过去我们主要用大模型+智能体生成代码、生成测试用例或脚本，虽然我之前写文章：

• 《软件工程3.0》为何强烈建议：LLM应用要从需求开始、覆盖SDLC？

• LLM驱动软件研发的全过程：从需求到架构、实现的旅程

强调企业或团队要从需求开始，全程应用LLM。这也符合今天我们提倡的“上下文工程”，要尽可能将足够的上下文信息提供给大模型，使之生成的代码更符合我们的业务需求，显著提升代码的采纳率。

过去一年，我们开始在“AI+需求”上投入了，例如，在AiDD峰会上，就有“AI+需求”的专场，备受大家欢迎，但是大家在“AI+架构设计”上投入还是非常少，很少有专家来AiDD峰会分享，只是个别大学学者在用大模型做逆向工程，来还原遗留代码的设计。

这篇文章就是借助Claude 4.5+ Nano banana pro来还原遗留代码的设计，选了Apache JMeter这个开源性能工具软件，规模不算小（约数十万行），可以作为展示今天大模型在架构分析与设计的能力（由于时间关系，没有深入代码细节设计，但已经能感受到其力量）。

下面就是Claude Sonnet 4.5分析JMeter设计的结果，中间插入多张Claude 4.5+ Nano banana pro生成的设计图（震撼、惊艳之处，也是写本文的初衷。BTW，设计分析的部分文字用插图来替换了）。

（本文所有插图，包括最后一张海报，都由Claude 4.5+ Nano banana pro一次性生成，未做修改，只是缩小了图形尺寸，以便手机阅读时加载快一些，原图都是高分辨率，6M大小）

1.1 核心定位

Apache JMeter是一个100%纯Java应用程序，采用开源架构设计，专注于：

• 负载测试和性能测量

• 功能行为测试

• 多协议支持（HTTP/HTTPS、SOAP/REST、FTP、JDBC、LDAP、JMS、SMTP/POP3/IMAP、TCP等）[ref:4]

1.2 架构层次

JMeter采用分层架构设计：

二、核心设计模式

2.1 树形结构设计 (Composite Pattern)

JMeter使用HashTree/ListedHashTree作为核心数据结构来组织测试计划。

• HashTree: 基础树形数据结构，每个元素既是节点也是下一层节点的键
• ListedHashTree: 保证元素顺序的HashTree实现，确保测试元素按预期顺序执行

2.2 TestElement接口体系 (Strategy Pattern)

所有测试元素都实现TestElement接口，形成统一的组件模型：

• 2.3 执行顺序设计

  JMeter定义了严格的元素执行顺序：

  这种设计保证了测试流程的可预测性和一致性。

• 0. Configuration Elements (配置元素)
  1. Pre-Processors (前置处理器)
  2. Timers (定时器)
  3. Sampler (采样器)
  4. Post-Processors (后置处理器，仅当SampleResult非空)
  5. Assertions (断言，仅当SampleResult非空)
  6. Listeners (监听器，仅当SampleResult非空

• 这种设计保证了测试流程的可预测性和一致性。

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  三、核心引擎架构

• 3.1 StandardJMeterEngine

  StandardJMeterEngine是JMeter的核心执行引擎：

• 职责：

  • 运行JMeter测试（本地GUI/非GUI调用）

  • 支持远程模式（通过RemoteJMeterEngineImpl）

  • 管理线程生命周期

  • 协调测试元素执行

• 运行模式：

  • GUI模式：交互式测试开发和调试

  • CLI模式（命令行/无头模式）：生产环境负载测试[ref:4]

  • 分布式模式：远程负载生成

• 每个线程完全独立执行测试计划

• 支持并发采样

• 多个线程组可同时执行不同功能

• Ramp-up控制避免测试启动时负载过大[ref:9

四、组件层次架构

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4.1 Sampler（采样器）层

采样器是JMeter向服务器发送请求的核心组件：

内置采样器类型：

• HTTP Request（支持SOAP/REST）

• FTP Request

• JDBC Request

• Java Object Request

• JMS Request

• LDAP Request

• Mail Request

• TCP Request

• Debug Sampler

• Dummy Sampler

（生成的采样器组件类图）

扩展性设计：

• 实现Sampler接口即可创建自定义采样器

• 支持JSR223脚本采样器（Groovy/BeanShell）

4.2 Logic Controller（逻辑控制器）层

4.3 Configuration Element（配置元素）层

作用域规则：

• 配置元素仅对其所在分支及子分支有效

• 子分支配置优先级高于父分支

4.4 Listener（监听器）层

监听器采用观察者模式收集和展示测试结果

五、扩展性架构设计

5.1 插件体系

JMeter采用高度可扩展的核心架构

插件开发机制：

• 继承核心抽象类（如AbstractSampler）

• 实现特定接口（如Sampler,Controller,Listener）

• 通过saveservice.properties注册组件

• 支持自定义GUI组件

5.2 函数和变量系统

变量作用域：

• 每个线程独立的变量副本（线程局部）

• 通过${variable_name}引用

• 支持动态变量更新

函数系统：

• 内置函数：${__property()},${__threadNum()},${__time()}等

• 可通过Function接口扩展自定义函数

• 支持嵌套调用

属性系统：

• 全局作用域（跨线程）

• 通过jmeter.properties定义

• 支持命令行覆盖：jmeter -Jproperty=value

六、数据流架构

6.1 请求-响应流

6.2 结果聚合流

七、分布式架构

7.1 Master-Slave模式

JMeter支持分布式负载测试

通信机制：

• 通过RMI（Remote Method Invocation）通信

• Master发送测试计划到Slave

• Slave执行测试并返回结果

• Master聚合所有结果

7.2 远程执行流程

1. Master加载测试计划

2. 序列化测试计划并发送到所有Slave

3. 各Slave启动StandardJMeterEngine

4. 并行执行测试

5. 结果回传Master

6. Master聚合显示

八、代码组织结构

8.1 核心包结构

8.2 关键包说明

• org.apache.jorphan.collections: HashTree实现[ref:60]
• org.apache.jmeter.save: 测试计划序列化/反序列化
• org.apache.jmeter.util: 工具类库
• org.apache.jmeter.reporters: 结果报告组件

九、高级特性设计

9.1 HTTP(S) Test Script Recorder（代理录制器）

采用代理模式实现请求录制：

核心功能：

• HTTPS证书动态生成（Java 8+）[ref:1]

• 请求过滤（Include/Exclude正则）

• 自动分组（基于时间间隔）

• 变量替换（User Defined Variables）

• 二进制POST数据捕获

9.2 动态报告生成

JMeter 5.x引入动态HTML报告功能：

技术栈：

• 基于JavaScript/jQuery的前端可视化

• 支持自定义图表

• 完全离线可用

9.3 DSL支持（5.6+新特性）

JMeter 5.6引入Kotlin/Java DSL用于编程式构建测试计划：

优势：

• 代码结构与测试树结构一致

• 支持版本控制

• 便于自动化生成

• 支持"Copy Code"功能（从GUI生成代码）

十、性能优化设计

10.1 资源管理

• 连接池：HTTP连接复用（Keep-Alive）
• Cookie管理：自动化Cookie处理

• 缓存：离线结果分析和重放

10.2 CLI模式优化

• 移除GUI开销

• 减少内存占用

• 提高并发能力

• 适合生产环境大规模测试[ref:4]

10.3 分布式负载分配

• 横向扩展测试能力

• 避免单点资源瓶颈

• 更真实模拟地理分布用户

十一、设计模式总结

JMeter架构中应用的主要设计模式：

1. Composite Pattern (组合模式): TreeElement树形结构
2. Strategy Pattern (策略模式): TestElement接口体系
3. Observer Pattern (观察者模式): Listener监听机制
4. Template Method (模板方法): Sampler抽象类
5. Proxy Pattern (代理模式): HTTP(S) Test Script Recorder
6. Factory Pattern (工厂模式): 组件创建和注册
7. Chain of Responsibility (责任链): 元素执行顺序
8. Singleton Pattern (单例): JMeterEngine实例

十二、架构优势

• 高度模块化：清晰的接口定义和职责分离
• 强扩展性：插件机制支持无限扩展
• 协议无关：抽象层支持多种协议
• 分布式能力：原生支持分布式负载测试
• 跨平台：纯Java实现，平台无关
• 可编程性：支持脚本和DSL编程
• 灵活配置：层次化配置和变量系统
• 结果可视化：丰富的监听器和报告生成

十三、总结

Apache JMeter是一个架构设计优秀的性能测试框架，其核心特点包括：

• 树形组件模型：

  TestElement接口体系构成灵活的测试元素组织方式

• StandardJMeterEngine：作为核心引擎，支持本地和分布式执行
• 多线程框架：提供强大的并发测试能力
• 高度可扩展的插件架构：支持自定义组件开发
• 清晰的执行顺序和作用域规则：保证测试行为可预测
• 丰富的协议支持和结果可视化能力

通过分层架构、设计模式的合理应用、以及对扩展性的深入考虑，JMeter成功实现了一个功能强大、易于扩展、适用于各种性能测试场景的测试工具框架。

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