性能测试工具之Gatling

发表于:2018-5-14 10:15  作者:yuwanghua12 (王华)   来源:TesterHome

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  性能测试需求:
  公司内部有一个类似于钉钉的App,每周五使用这个App写周报,我们公司一共4000人,要求周五下午5.30之前写完,写一扁日志大概需要半小时,在写日志时有自动保存的功能,每隔30s去服务器保存一次,考虑到大家可能会集中在一个时间段内发日志,对服务器可能会产生比较大的压力,因此需要做一下性能压测;
  4000人写日报,暂且估算1个人写半小时,那么一个人会向服务器端请求60次,所以这4000人向服务器一共请求的次数是: 60*4000=240000 ,大家集中写日报的时间在下午4点半到5点半,折算成秒 60*60=3600s , 则在这一小时内平均每秒的压力是240000/3600=66.6 , 当然这个算法是很不准确的,肯定会有峰值和波谷,所以我们需要测出服务器的最大承受压力是多少 ,再拿最大承受压力和这个值作比较,如果远远大于这个数值,就不需要去做优化,如果小于或者接近这个值需要去找开发做优化;
  下面开始讲解如何编写性能测试脚本:
  参考文档: https://gatling.io/docs/current/
  具体案例参考: https://gatling.io/docs/current/quickstart/
  脚本
/**
Copyright 2011-2017 GatlingCorp (http://gatling.io) *
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at *
http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 *
Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License. */ package computerdatabase
import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._
import io.gatling.core.scenario.Simulation
class JubanSimulation extends Simulation {
val httpConf = http.baseURL("http://xxx.com") // 这里填写被压测接口所请求的域名
.acceptHeader("application/json") // Here are the common headers
.userAgentHeader("WorkPlusForAlog/415 CFNetwork/894 Darwin/17.4.0")
val scn = scenario("JubanSimulation").during(15){// A scenario is a chain of requests and pauses
exec(http("request_1111")
.post("/api/v1/daily/saveDaily?access_token=38f8c6552ae44f268b9fe2ea05fe2a65")
.body(RawFileBody("request_token.json")) // request_token.json 是这个接口请求的参数,这个文件放在/Users/XXX/gatling-charts-highcharts-bundle-2.2.4/user-files/bodies 路径下,参照下面截图
.asJSON
)
// .pause(5)
}
setUp(
scn.inject(rampUsers(100) over(100 seconds) // 这里加压方式为在100秒内,持续加压直至并发数为100个虚拟用户数
).protocols(httpConf))
}
  我的加压方式为:
  第一次: 第一次在100秒内,并发数为100 scn.inject(rampUsers(100) over(100 seconds)
  第二次: 第二次在100秒内,并发数为200 scn.inject(rampUsers(200) over(100 seconds)
  第一次的测试结果如下:
  先看后面2张图,我们选择一个响应数最高点进行分析,比如选在17:43:05 这个点进行分析 ,再看图一在这个点的表现,95%的请求都在89ms以内
  第二次的测试结果如下:
  先看后面2张图,我们同样选择一个响应数最高点进行分析,比如在17:58:57 ,再看图一这个点的表现,95%的请求都在118ms以内
  由此可以得出结论,加压100 和 加压200,系统返回的响应数最多是230左右,可得出结论系统的最大并发在230左右,而随着压力增大,请求响应时间增长,app端的表现为越加压,速度越慢; 由于我们压测的最大并发是230远远大于预测数67 ,则此次可不做优化;

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