WebService性能测试工具比较

发表于:2021-6-08 09:21

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 作者:htmlbiji    来源:TesterHome

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  背景
  希望选择一款WebService性能测试工具,能真实模拟大量用户访问网站时的请求,从而获取服务器当前的请求处理能力(请求数/秒)。
  以微信服务器为例,每个用户用独立的登录token,做各种操作,比如刷消息、发消息、看朋友圈等。
  希望该性能测试工具符合如下要求:
  1、测试脚本能力,最好是Python/Ruby等最常用的
  2、每个并发实例能使用不同参数
  3、CLI启动测试,这对自动化测试很重要
  4、Session支持,也就是第一个请求的响应,能用于后续请求的参数。
  5、单个结点的并发数量高。
  6、分布式支持,不受限于单个结点的计算能力。
  性能测试工具选手:
  Gatling:http://gatling.io/
  Gatling是一款基于Scala开发的高性能服务器性能测试工具,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,除此之外它拥有以下特点:
  1、支持AkkaActors和AsyncIO,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(HttpArchive)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
  9、开源免费
  测试场景示例:
  http://gatling.io/docs/2.1.7/advanced_tutorial.html
objectSearch{
valfeeder=csv("search.csv").random//1,2
valsearch=exec(http("Home")
.get("/"))
.pause(1)
.feed(feeder)//3
.exec(http("Search")
.get("/computers?f=${searchCriterion}")//4
.check(css("a:contains('${searchComputerName}')","href").saveAs("computerURL")))//5
.pause(1)
.exec(http("Select")
.get("${computerURL}"))//6
.pause(1)
}
  统计图:
   
  nGrinder:http://naver.github.io/ngrinder/
  nGrinder是一个基于Grinder开发的一个非常易于管理和使用的性能测试系统。
  它是由一个controller和连接它的多个agent组成,用户可以通过web界面管理和控制测试,以及查看测试报告,controller会把测试分发到一个或多个agent去执行。用户可以设置使用多个进程和线程来并发的执行该脚本,而且在同一线程中,来重复不断的执行测试脚本,来模拟很多并发用户。
  nGrinder的测试是基于一个python的测试脚本,用户按照一定规则编写测试脚本以后,controller会将脚本以及需要的其他文件分发到agent,用Jython执行。并在执行过程中收集运行情况、响应时间、测试目标服务器的运行情况等。并保存这些数据生成运行报告,以供以后查看。
  nGrinder的一大特点就是非常容易使用,安装也非常容易,可以做到开箱即用,测试用户也可以很容易就开始测试任务。当然,如果想执行一些比较复杂场景的性能测试,就需要测试人员对python有一定认识。
  测试场景示例:
  http://grinder.sourceforge.net/faq.html#simulating-users
#
#testRandomise.py
#
importrandom
importstring
classTestRandomise:
def__init__(self,filename):
self._users=[]
infile=open(filename,"r")
forlineininfile.readlines():
self._users.append(string.split((line),','))
infile.close()
defgetUserInfo(self):
"Pickarandom(user,password)fromthelist."
returnrandom.choice(self._users)
#
#Testscript.OriginallyrecordedbytheTCPProxy.
#
fromtestRandomiseimportTestRandomise
tre=TestRandomise("users.txt")
classTestRunner:
def__call__(self):
#Getuserforthisrun.
(user,passwd)=tre.getUserInfo()
#...
#Usetheuserdetailstologin.
tests[2002].POST('https://host:443/securityservlet',
(NVPair('functionname','Login'),
NVPair('pagename','Login'),
NVPair('ms_emailAddress',user),
NVPair('ms_password',passwd),))
  统计图:
   
  Locust:http://locust.io/
  Locust是一个开源负载测试工具。使用Python代码定义用户行为,也可以仿真百万个用户。
  Locust是非常简单易用,分布式,用户负载测试工具。Locust主要为网站或者其他系统进行负载测试,能测试出一个系统可以并发处理多少用户。
  Locust是完全基于时间的,因此单个机器支持几千个并发用户。相比其他许多事件驱动的应用,Locust不使用回调,而是使用轻量级的处理方式gevent。
  测试场景示例:
  http://docs.locust.io/en/latest/quickstart.html#example-locustfile-py
  统计图:
   
  其他未参与比较的工具
  因为没有脚本能力或CLI,所以未加入比较
  1、JMeter
  2、ApacheBench(ab)
  3、Tsung
  比较
  比较科目x工具矩阵
   
  结论
  很明显,首选的全能选手就是Gatling,AkkaActor的并发模型就是来自于并发语言的鼻祖Erlang。
  如果想自己扩展性能测试工具,那么Locust这个小而精的工具可以考虑。
  nGrinder工具是韩国版微信Line开源的,并且专门开设了中文论坛,由韩国工程师回答中国开发者。但有两个问题,一是官网太卡,其二示例都是片段不完整。
  各位同学参照上面的对比,自己各取所需吧。

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