美团内部的RPC服务大多构建在Thrift之上，在日常开发服务的过程中，需要针对这些服务进行压力测试（以下简称压测）来发现潜在问题。常用的方法有：
　　· 使用一些脚本语言如：Python、Ruby等，读取线上日志构建请求，用多线程模拟用户请求进行压测
　　· 使用开源工具进行压测
　　然而，无论采取哪种方法，压测都是一个十分耗时而又繁琐的过程，主要痛点有：
　　· 需要写很多代码解析日志，还原请求，对于比较复杂的请求，解析很容易出错
　　· 需要搭建脚本或者工具的运行环境，通常这一过程比较耗时
　　· 由于打压方法没有统一，导致打压的结果指标比较混乱，有的结果甚至以终端输出的方式展示，非常不直观
　　· 对一个应用的打压测试，由于环境、代码的问题，导致组内同学很难共享
　　针对上述问题，提供一个简单好用的压测工具是十分有必要的。
　　是否有必要重复造轮子
　　在构建压测工具之前，对于一些现有的开源工具进行了调研。现在主流的压测工具主要有以下几个：
　　JMeter
　　JMeter是一个比较老牌的压测工具，主要针对HTTP服务进行打压，该工具在以下方面并不满足美团内部的压测需求：
　　· 默认不支持Thrift的打压测试
　　· 需要本地安装，并且配置复杂
　　· 对于用户操作并不友好

　　twitter/iago
　　iago 是一个由Twitter开源的压测工具，支持对HTTP、Thrift等服务进行压测，其主要问题如下：
　　· 对每个压测应用都需要创建一个项目
　　· 压测结果并不直观
　　· 流量重放依赖本地文件
　　· 项目依赖于一个较老版本的Scala，搭建不便
　　· 相关文档比较少
　　除此之外，当时还考察了Gatling、Grinder、Locust 等一些常见的压测工具，都因为适用场景和美团的需求有些出入而排除了。
　　综上，针对当前压测工具的一些现状，构建一个简单易用的压测工具还是很有必要的。
　　目标
　　针对之前提到的痛点，新的压测工具主要提供以下功能：
　　· 线上流量拷贝
　　· 简单易用的操作界面（接入压测的时间应该控制在1小时以内）
　　· 清晰的图表能反映压测应用的各项指标
　　· 满足包括Thrift、HTTP等服务的压测需求
　　如何构建
　　抽象
　　目标已经明确，怎么实现呢？首先是抽象压测的过程。
　　一个典型的压测过程如图所示，首先在init方法里面，进行一些初始化的工作，比如连接数据库，创建客户端等。接下来，在run方法里面发出压测请求，为了保证能够对服务产生足够的压力，这里通常采用多线程并发访问，同时记录每次请求的发起时间和结束时间，这两个时间的简单相减能够得到每次请求的响应时间，利用该结果可以计算出TP90、平均响应时间、大响应时间等指标，等压测结束后，通过destroy方法进行资源回收等工作。

　　以上过程可以用接口表示，无论是压测Thrift服务还是HTTP服务，本质上都是这三个方法实现的不同。考虑到压测工具的灵活性和通用性，压测工具可以将这个接口交给打压测试的同学实现，而压测工具则重点实现多线程打压，打压结果的聚合等比较耗时的工作。
　　interface Runner {
　　def init(Test app) // 初始化压测
　　def run(Test app， String log) // 每次打压请求，传入log方便构建请求
　　def destroy(Test app) // 压测完毕后，回收资源
　　}