rally task start命令代码及task配置文件分析

简介:本文首先介绍了task配置文件中各参数含义,其次分析了rally运行task的代码逻辑,即对应命令行命令:rally task start --task xxx.json。最后分析rally实际测试的场景代码。

rally task配置文件

Rally本身提供了一些task配置文件,用于提供测试用例中所需的信息包括场景测试中所传入的参数、运行方式是并行还是串行,context等信息。Rally本身提供的task 配置文件在rally/samples/task/scenarios/目录下。

# Rally task start boot-and-delete.json

{

        "NovaServers.boot_and_delete_server": [

            {

                "args": {

                    ...

                },

                "runner": {

                    ...

                },

                "context": {

                    “users”:{} //generating temporary users/tenants for benchmarks.

“networks”:{}...

                },

                "sla": {

                    "max_seconds_per_iteration": 10,

                    "failure_rate": {

                        "max": 25

                    }

                }

            }

        ]

}

 

其中,args提供测试用例使用的类型方法的参数,context提供运行测试用例的上下文环境变量信息,包括模拟几个用户同时测试、租户情况等;quotas指定测试中涉及到资源的配额限制,runner提供测试的运行器情况,比如,并发测试、串行测试,等等。

Rally支持的runner方式:

rally目前支持4种runner类型,通过task配置文件中runner参数进行区分,包括:constant、constant_for_duration、rps、serial。

1、   constant方式,是利用multiprocessing的Pool方式创建一个进程池,池中的进程数量等于runner的配置参数concurrency,执行每个task时,由池中的所有进程同时测试、模拟多用户并发访问的情况。constant方式中要求提供参数times,用于指定一个task中执行测试用例的次数。

2、   constant_for_duration方式,与constant相似,也是构建一个进程池实现并发测试,区别在于,constant_for_duration方式要求额外提供一个参数duration,但是没有参数times。该参数用于指明执行测试的时间, rally一直执行task指定的测试用例,直到达到duration规定的时间长度,任务结束;

3、   rps方式,测试任务平均分配到每个processer上,通过对每个process创建thread实现高并发测试。不同于前两种方式(使用multiprocessing.Pool 构建进程池),rps方式使用multiprocessing.Process构建执行task的worker,每个worker执行测试次数的总和是配置中的times,每个worker的rps总和是配置中rps。workers的数量由times和运行rally测试的主机上实际processer数量的最小值确定,times平均分配到每个worker上。

4、   serial方式,是使用一个process串行的执行测试。

rally task-start命令执行流程

1.     由命令行发起start_task的任务请求:

a)       命令行命令:rally task start --task test.json--deployment deployment_uuid --tag task_tag。其中,

b)       --task参数必选参数,无默认值(必须输入),后跟的test.json对应执行task的配置文件路径;

c)        --deployment必选参数,有默认值(可以不输入),用于指定使用rally哪一个部署,如果不指定该参数,自动使用默认的deployment();

d)       --tag可选参数,用于为当前的task设置标签(task执行完成后,可以根据标签进行过滤)

e)       命令行执行task的代码:

cmd.commands.task.TaskCommands.start_task

在task执行完成之后,汇总result信息,并打印输出

 

1、创建的engine对象执行run方法:

l  Task validation

验证配置中提供的待测试方法是scenario方法;

验证配置文件中的context配置项是否正确;

验证配置文件的句法正确;

l  遍历配置文件中的每个待测试scenario类型方法

遍历每个待测试scenario类型方法的配置,执行测试。

l  get-runer()获得配置中的runner对象

l  prepare_context()准备测试运行中使用的context,在配置文件提供context基础上补充:task、admin、scenario_name等属性。

l  执行runer对象的_run_scenario方法,以ConstantScenarioRunner类型(配置文件中runner的type设置成constant)为例。从配置中获得timeout、concurrency、times等参数。创建multiprocessing的处理池,processor的数量是concurrency,按照配置中指定的测试次数生成benchmark.runners.base._run_scenario_once方法的测试序列。

依次执行上一步生成序列中的测试,每个测试即为对目标scenario类型方法的依次调用,并对执行结果进行统计相应统计。返回测试的运行时间,等待线程执行完成后,终止线程。

Rally脚本分析

Rally完成每个场景的测试是通过相应client调用openstack API操作。

以下举例分析场景create_and_list_networks函数。在执行函数之前会有一些validation装饰器。

1、validation.required_openstack

 验证scenario类型方法运行时对于用户角色(admin/user)的要求是否得到满足,如果要求admin用户执行task,则在装饰器参数中提供admin=True,如果要求普通用户身份执行,提供users=True,默认两个值都是False。使用此装饰器,上述两个参数至少提供一个为True。检验过程中会查询当前deployment的配置,是否提供scenario要求的用户角色。

2、validation.required_services

检验执行scenario类型方法测试时,要求的openstack service是否可用,使用装饰器时,要求在参数中提供待检验的Service名称,并且名称的书写必须包含在constants._Service所定义服务的范围内;此外,检验时,通过openstackclient查询services列表,待检查的服务应在services列表中;否则验证失败。

3、scenario.configure

         用于设置待测试方法的is_scenario和context属性,分别用于支持task的validate过程,以及通过在context中增加cleanup参数,实现测试后清理环境。

 

class NeutronNetworks(utils.NeutronScenario):

    """Benchmark scenarios for Neutron."""

@validation.required_services(consts.Service.NEUTRON)

    @validation.required_openstack(users=True)

    @scenario.configure(context={"cleanup": ["neutron"]})

 

    def create_and_list_networks(self, network_create_args=None):

        """Create a network and then list all networks.

 

        Measure the "neutron net-list" command performance.

 

        If you have only 1 user in your context, you will

        add 1 network on every iteration. So you will have more

        and more networks and will be able to measure the

        performance of the "neutron net-list" command depending on

        the number of networks owned by users.

 

        :param network_create_args: dict, POST /v2.0/networks request options

        """

        self._create_network(network_create_args or {})

        self._list_networks()

 

 

参考文档:http://rally.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html

 

你可能感兴趣的:(rally task start命令代码及task配置文件分析)