对于学校的一个大型项目，我们制作了著名啤酒游戏的P2P变体。 GUI是用JavaFX构建的。
我必须研究如何测试质量属性方案，如下所示：
100个玩家可以连接并玩游戏。
通过GUI中的输入连接游戏，玩家需要在该输入中放置主机（游戏负责人）的IP地址（如果通过WAN，则带有端口）。我们正在将RAFT实现为状态共识算法。
我所做的第一步是研究创建100个客户端/计算机的最佳方法，但是您想调用它。我很快得出一个结论，即Docker是唯一可以同时运行100个容器的软件。我现在真正的问题是如何在容器化环境中测试应用程序。
我考虑过这一点，并且测试在每个容器上玩游戏的流程的唯一真实方法是遍历UI元素，并为每个客户端设置其他设置（每个客户端都需要使用不同的用户名加入游戏）。一种UI测试框架，例如TestFX。
我已经找到了一个框架，可以让您测试UI，但是它需要具有图形界面的主机OS才能起作用（或者至少是我基于对Internet的简短搜索而得出的假设）。
在IntellJ本身中也许有一种方法可以做到这一点。为游戏创建100个容器，每个容器都有一个唯一的IP地址，以便它们可以连接到游戏主机。
我们交流的方式是使用UPnP在TCP / IP上每100毫秒发送序列化的AppendEntries（心跳），其中包含必须提交的更改（如果什么都没有发生，则该附件没有登录项）。因此，如果玩家执行某项操作，它将在该时刻向其领导者（游戏领导者/主机）发送一个AppendEntry，然后将其中继回所有其他节点，并等待大多数节点将其发送回（两阶段）提交），然后将其添加到每个玩家的登录条目列表（游戏的所有数据）。如果有新玩家加入该游戏，则该玩家只需1个心跳即可接收该游戏存在的所有logEntries，这是一个巨大的序列化json对象，其后从下到上重新计算步骤（logEntries），直到最后一个，即玩家加入了游戏。
那么您的建议是捕获通过网络传输的这些序列化的appendEntries，反序列化它们并将其与预期结果进行比较？如果我必须扫描每个AppendEntry，将非常困难，因为每个客户端每秒将10个发送给领导者（如果客户端是玩家），将10个发送给所有节点（如果客户端是领导者/主机）
AppendEntries也来回移动。每次玩家加入LogIndex（LogEntries的索引，基本上是发生了多少游戏状态更改的索引）都会增加1，这最终定义了游戏状态中发生了多少更改。因此，并不是我要来回发送静态信息。它随着每个加入玩家而变化。同样，当玩家“断开连接”时，这也会再次影响LogIndex。我必须能够跟踪100个人仍然参加比赛的事实。
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您不必创建游戏的100个实例。这样做会带来很大的不利影响，通过编写客户端UI脚本很难知道瓶颈是在客户端还是在服务器中（Coordinated Omission问题）。
如果您了解所使用的有线协议以及预期的玩家行为，则可以使用Apache JMeter或Gatling创建测试计划。您可以使用Wireshark检查并记录客户端使用的有线协议。
这不会创造真正的玩家体验，但是只要您重新创建最受欢迎的玩家的动作，就足以对服务器进行压力测试。提到的框架还将具有许多功能，可帮助您发现问题，例如在一段时间内增加和减少连接，绘制结果等。