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使用Gatling做Web压力测试| 小熊测试

本文主要介绍 使用Gatling做Web压力测试| 小熊测试,小熊希望对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,在测试领域有所提升和发展。

  Gatling是什么

  Gatling是一个使用Scala编写的开源的负载测试框架,基于Akka和Netty,具有以下亮点:

  · 高性能

  · 友好的HTML报告

  · 基于情境的记录器(recoder),对开发友好的DSL

  Gatling VS Jmeter

  Jmeter是目前非常成熟的负载测试工具,支持相当多的协议,支持插件,可以轻松的扩展。

  而Gatling性能上更有优势,并且使用Scala DSL代替xml做配置,相比jmeter要更灵活,而且更容易修改和维护。

  关于Jmeter和Gatling的一个比较好的对比可以参见 infoq的文章

  同时,Gatling也对 Maven 和 Gradle 这样的构建工具比较友好,易于集成到 Jenkins 中,轻松加入到CI流程中。

  TIPS: 在实际使用中建议版本化管理gatling的配置,使用 maven插件 或 gradle插件 形成对应的maven/gradle工程项目管理,更容易,而且容量更小,升级gatling也会更方便,减少了很多手工的操作。

  Gatling的基本使用

  从官方网站 下载 zip压缩包,解压就行了,需要预先安装有JDK,并设置好 JAVA_HOME ,熟悉JAVA的朋友应该都懂,就不细说了。

  Gatling的目录结构看起来像这样:

│  LICENSE

├─bin

│      gatling.bat

│      gatling.sh

│      recorder.bat

│      recorder.sh

├─conf

│      gatling-akka.conf

│      gatling.conf

│      logback.xml

│      recorder.conf

├─lib

├─results

│      .keep

└─user-files

├─bodies

│      .keep

├─data

│      search.csv

└─simulations

└─computerdatabase

│  BasicSimulation.scala

└─advanced

  AdvancedSimulationStep01.scala

  AdvancedSimulationStep02.scala

  AdvancedSimulationStep03.scala

  AdvancedSimulationStep04.scala

  AdvancedSimulationStep05.scala

  bin/ 目录存放gatling的可执行文件, conf/ 存放配置,通常保持默认即可, lib/ 存放gatling本身的依赖,用户不用管, results/ 存放报告, user-files/ 是用户最主要使用的目录,用户定义的测试场景相关的代码均存放于此目录下。

  zip包解压缩以后已经带有了一个官方的示例文件 BasicSimulation.scala ,想看看演示效果的直接使用 bin/gatling.(bat|sh) 启动就可以了。这个演示的场景描述见 官方文档 。那几个 AdvancedSimulationStep 其实效果上和 BasicSimulation 完全一致,只是官方提供了一些参考的DSL写法而已。

  一些实战中的DSL参考范例

  尽管gatling和jmeter一样,带有一个图形化的recorder,但是功能极其简陋,只能模拟一个用户,并且没有结构化代码架构。因此只能用来生成最基本的框架,绝大多数情况需要用户自己编写DSL,其实官方文档中几乎已经涵盖了大部分的用例,照着抄就可以了。这里提供几个参考的DSL

  Random不起作用?

  有时候我们需要在测试场景中引入随机数,从而更好的模拟大量用户请求的场景。很自然的想到几乎各个编程语言都带有 Random 函数库。而Scala自然也不例外,带有一个

scala.util.Random 类库。但是实际使用的时候可能会发现没用。比如下面这个例子:

forever(

exec(http("Random id browse")

.get("/articles/" + scala.util.Random.nextInt(100))

.check(status.is(200))

)

  这个 scala.util.Random.nextInt(100) 会发现只有第一次会随机生成一个数字,后面都不变。按照gatling的官方文档的解释,由于DSL会预编译,在整个执行过程中是静态的。因此Random在运行过程中就已经静态化了,不会再执行。应改为 Feeder 实现。 Feeder 是gatling用于实现注入动态参数或变量的。改用 Feeder 实现:

val randomIdFeeder =

Iterator.continually(Map("id" ->

(scala.util.Random.nextInt(100))))

forever(

feed(randomIdFeeder)

.exec(http("Random id browse")

.get("/articles/${id}"))

.check(status.is(200))

)

  feed() 在每次执行时都会从 Iterator[Map[String, T]] 对象中取出一个值,这样才能实现这个需求。

  使用 import 引入外部方法

  例如专门写一个 Feeders.scala 文件,存储着各种需要用到的 Feeder :

import scala.util.Random

object LinchangFeeders {

def randomGeoFeeder() : Iterator[Map[String, Number]] = {

val LNG_RANGE = List(108.75, 109.1)

val LAT_RANGE = List(34.0, 34.4)

return Iterator.continually(

Map(

"lng" -> (

Random.nextFloat() * (LNG_RANGE(1)

– LNG_RANGE(0)) + LNG_RANGE(0)

)

,"lat" -> (

Random.nextFloat() * (LAT_RANGE(1)

– LAT_RANGE(0)) + LAT_RANGE(0)

)

)

)

}

def randomOffsetFeeder() : Iterator[Map[String, Number]] = {

Iterator.continually(Map("offset" -> Random.nextInt(100)))

}

}

  然后在 MySimulation.scala 就可以 import ,使用里面定义好的方法了:

import scala.concurrent.duration._

import scala.util.Random

import io.gatling.core.Predef._

import io.gatling.http.Predef._

import io.gatling.jdbc.Predef._

import Feeders._

class MySimulation extends Simulation {

val brownse = feed(randomOffsetFeeder)

.exec(

home

)

}

  用户注入策略

  <= 10: 一把注入

  > 10: 每10秒注入10个用户

val injectStrategy =

if (USERS_COUNT > 10) {

splitUsers(USERS_COUNT) into(

rampUsers(10) over(5 seconds)

) separatedBy(10 seconds)

} else {

atOnceUsers(USERS_COUNT)

}

  压测时间策略

  = 0: 所有模拟用户不循环,执行完测试场景即退出

  > 0: 所有模拟用户循环执行测试场景,直到达到指定时间

val scn = scenario("My test scenario")

.doIfOrElse(DURATION > 0) {

forever(

exec(steps)

)

} {

exec(steps)

}

val setup = setUp(

scn.inject(

injectStrategy

).protocols(httpProtocol)

)

if (DURATION > 0) {

setup.maxDuration(DURATION minutes)

}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小熊分享邦(www.xxfxb.com),希望大家能坚持软件测试之路,谢谢。

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