一次Locust分布式压测实践

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记录性能测试的相关知识与实践：测试指标，测试工具，性能调优点

locust

关于性能测试

性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。
负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。

  • 通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。
  • 压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。

测试指标

主要是从以下三个维度来衡量

  1. 响应时间：从用户角度
    • Average (ms)：服务平均响应时长
    • Min (ms)：服务最小响应时长
    • Max(ms)：服务最大响应时长
  2. 服务器资源：从系统角度
    • 内存使用率：内存泄漏，内存溢出
    • CPU负载
    • 磁盘IO
    • 网络IO
  3. 吞吐量：从业务角度
    • Request：总请求数
    • RPS（并发数/平均响应时间）：服务每秒处理请求数

测试准备工作

工欲善其事必先利其器

服务器监控工具

  • prometheus.node_exporter系统监控，或者zabbix
  • grafana可视化

监控指标

  • 可用内存
  • 可用磁盘
  • CPU负载
  • 网络流量

JVM监控工具

jps -lvm

查看java进程情况

Java VisualVM

在服务端启动jstatd后，在本地用jdk自带的jvisualvm连接：

  • 监控Heap使用情况
  • 监控线程情况

测试框架

分布式压测
Locust分布式性能测试框架

  • master：1个
  • slave：4个

Locust的关键配置

压测Web界面配置

  • Number of users to simulate：模拟的用户数，即压测的用户总数
  • Hatch rate：压测时，每秒并发/启动的用户数

TaskSet脚本配置

  • min_wait：模拟用户在执行任务之间等待的最小时间，单位是毫秒；
  • max_wait：模拟用户在执行任务之间等待的最大时间，单位是毫秒； 默认1000，即locust在执行每个任务之间总是会等待1秒

测试环境搭建

服务器准备

  • API服务器
  • 缓存服务器
  • 数据库服务器
  • Web服务器

服务部署

Jenkins编写服务部署脚本

测试数据准备

小样本数据采用Junit单元测试调用API接口生成， 大样本数据用locust脚本生成

  • 用户数据：100
  • 人员数据：10000
  • 设备数据：10000
  • 设备人员关系数据：100000000

参数化

  • 为尽量模拟压测的真实性，测试数据应从测试数据源中随机抽样生成；
    locust测试脚本中可采用python的random从list中抽样；
    或者用pandas的sample生成采样数据；

测试脚本

locust测试脚本示例

# coding:utf-8

import pandas as pd
import json
import random
import uuid

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

class OpenPersonBackendApi(TaskSet):
    __PERSON_LIBS = None
    # @task(1)
    def person_query(self):
        """
        人员列表查询
        :return:
        """
        ysk_id, person_lib_id = self._get_person_lib()
        payload = {
            "ysk_id": ysk_id,
            "person_lib_id": person_lib_id,
            "limit": random.randint(10, 500)
        }
        headers = {'content-type': 'application/json'}
        r = self.client.post("/person_create", data=json.dumps(payload), headers=headers, verify=False)
        assert r.status_code == 200
        rData = json.loads(r.text, encoding="utf-8")
        if rData["success"]:
            print("person_lib_id {},time {},person_id:{}".format(person_lib_id, time, rData["data"]["person_id"]))
        else:
            print(rData)

    def _get_person_lib(self):
        if self.__PERSON_LIBS is None:
            self.__PERSON_LIBS = pd.read_csv("data/person_libs.txt").values.tolist()
        person_lib = random.choice(self.__PERSON_LIBS)
        ysk_id = person_lib[0]
        person_lib_id = person_lib[1]
        return ysk_id, person_lib_id

class OpenPersonLocust(HttpLocust):
    task_set = OpenPersonBackendApi
    host = "http://172.26.12.191:9881/backend/1.0"
    min_wait = 1000
    max_wait = 1000

if __name__ == "__main__":
    """
    master启动脚本：export node=master && python open_person_backend.py 
    slave启动脚本：export node=salve && python open_person_backend.py
    """
    import os

    # ps -ef|grep locust |grep -v grep|awk '{print $2}'|xargs kill
    node = os.environ.get("node", "slave")
    if node == "master":
        os.system("nohup locust -f open_person_backend.py --master -P 9090 >>master.log &")
    else:
        os.system("nohup locust -f open_person_backend.py --slave --master-host=172.26.12.128 >>slave.log &")
        os.system("nohup locust -f open_person_backend.py --slave --master-host=172.26.12.128 >>slave.log &")

性能调优

系统优化

  • 连接数
  • TCP连接快速回收

数据库优化

  • 数据库连接
  • 索引命中
  • 字段类型
  • 读写分离

应用程序优化

  • 业务流程优化：异步处理
  • JVM优化：内存泄漏、内存溢出
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