也说性能测试，顺便说python的多进程+多线程、协程

　　最近需要一个web系统进行接口性能测试，这里顺便说一下性能测试的步骤吧，大概如下
　　一、分析接口频率
　　根据系统的复杂程度，接口的数量有多有少，应该优先对那些频率高，数据库操作频繁的接口进行性能测试，所以先和开发根据业务情况，找到频率最高的几个接口。完成这些后再逐步完成剩余接口的测试。
　　二、找到合适的测试工具
　　性能测试工具简直数不胜数，最著名莫过于loadrunner，因为它支持windows，呵呵呵，这也是我刚毕业时用的工具（当然是盗版了。。。），简单易用，功能强大，不过收费版是真贵。我现在用得最多是jmeter，用起来也很简单。
　　三、根据实际调整测试频率
　　有的性能测试纯粹为了对比新旧版本的性能提升的，那就不用管三七二十一，全力去压既可。有的性能测试只是为了找到正常情况下，系统能支撑的最大并发之类，那么就要根据实际情况调整测试频率了，比如业务不繁忙时应该按多大频率，业务繁忙时应该按多大频率，业务正常时应该按多大频率。
　　四、分析测试结果
　　测试结果用于分析被测系统的性能瓶颈，它并不单单指测试工具的测试结果，还包括被测系统的日志，例如数据库访问日志，打印慢查询之类，作为一个性能测试人员，应该需要具备分析日志和测试工具结果的能力。
　　下面说我在本次测试中遇到的难题，因为被测系统会对接口请求内容进行分析，如果格式不对就直接返回失败，所以用jmeter模拟请求时我都是根据实际请求内容来模拟的，其中有一个接口怎么模拟都返回失败，通过wireshark抓包后发现，正常的包接口请求body中有的换行符是"0a"有的是"0d0a"而且不能乱否则达不到想要的效果（同时多条数据查询），用jmeter模拟的请求参数却只能全是"0a"（用parameters的detail模拟）或者全是"0d0a"（用body data模拟），折腾许久仍然不行，最终只能郁闷地用python写代码来对这个接口做性能测试，其实真心不建议这样做，如果可以的话宁可让开发修改接口来临时绕过也好，因为术业有专攻，python毕竟不是专门用来做性能测试的，用它做性能测试是下策。windows下用python做性能测试大概有几种方案：
　　1、多线程
　　2、多进程
　　3、协程

　　本来打算用eventlet（基于协程），却发现用eventlet需要用它的“绿色标准库”，我这个接口请求内容如果用它的“绿色urllib2”来模拟的话又比较麻烦，用pycurl则简单许多，为了利用多核CPU的优势，我决定先用多进程+多线程的方式来实现一个比较挫的“接口性能测试”了。代码大概如下：

import string, threading, time

import random

import multiprocessing

def perf():

    a=0

    while a<int(packets):#请求包总数，如果用时间长短来限制是更好的

        for i in xrange(int(vusers)):#并发数，即并发线程数

            t = threading.Thread(target=cloudquery,args=(random.randint(1, 1000000000)))#cloudquery是指每个线程干的活，就是实际的被测试接口，随机数用来尽量保证每次请求不同的内容，可以用其他方法来实现，不过要挑选性能比较好的方法，以免浪费资源在这上面

            t.start()#启动线程

            a+=1

if __name__ == '__main__':

    jobs = []

    for i in range(int(process)):#并发进程

        p = multiprocessing.Process(target=perf)#启动多个进程，每个进程启动同样的线程

        jobs.append(p)

        p.start()

    for aa in jobs:

        aa.join()

　　有时间再用绿色urllib2来实现一次，看看是不是更好一些。
　　后记：已经用多进程+协程实现了，不过不知道是否我用法错误，从抓包看两者并发没有比多进程+多线程快啊。2进程*100线程的并发 > 2进程*协程的并发。。。

巴特西

也说性能测试，顺便说python的多进程+多线程、协程

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