proporcionado referencias prácticas para que pueda aplicar estas herramientas de manera más eficiente en su trabajo diario. También invitamos a todos a seguir y apoyar a la comunidad de código abierto de smart-doc. En el futuro, estamos explorando la compatibilidad con idiomas adicionales para ayudar a más desarrolladores.
