使用 Hudson 监控 Grails 性能
我正在从事一个性能很重要的项目，我希望能够监控我的更改如何随着时间的推移影响性能。
以前有人对 Hudson 做过这样的事吗？
http://wiki.hudson-ci.org//display/HUDSON/性能+插件 这个 Hudson 插件提到了一些关于支持“JUnit 格式”的内容，但我找不到任何相关内容。有什么指点吗？
谢谢！
I'm working on a project where performance is important and I would like to be able to monitor how my changes affect performance over time.
Has anyone done this with Hudson before?
http://wiki.hudson-ci.org//display/HUDSON/Performance+Plugin
This Hudson plugin mentions something about supporting "JUnit format", but I can't find anything about it. Any pointers?
Thanks!
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评论（3）
我建议查看 jMeter & jMeter Ant 任务。这将允许您从 Ant/Hudson 执行 jMeter 性能测试。根据您的性能测试需求，您可以使用多个 jMeter 采样器（Http、JMS、TCP、JUnit 等）。
I would suggest looking at jMeter & the jMeter Ant task. This would allow you to perform jMeter performance tests from Ant/Hudson. Depending on your performance testing needs, there are multiple jMeter samplers you could use (Http, JMS, TCP, JUnit, etc.).
要监控 Grails 性能，可以使用 JavaMelody Grails 插件：
http://www.grails.org/plugin/grails-melody
如果有还对应用程序进行集成测试（例如，使用 selenium 或 jmeter 与 hudson），然后您只需在一些测试后查看正在运行的应用程序中的监控报告：报告中的图形和统计信息由 JavaMelody 持久保存在磁盘上。
To monitor Grails performance, there is the JavaMelody Grails plugin:
http://www.grails.org/plugin/grails-melody
And if there are also integration tests for the app (for example, using selenium or jmeter with hudson), then you just have to look at the monitoring report in the running app after some tests: graphics and statistics in the reports are persisted on disk by JavaMelody.
您可以做的一件事是创建一个集成测试，在应用程序上运行一组常见任务，然后对测试进行线程化（显然这需要一些线程才能使测试有效），并记录每次运行的时间（10 个线程） ，50 个线程，100 个线程），您将需要执行每个测试几次并获取平均运行时间，这样您就不会处理异常数据
决定什么是可接受的，并且如果 Hudson 超出了项目范围，则让项目失败
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One thing you could do is create an integration test that runs a set of common tasks on the application, then thread the test (obviously this will require some though so that the test is valid), and take the times of each run (10 threads, 50 threads, 100 threads), you will need to perform each test a few times and take average run-times so that you're not dealing with anomalous data
Decide what is acceptable and have Hudson fail the project if it creeps over
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