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!
Python
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。