LINUX开源软件测试大乐,开源性能测试工具大比武

如果我们需要模拟如下的负载，那就要想想办法咯~ 这里抛砖引玉希望熟悉这块儿的小伙伴们可以分享下踩过的坑

2.4.2 分布式执行

如果我们模拟高并发的场景，可能一台负载机是不够的这时候我们可以通过分布式压测来执行。Locust是master/slave架构，接下来我们一起看下如何使用locust进行分布式压测。

Step 1：启动master

locust -f scenario_on_web.py --master --host=https://testdingtalk3.xbongbong.com

--master参数表示当前机器(进程)的角色是master。

master不生成负载，它只负责任务调度和数据收集。

Step 2：启动slave

locust -f scenario_on_web.py --slave --master-host=192.168.10.175

--slave参数表示当前机器是locust的slave节点。

Step 3：设置压测数据

我们打开locust web来看下现在是什么情景，下图中显示当前locust服务有3台slave节点机器，我们设置模拟的虚拟用户总数会均分到这3台slave节点上。

PS：需要注意的点是master和salve都需要有我们的脚本文件。

上面是以locust web服务的形式来执行压测，我们当然也可以通过non-web的方式来设置和执行压测场景。

非Web UI的方式执行locust时，我们经常会用到以下参数

locust -f scenario_on_web.py --no-web --host=https://testdingtalk3.xbongbong.com -c 10 -t 3m

--no-web：以非Web UI方式执行locust

-c：并发用户数

-t：执行时间

-r：每秒启动用户数

--expect-slave：期望的slave节点数(未达到期望节点数之前不执行压测)

以非Web UI方式执行分布式压测的命令如下：

locust -f scenario_on_web.py --no-web --master -c 10 -t 2m -r 1--host=https://testdingtalk3.xbongbong.com --expect-slaves=3

三：Gatling

3.1 Gatling介绍

Gatling是一款基于Scala开发的高性能性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。Gatling主要用于测量基于HTTP的服务器，比如Web应用程序，RESTful服务等，它有商业版和开源免费版，本文将总结下开源免费版本gatling的实战。

Gatling的特点：

1.支持Akka Actors 和 Async IO，从而能达到很高的性能

2.支持实时生成Html动态轻量报表，从而使报表更易阅读和进行数据分析

3.支持DSL脚本，从而使测试脚本更易开发与维护

4.支持录制并生成测试脚本，从而可以方便的生成测试脚本

5.支持导入HAR(Http Archive)并生成测试脚本

6.支持Maven，Eclipse，IntelliJ等，以便于开发

7.支持Jenkins，以便于进行持续集成

8.支持插件，从而可以扩展其功能，比如可以扩展对其他协议的支持

Gatling适用的场景包括：测试需求经常改变，测试脚本需要经常维护；测试环境的客户机性能不强，但又希望发挥硬件的极限性能；能对测试脚本进行很好的版本管理，并通过CI进行持续的性能测试；希望测试结果轻量易读等。

3.2 Gatling环境搭建

在https://gatling.io/download/页面点击下载。解压即可。

Bin：gatling的可执行文件。

Conf：gatling的配置文件

Lib：依赖的包

Result：存放测试结果

User-files：存放测试场景文件。

3.3 Gatling初体验

gatling自带的有个例子，我们进入到bin目录下执行gatling.sh执行测试。

选择0，然后两次回车键开始执行压测。

我们不用关心什么时候执行完毕。执行完成后gatling会自动退出进程并生成报告。

打开gatling

自动生成的报告

哇~简直是惊艳！非常详细且漂亮的报告

3.4 Gatling实战

gatling的脚本是Scala语言，我们可以使用IDEA安装Scala插件。也可以去Scala官网(https://www.scala-lang.org/download/)下载tar包。

我这里选择的是后者，将scala的tar包解压后配置一下环境变量

export SCALA_HOME=/Users/mc/scala

export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

执行source .bash_profile即可。

对于Scala语言的学习，本文就不总结了，小伙伴们自行学习吧~

使用IDEA开发Scala脚本时需要一些配置步骤，如下执行：

Step 1：配置maven(略过…)

Step2：安装IDEA(略过…)

Step3：在IDEA的plugins界面中搜索Scala并安装

Step4：根据gatling模板创建gtling-scala项目

Group-id填写为：io.gatling.highcharts

ArtifactId填写为：gatling-highcharts-maven-archetype

Version填写为：3.0.3(请查看最新版本，当然目前最新是3.0.3)

模板工程生成后，工程目录结构如下：

脚本文件在src/test/scala目录下。

3.4.1 Gatling常用API

Gatling的脚本有3大部分组成：header，scenario，setUp。

Header：组装请求头。

Scenario：具体业务执行。

SetUp：设置执行场景。

import io.gatling.core.Predef._

import io.gatling.http.Predef._

class CustomerList extends Simulation {val httpProtocol = http.baseUrl("https://testdingtalk3.xbongbong.com")

.acceptHeader("text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8")

.doNotTrackHeader("1")

.acceptLanguageHeader("en-US,en;q=0.5")

.acceptEncodingHeader("gzip, deflate")

.userAgentHeader("Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36")

val headers_10 = Map("Content-Type" -> "application/x-www-form-urlencoded")

val  business_process=scenario("业务流压测")

.exec(http("钉钉扫码登录").get("/user/autoLogin.do?t=63t42AXnCd6hCEdQl+dOZCXVIiwZVkRhX60J7lPXpv+xZt3tvEB1sT/ld8xQ0FUp7iqSfah+CNgNbYzcwW1d9Q==&nonce=jmymnp"))

.pause(1, 5).exec(http("客户列表").post("/customerApi/listAjax.html").body(StringBody("{\"sign\": \"c8fb3b2bdb32400069161840f55a525f707ae04abefccaf03a46da6072805099\", \"JSESSIONID\": \"fu9f7l5zt5pc4ca85g8fkqqtp41vhbtz\", \"frontDev\": \"0\", \"platfrom\": \"web\", \"params\": {\"corpid\":\"dinga93c84f4d89688bf35c2f4657eb6378f\",\"nowUserId\":\"030917160122954929\",\"templateId\":175,\"page\":1,\"pageSize\":20,\"belongerType\":\"0\",\"isMain\":1,\"treeType\":\"\",\"pid\":\"\",\"nameLike\":\"\",\"nameLikeType\":\"\",\"isArchived\":0,\"child\":\"customer\",\"categoryId\":\"\"}}")).check(status.is(200)))

.pause(1, 5)

.exec(http("合同列表").post("/contractApi/listAjax.html").check(status.is(200)))

setUp(business_process.inject(constantUsersPerSec(10).during(100)).protocols(httpProtocol))}

header部分常用的api如下：

baseurl：设置域名

acceptHeader：请求头的accept。

acceptLanguageHeader：请求头中的Language

acceptEncodingHeader：请求头的编码

Scenario部分常用的api：

exec：执行(发送请求)

body：设置请求报文的body

post：模拟http(s)的post方法

get：模拟http(s)的get方法

headers：设置请求头信息

formParam：设置请求报文的body部分(以表单形式)

feed：提供后续请求的参数(参数化时使用)

check：检查响应报文内容(类似断言)

during：模拟压测时长

setUp部分常用api：

setUp部分是模拟用户使用场景的设置。

先来看下Gatling中所有的场景模拟：

setUp(

scenario.inject(

// 在一段时间内不做任何事情

nothingFor(4 seconds),

// 一次性启动指定数量的虚拟用户数

atOnceUsers(10),

// 5秒内启动10个虚拟用户

rampUsers(10) over(5 seconds),

// 保持20个并发虚拟用户数，持续15分钟

constantUsersPerSec(20) during(15 minutes),

// 在20个并发虚拟用户基数上随机递减，持续15分钟

constantUsersPerSec(20) during(15 minutes) randomized,

// 在10分钟内，虚拟用户数从10递增到20

rampUsersPerSec(10) to 20 during(10 minutes),

// 在10分钟内，虚拟用户数从10上升到20(随机增加虚拟用户数)

rampUsersPerSec(10) to 20 during(10 minutes) randomized,

// 下面这两个。。。理解不了。。。

splitUsers(1000) into(rampUsers(10) over(10 seconds)) separatedBy(10 minutes),

splitUsers(1000) into(rampUsers(10) over(10 seconds)) separatedByatOnceUsers(30),

).protocols(httpConf) )

3.4.3 分布式执行

非常抱歉，Gatling不支持分布式执行~

四：wrk

4.1 wrk环境搭建

wrk的仓库地址是：https://github.com/wg/wrk

我使用的是Mac，所以只能以Mac OS来说明下wrk的搭建了。

brew install wrk

4.2 wrk初体验

安装好wrk后，咱们先看下wrk支持的参数吧，wrk回车键即可。

-c：保持的链接数。

-d：压测时长。

-t：压测时使用的线程数。

-s：lua脚本文件路径。

-H：--header 请求头

--latency 输出响应延迟信息

--timeout 请求超时时长

模拟get请求：

wrk -t10 -c20 -d30s --latency http://z.xbongbong.com/www/index.php?m=user&f=login

wrk的高级用法是使用Lua脚本实现set_up/running/stop三大部分的自定义，因为水平有限，这里我就不班门弄斧了。

五：Jmeter

Jmeter这里我就不多写什么了，之前笔者写过Jmeter实战的文章，感兴趣的小伙伴们可以下载第50期的《51测试天地》期刊http://www.51testing.com/html/33/n-3958933.html这里下载~不但有Jmeter实战还有其他优秀的同学们分享的各种测试topic~

六：工具对比选型

想使用界面操作的形式对我的系统做性能测试，并且希望测试数据有良好的可视化展示方式：建议使用Jmeter工具

性能基准测试：建议使用wrk工具

对系统模拟复杂场景的性能测试；建议使用locust工具

压测的同时，监控服务器性能指标：建议使用Jmeter工具

使用匀速请求的方式，对系统进行性能测试；建议使用Jmeter或locust

体验编程的乐趣，自己编写脚本进行性能测试；Jmeter：使用Java请求，自由扩展。locust，使用Python语言编写脚本。

把玩了这么多，我个人比较推崇的是Locust和Jmeter，当然需要根据小伙伴们的实际情况略加考虑~

......

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版权声明：本文出自《51测试天地》第五十三期。51Testing软件

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