使用Python的Treq on Twisted来进行HTTP压力测试
从事API相关的工作很有挑战性,在高峰期保持系统的稳定及健壮性就是其中之一,这也是我们在Mailgun做很多压力测试的原因。
这么久以来,我们已经尝试了很多种方法,从简单的ApacheBench到复杂些的自定义测试套。但是本贴讲述的,是一种使用python进行“快速粗糙”却非常灵活的压力测试的方法。
使用python写HTTP客户端的时候,我们都很喜欢用 Requests library。这也是我们向我们的API用户们推荐的。Requests 很强大,但有一个缺点,它是一个模块化的每线程一个调用的东西,很难或者说不可能用它来快速的产生成千上万级别的请求。
Treq on Twisted简介
为解决这个问题我们引入了Treq (Github库)。Treq是一个HTTP客户端库,受Requests影响,但是它运行在Twisted上,具有Twisted典型的强大能力:处理网络I/O时它是异步且高度并发的方式。
Treq并不仅仅限于压力测试:它是写高并发HTTP客户端的好工具,比如网页抓取。Treq很优雅、易于使用且强大。这是一个例子:
>>> from treq import get >>> def done(response): ... print response.code ... reactor.stop() >>> get("http://www.github.com").addCallback(done) >>> from twisted.internet import reactor 200
简单的测试脚本
如下是一个使用Treq的简单脚本,用最大可能量的请求来对单一URL进行轰炸。
#!/usr/bin/env python from twisted.internet import epollreactor epollreactor.install() from twisted.internet import reactor, task from twisted.web.client import HTTPConnectionPool import treq import random from datetime import datetime req_generated = 0 req_made = 0 req_done = 0 cooperator = task.Cooperator() pool = HTTPConnectionPool(reactor) def counter(): '''This function gets called once a second and prints the progress at one second intervals. ''' print("Requests: {} generated; {} made; {} done".format( req_generated, req_made, req_done)) # reset the counters and reschedule ourselves req_generated = req_made = req_done = 0 reactor.callLater(1, counter) def body_received(body): global req_done req_done += 1 def request_done(response): global req_made deferred = treq.json_content(response) req_made += 1 deferred.addCallback(body_received) deferred.addErrback(lambda x: None) # ignore errors return deferred def request(): deferred = treq.post('http://api.host/v2/loadtest/messages', auth=('api', 'api-key'), data={'from': 'Loadtest <test@example.com>', 'to': 'to@example.org', 'subject': "test"}, pool=pool) deferred.addCallback(request_done) return deferred def requests_generator(): global req_generated while True: deferred = request() req_generated += 1 # do not yield deferred here so cooperator won't pause until # response is received yield None if __name__ == '__main__': # make cooperator work on spawning requests cooperator.cooperate(requests_generator()) # run the counter that will be reporting sending speed once a second reactor.callLater(1, counter) # run the reactor reactor.run()
输出结果:
2013-04-25 09:30 Requests: 327 generated; 153 sent; 153 received 2013-04-25 09:30 Requests: 306 generated; 156 sent; 156 received 2013-04-25 09:30 Requests: 318 generated; 184 sent; 154 received
“Generated”类的数字代表被Twisted反应器准备好但是还没有发送的请求。这个脚本为了简洁性忽略了所有错误处理。为它添加超时状态的信息就留给读者作为一个练习。
这个脚本可以当做是一个起始点,你可以通过拓展改进它来自定义特定应用下的处理逻辑。建议你在改进的时候用collections.Counter 来替代丑陋的全局变量。这个脚本运行在单线程上,想通过一台机器压榨出最大量的请求的话,你可以用类似 mulitprocessing 的技术手段。
愿你乐在压力测试!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.
