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蝗虫的负荷测试

负载测试的需求并没有其他类型的测试那么广泛，没有太多的工具可让您进行这样的测试，但是简单而方便的操作通常可以用一只手指望。

当涉及到性能测试时-首先每个人都会想到JMeter-毫无疑问，它是拥有最多插件的最著名的工具。 我从来不喜欢JMeter，因为它的接口很明显并且入口门槛很高，因此有必要在测试非Hello World应用程序时立即对其进行测试。

现在，受两个不同项目测试成功的启发，我决定共享有关一个相对简单便捷的软件-Locust的信息

对于那些懒惰的人，我录制了一个视频：



这是什么


开源工具可让您使用支持分布式负载的Python代码指定负载方案，并且如作者所言，该工具用于Battlefild系列游戏的Battlelog压力测试（立即着迷）

从优点：

  • 简单的文档，包括复制粘贴示例。 即使几乎没有编程技能，也可以开始测试。
  • “内幕”使用请求库（用于人员的HTTP）。 它的文档可以用作扩展的备忘单和借方测试
  • Python支持-我喜欢这种语言
  • 上一段给出了运行测试的跨平台
  • 自己的Flask Web服务器用于显示测试结果

缺点：

  • 没有捕获和重放-所有人
  • 上一段的结果-您需要大脑。 与Postman一样，您需要了解HTTP的工作原理。
  • 最少的编程技巧
  • 线性负载模型-立即根据“高斯”使风扇烦恼，从而产生用户

测试过程


任何测试都是一项复杂的任务，需要计划，准备，监视实施和结果分析。 在压力测试期间，如果可能，有可能并且有必要收集可能影响结果的所有可能数据：

  • 服务器硬件（CPU，RAM，ROM）
  • 服务器软件（操作系统，服务器版本，JAVA，.NET等，数据库及其本身的数据量，服务器和测试应用程序日志）
  • 网络带宽
  • 代理服务器，负载平衡器和DDOS保护的存在
  • 负载测试数据（用户数，平均响应时间，每秒请求数）

下面描述的示例可以分类为黑盒功能负载测试。 即使不了解有关被测应用程序的任何信息，也无需访问日志，我们仍可以衡量其性能。

开始之前


为了在实践中测试负载测试，我部署了本地简单的Web服务器https://github.com/typicode/json-server 。 我将为他提供以下几乎所有示例。 我从一个已部署的在线示例中获取了服务器的数据-https: //jsonplaceholder.typicode.com/
要运行它，需要nodeJS。

显而易见的破坏者 ：与安全测试一样-最好在本地进行对猫进行压力测试的实验，而无需加载在线服务，这样就不会被禁止

首先，还需要Python-在所有示例中，我将使用3.6版以及蝗虫本身（在撰写本文时，使用0.9.0版）。 可以使用以下命令安装

python -m pip install locustio

安装详细信息可以在官方文档中找到。

解析一个例子


接下来，我们需要一个测试文件。 我从文档中举了一个例子，因为它非常简单明了：

 from locust import HttpLocust, TaskSet def login(l): l.client.post("/login", {"username":"ellen_key", "password":"education"}) def logout(l): l.client.post("/logout", {"username":"ellen_key", "password":"education"}) def index(l): l.client.get("/") def profile(l): l.client.get("/profile") class UserBehavior(TaskSet): tasks = {index: 2, profile: 1} def on_start(self): login(self) def on_stop(self): logout(self) class WebsiteUser(HttpLocust): task_set = UserBehavior min_wait = 5000 max_wait = 9000

仅此而已！ 这真的足以开始测试！ 在开始之前，让我们看一个例子。

跳过导入，一开始我们会看到2个几乎相同的登录和注销功能，由一行组成。 l.client-一个HTTP会话对象，我们将使用它创建负载。 我们使用POST方法，该方法几乎与请求库中的方法相同。 几乎-因为在此示例中，我们将特定服务作为第一个参数而不是完整URL传递，而只是其中一部分。

第二个参数传递数据-我不禁注意到使用Python字典非常方便，这些字典会自动转换为json

您还可以注意到，我们不会以任何方式处理请求的结果-如果请求成功，结果（例如cookie）将保存在此会话中。 如果发生错误，它将被记录并添加到有关负载的统计信息中。

如果我们想知道我们是否正确编写了请求，则可以始终按以下方式进行检查：

 import requests as r response=r.post(base_url+"/login",{"username":"ellen_key","password":"education"}) print(response.status_code)

我仅添加了base_url变量，该变量应包含被测试资源的完整地址。

接下来的几个功能是查询，这将创建一个负载。 同样，我们不需要处理服务器响应-结果将立即进入统计数据。

接下来是UserBehavior类（该类的名称可以是任何名称）。 顾名思义，它将描述球形用户在被测应用程序的真空中的行为。 我们将用户将调用的方法及其调用频率的字典传递给task属性。 现在，尽管事实是我们不知道每个用户将调用哪个函数和调用顺序-它们是随机选择的，但我们保证索引函数的平均调用频率比配置文件函数高2倍。

除了行为外，父类TaskSet还允许您指定4个可以在测试之前和之后执行的功能。 呼叫顺序如下：

  1. 设置 -在UserBehavior（TaskSet）的开始处被调用1次-该示例中没有
  2. on_start-启动时由负载的每个新用户调用1次
  3. 任务 -任务本身的执行
  4. on_stop-测试完成时，每个用户调用一次
  5. 拆卸 -在TaskSet退出时被调用1次-在示例中也没有

这里值得一提的是，有两种声明用户行为的方法：上面的示例中已经指出了第一种-函数是预先声明的。 第二种方法是直接在UserBehavior类内部声明方法：

 from locust import HttpLocust, TaskSet, task class UserBehavior(TaskSet): def on_start(self): self.client.post("/login", {"username":"ellen_key", "password":"education"}) def on_stop(self): self.client.post("/logout", {"username":"ellen_key", "password":"education"}) @task(2) def index(self): self.client.get("/") @task(1) def profile(self): self.client.get("/profile") class WebsiteUser(HttpLocust): task_set = UserBehavior min_wait = 5000 max_wait = 9000

在此示例中，使用任务注释设置用户功能及其调用频率。 在功能上，没有任何改变。

该示例中的最后一个类是WebsiteUser （类的名称可以是任何名称）。 在此类中，我们定义用户行为模型UserBehavior *** +，以及每个用户调用单个任务之间的最小和最大等待时间。 为了使它更清晰，以下是对其进行可视化的方法：



开始使用


运行服务器，我们将测试其性能：

 json-server --watch sample_server/db.json

我们还修改了示例文件，以便它可以测试服务，删除登录和注销以及设置用户行为：

  1. 开始工作时打开主页1次
  2. 获取所有x2帖子的列表
  3. 在第一篇文章x1上发表评论

 from locust import HttpLocust, TaskSet, task class UserBehavior(TaskSet): def on_start(self): self.client.get("/") @task(2) def posts(self): self.client.get("/posts") @task(1) def comment(self): data = { "postId": 1, "name": "my comment", "email": "test@user.habr", "body": "Author is cool. Some text. Hello world!" } self.client.post("/comments", data) class WebsiteUser(HttpLocust): task_set = UserBehavior min_wait = 1000 max_wait = 2000

要在命令提示符处启动，请运行命令

 locust -f my_locust_file.py --host=http://localhost:3000

其中host是测试资源的地址。 对他来说，将添加测试中指示的服务地址。

如果测试中没有错误，则负载服务器将启动，并且可以通过以下网址访问： http：//本地主机：8089 /



如您所见，将在此处指示我们将测试的服务器-将在该URL中添加来自测试文件的服务的地址。

同样在这里，我们可以指示负载的用户数量及其每秒的增长。
在按钮上，我们开始加载！



结果


一段时间后，我们停止测试并查看第一个结果：

  1. 不出所料，开始时创建的10个用户中的每个用户都转到了主页
  2. 帖子列表的平均打开次数是评论的两倍。
  3. 每个操作都有一个平均响应时间和中值响应时间，每秒的操作数已经是有用的数据，即使现在将其与需求的预期结果进行比较

在第二个选项卡上，您可以实时查看负载图。 如果服务器在特定负载下崩溃或其行为发生更改，则将立即在图形上可见。



在第三个标签上，您可以看到错误-就我而言，这是客户端错误。 但是，如果服务器返回4XX或5XX错误，则其文本将写入此处
如果文本代码中出现错误，则该错误将落入“例外”选项卡。 到目前为止，我有与代码中使用print（）命令相关的最常见错误-这不是记录日志的最佳方法:)

在最后一个标签上，您可以以CSV格式下载所有测试结果

这些结果相关吗？ 让我们弄清楚。 通常，性能要求（如果有任何说明）听起来像这样：在加载M个用户的情况下，平均页面加载时间（服务器响应）应小于N秒。 没有真正指定用户应该做什么。 我喜欢蝗虫-它会创建一定数量用户的活动，这些活动会随机执行用户期望的预期操作。

如果我们需要执行基准测试（以测量不同负载下的系统行为），则可以创建几类行为并在不同负载下进行多个测试。

一开始就足够了。 如果您喜欢这篇文章，我打算写一下：

  • 复杂的测试场景，在其中使用了一步的结果
  • 服务器响应处理 即使到达HTTP 200 OK也可能是错误的
  • 遇到的显而易见的困难以及如何解决它们
  • 不使用UI进行测试
  • 分布式负载测试

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN430502/

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