JavaSampler与confluent-kafka对接失败

背景：项目需要对接confluent-kafka进行压测，检查consumer的性能。并且confluent-kafka开启了SSL验证，需要账号密码。如果直接使用jmeter的kafka插件是不符合使用要求的，只能重写一个对接confluent-kafka的插件！！！测试场景模拟场景，1个并发，发送100条消息，发送内容相同，先上传结果：1.第一次写的JavaSampler插件结果：平均交易时间600ms左右，TPS为只有1.7/秒。第二次修改后的JavaSamplerPlug-in结果：平均事务7ms左右，TPS可以达到130/s。（如果不限制请求量，TPS可以更高，可以达到1000左右。）从上面的结果可以看出，第一个写的就是垃圾，（ps。因为已经用spring验证过了framework之前，confluent-kafka的性能可以达到每秒1000左右）所以，要排除别人中间件的锅，那就是自己写个垃圾，然后是很长一段时间的调查方式！！！让我们添加代码：publicvoidproduct(Propertiesprops,Stringtopic,Stringkey,Stringvalue)throwsInterruptedException,InstantiationException,IllegalAccessException{//判断主题实例化对象ClassavroType=null;开关（主题）{case"staging-shareservice-masterdata-style":avroType=ProductStyle.class;休息;案例“staging-shareservice-masterdata-styleoption”：avroType=ProductStyleOption.class;休息;案例“staging-shareservice-masterdata-sku”：avroType=ProductSku.class;休息;案例“staging-shareservice-masterdata-price”：avroType=Price.class;休息;案例“staging-shareservice-masterdata-location-standard”：avroType=LocationStandard.class;}//序列改变值ObjectavroValue=avroValueSerializer.avroValue(value,avroType);//准备生产者KafkaProducerproducer=newKafkaProducer<>(props);ProducerRecordrecord=newProducerRecord<>(topic,key,avroValue);try{//1.发送消息producer.send(record);}catch(Exceptione){e.printStackTrace();}//生产者.close();}就是上面的发送逻辑，太好了。查看jmeter日志，发现配置信息频繁打印，而且每次打印一次。很明显每次发送都会加载配置信息。配置信息通常在初始化时加载一次，以后可以重复使用，我发现比较好，接下来就是看配置信息加载到哪里了，然后开始低效调优1.先把配置类初始化放到setup里面，结果明显无效；2.将KafkaProducer放入setup中，试一试，发现效果显着；哈哈，问题找到了，效果也很明显，最终代码myKafkaProducermyKafkaProducer=null;属性props=null；//准备生产者KafkaProducerproducer=null;//发送内容对象ProducerRecordrecord=null;//序列化值类型对象avroValue=null;//初始化publicvoidsetupTest(JavaSamplerContextcontext){myKafkaProducer=newmyKafkaProducer();StringparamBroker=context.getParameter("经纪人");StringparamTopic=context.getParameter("主题");StringparamKey=context.getParameter("key");StringparamValue=context.getParameter("value");//初始化配置信息props=myKafkaProducer.initNewConfig(paramBroker);//准备生产者producer=newKafkaProducer<>(props);//判断主题实例化对象ClassavroType=null;switch(paramTopic){案例"staging-shareservice-masterdata-style":avroType=ProductStyle.class;break;case"staging-shareservice-masterdata-styleoption":avroType=ProductStyleOption.class;break;case"staging-shareservice-masterdata-sku":avroType=ProductSku.class；中断；案例“staging-shareservice-masterdata-price”：avroType=Price.class；中断；案例“staging-shareservice-masterdata-location-standard”：avroType=LocationStandard.class；}try{avroValue=avroValueSerializer.avroValue(paramValue,avroType);}catch(InstantiationExceptione){e.printStackTrace();}catch(IllegalAccessExceptione){e.printStackTrace();}}@OverridepublicSampleResultrunTest(JavaSamplerContextjavaSamplerContext){SampleResult结果=this.newSampleResult();StringparamTopic=javaSamplerContext.getParameter("topic");StringparamKey=javaSamplerContext.getParameter("key");StringparamValue=javaSamplerContext.getParameter("value");StringBuilderparamStr=newStringBuilder("topic:").append(paramTopic).append(",\nkey:").append(paramKey).append(",\nvalue:").append(paramValue);sampleResultStart(结果,paramStr.toString());record=newProducerRecord<>(paramTopic,paramKey,avroValue);try{//1、发送消息producer.send(record);sampleResultSuccess(result,"异步发送成功");}catch(Exceptionex){sampleResultFailed(result,"500",ex);}返回结果；}