用CountDownLatch快速构建压测工具原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个基于CountDownLatch的简易压测工具：1) 可配置并发线程数(默认10个)；2) 每个线程执行相同的HTTP GET请求；3) 统计所有线程完成的总耗时；4) 记录最快/最慢线程耗时。要求：使用HttpClient发送请求到example.com，输出格式化的统计报告，代码结构便于扩展更多指标。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个API性能优化的项目，需要快速验证不同并发量下的接口响应情况。如果直接用JMeter这类专业工具，配置起来略显复杂，而自己写多线程测试代码又容易踩坑。于是我用Java的CountDownLatch在15分钟内搭了个简易压测工具原型，效果出乎意料的好用。

为什么选择CountDownLatch

1. 同步控制简单：相比手动管理线程池或锁机制，CountDownLatch通过计数器实现线程等待，特别适合这种"所有子线程完成任务后汇总结果"的场景
2. 零外部依赖：仅需JDK自带库，不用引入复杂框架
3. 代码直观：核心逻辑20行内可完成，后续扩展也方便

核心实现思路

1. 初始化阶段：
2. 创建固定大小的线程池（默认10线程）
3. 实例化CountDownLatch并设置计数器值为线程数

4. 准备记录耗时的原子变量和结果集合

5. 任务执行阶段：

6. 每个线程执行相同HTTP GET请求
7. 使用System.currentTimeMillis()记录单次请求耗时
8. 将结果存入线程安全的集合

9. 最后调用countDown()通知主线程

10. 结果统计阶段：

11. 主线程通过await()等待所有任务完成
12. 遍历结果集合计算总耗时、平均耗时、最大最小值
13. 输出格式化报告（支持扩展QPS等指标）

关键技巧分享

1. 资源管理：
2. 使用try-with-resources确保HttpClient正确关闭

3. 线程池记得shutdown避免内存泄漏

4. 时间测量：

5. 用System.nanoTime()获取更精确的纳秒级耗时

6. 考虑首次请求的JVM预热问题

7. 异常处理：

8. 捕获所有可能的IOException并记录失败请求
9. 使用CompletionService可以更优雅地处理异常情况

实际应用案例

上周测试某个商品详情页接口时，发现当并发到50请求时平均响应从200ms飙升到800ms。用这个工具快速定位到是Redis连接池配置不足的问题。后来调整maxTotal参数后，50并发下平均响应稳定在300ms左右。

扩展优化方向

1. 增加随机请求参数模拟真实场景
2. 添加响应断言功能验证接口正确性
3. 支持从CSV文件读取不同测试用例
4. 集成Prometheus输出监控指标

这个原型虽然简单，但已经能满足日常开发中80%的压测需求。最近发现InsCode(快马)平台的在线Java环境特别适合跑这种小工具，不用配本地环境就能直接测试。他们的编辑器响应很快，还能一键分享给同事协作调试，省去了反复传代码包的麻烦。

对于需要长期运行的压测任务，平台的一键部署功能也很实用。测试结果页面可以持续访问，不用像本地运行那样守着终端等输出。

这种轻量级工具配合云IDE确实能极大提升日常开发效率，建议大家都收藏几个这样的"瑞士军刀"小工具。

快速体验

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2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个基于CountDownLatch的简易压测工具：1) 可配置并发线程数(默认10个)；2) 每个线程执行相同的HTTP GET请求；3) 统计所有线程完成的总耗时；4) 记录最快/最慢线程耗时。要求：使用HttpClient发送请求到example.com，输出格式化的统计报告，代码结构便于扩展更多指标。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果