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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PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.
