快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
生成一个Spring Boot测试项目，包含：1.两个服务A和B，A分别用Feign和RestTemplate调用B的API 2.编写JMeter测试计划模拟100并发 3.添加Metrics收集响应时间、吞吐量数据 4.生成对比报告图表 5.包含Dockerfile方便部署测试环境。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
在微服务架构中，服务间的通信效率直接影响整体系统性能。最近我用Spring Boot做了一个对比实验，测试Feign和RestTemplate这两种常用HTTP客户端在高并发场景下的表现差异。整个过程在InsCode(快马)平台上完成，从环境搭建到结果分析都非常顺畅。
项目结构设计创建了两个Spring Boot服务模块：服务A作为调用方，服务B提供基础API。服务A中分别实现了两种调用方式：通过RestTemplate手动构造HTTP请求，以及使用Feign声明式接口。为了模拟真实场景，服务B的接口设计了简单的业务逻辑处理，包括参数校验和数据库模拟查询。
性能测试方案使用JMeter创建测试计划，设置100个并发线程循环调用服务A的两种接口端点。关键配置包括：
- 线程组设置为100线程、10次循环
- 添加HTTP请求采样器指向两个不同端点
- 配置聚合报告监听器收集数据
添加响应时间图和吞吐量图
监控指标实现集成Micrometer收集关键指标：
- 在Spring Boot应用中添加actuator依赖
- 配置Prometheus格式的metrics端点
- 监控每秒钟请求数、平均响应时间、P99延迟等
使用Grafana搭建可视化看板
测试环境容器化编写Dockerfile实现一键部署：
- 基于openjdk镜像构建服务镜像
- 配置多阶段构建优化镜像大小
- 使用docker-compose编排服务依赖
包含JMeter测试容器和监控组件
压测执行过程分三个阶段进行测试：
- 预热阶段：20%并发运行5分钟
- 正式测试：100并发持续15分钟
冷却阶段：监控资源回收情况 每种调用方式单独测试，避免相互干扰
结果数据分析从三个维度对比表现：
- 吞吐量：Feign比RestTemplate高出约18%
- 平均响应时间：Feign降低23%左右
资源消耗：Feign的CPU占用更平稳 发现Feign的连接池管理和熔断机制显著提升了稳定性
问题排查优化遇到的主要问题及解决方案：
- 初始测试出现连接泄漏：调整Feign的okhttp配置
- JMeter结果波动大：增加预热时间并关闭GUI模式
监控数据不准：调整Micrometer采集频率
结论验证通过多次测试验证：
- 高并发下Feign的声明式写法性能更优
- RestTemplate需要更多手动优化才能达到相近水平
- Feign内置的负载均衡发挥了关键作用
整个项目在InsCode(快马)平台上开发体验很流畅，特别是用Docker部署测试环境时，平台的一键部署功能省去了繁琐的配置过程。测试数据直观展示了技术选型对系统性能的影响，这种实践方式比单纯看文档要有效得多。对于需要快速验证技术方案的场景，这种从编码到部署的全流程支持确实能提升不少效率。
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生成一个Spring Boot测试项目，包含：1.两个服务A和B，A分别用Feign和RestTemplate调用B的API 2.编写JMeter测试计划模拟100并发 3.添加Metrics收集响应时间、吞吐量数据 4.生成对比报告图表 5.包含Dockerfile方便部署测试环境。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
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