性能测试的重要性

众所周知性能测试在软件测试中占有举足轻重的作用，尤其是对于互联网产品这种具有大用户量，大数据量，大并发量特点的产品。如果我们希望产品能够良好的稳定性(Resilience)和可靠性(Reliability)，那么我们必须：

• 通过完备的性能测试对我们的产品的性能能力进行全面透彻的评估
• 通过性能测试暴露出系统中的弱点
• 通过性能测试对系统进行合理的优化
  性能测试通常会涵盖三个大的部分：
• 客户端性能测试
• 针对应用的网络性能测试
• 应用的服务器端性能测试
  本文将着重介绍服务器端的性能测试

针对接口的性能测试

无论是C/S结构还是B/S结构，前端的应用都需要通过接口同服务器取得联系，进行数据的交互，最后完成特定的功能。通过对接口的性能测试可以暴露出服务器端的性能质量，数据库读取的性能质量，网络传输的性能等各个方面的问题。

性能测试基准

在进行性能测试之前，通常我们都需要具备一个——基准(Benchmark)，这个基准将成为性能测试的一个标准，我们将不同版本的产品的性能测试结果同这个基准(Benchmark)进行比较得到各个版本的性能报告。

为了获得这个基准，我们可以通过基准测试(Benchmark Test BMT)，BMT可以认为是一次特殊的性能测试，我们通过设定这次性能测试的环境和各种参数的配置得到这个基准。

例如，我们可以通过一个合理的PV容量结合“2-8原则”推算出并发数，然后用这个并发数作为参数进行性能测试

接口性能测试的主要指标

对于接口的性能测试，有两个指标是至关重要的：

QPS(Query per Second)——每秒查询率
Latency——响应时间
常用性能测试工具的比较
http_load
http_load是基于Linux平台的一种性能测工具。它以并行复用的方式运行，用以测试web服务器的吞吐量与负载，测试web页面的性能。http_load的使用比较简单，可以通过配置参数进行针对http接口的性能测试，http_load的主要参数：

-parallel——并发数
-rate——访问频率
-fetches——访问次数
-seconds——持续访问时间
需要注意的是 parallel和rate，fetches和seconds是要成对出现的

将需要测试的http接口保存在文件中(每行一个url)，然后将这个url文件作为参数传给http_load，就可以对想要测试的接口进行性能测试/压力测试(Stress Test)了。为了实现自动化测试，我们可以通过脚本自动运行http_load，为了掌握不同时间段的接口性能差异，我们还可以通过crontab周期性的运行这个http_load的脚本，然后对得到的log进行分析

举一个简单的例子：

#!/bin/sh
{
echo ====Pressure Test with $1 progess and $2 times access====
http_load -parallel $1 -fetches $2 url.txt
echo ====Pressure Test in Rate $4 within $3 seconds access====
http_load -rate $4 -second $3 url.txt
}>>press.log
 

很容易的我们将得到这样的log结果：

====Pressure Test with 1021 progess and 1000 times access====
1000 fetches, 335 max parallel, 28000 bytes, in 0.049616 seconds
28 mean bytes/connection
20154.8 fetches/sec, 564334 bytes/sec
msecs/connect: 0.131318 mean, 0.398 max, 0.021 min
msecs/first-response: 9.09935 mean, 16.624 max, 0.524 min
HTTP response codes:
  code 200 -- 1000
 
====Pressure Test in Rate 1000 within 100 seconds access====
97727 fetches, 130 max parallel, 2.73636e+06 bytes, in 100 seconds
28 mean bytes/connection
977.27 fetches/sec, 27363.6 bytes/sec
msecs/connect: 0.255355 mean, 21.806 max, 0.022 min
msecs/first-response: 0.618477 mean, 21.806 max, 0.089 min
HTTP response codes:
  code 200 -- 97727
 

可以看到，通过http_load得到的测试结果是非常简陋的，那么有没有一种简便的工具可以得到更多的测试统计结果呢。答案是肯定的。

abench

abench是有Ali开发的结合了http_load和Fbench着两个工具的优点，它消耗的系统资源更小，并且可以提供更加全面的统计数据。

[admin@dn128015 loadtest]$ ./abench17
usage: ./abench_2.0.7_release [-p parallel number] [-r rate(cycletime)]
[-s seconds ] [-f fetches number]
[-k] [–help] [–version]

-p : run with parallel clients [0] 并发client数
-r : make requests each second [0] 每秒请求数,类似于QPS.
-s : run the test for seconds [0] 执行时间，单位是s
-f : run the test for fetches [0] 请求数，有f=r*s
-l : error log file path, default-value:error.log 错误日志文件路径
-a : access log file path 日志路径
-k : enable http keep-alive 保持客户端和服务器的连接，如果已连接上，则在这个连接上发送请求，接收请求。
–help : show help info 帮助信息
–version : show version 版本号
: Directory of query file 查询文件所在的目录
One start specifier, either -parallel or -rate, is required. 开始标识，或-p或-r
One end specifier, either -fetches or -seconds, is required. 结束标识，或-f或-s
and is required.主机名和端口号是必须的

下面是一个简单的应用abench做性能测试的例子，

abench -p 60 -s 100 -o err.log idata.etao.com 80  ~/idata_url

这就是一个abench测试的结果，从这个结果可以发现，abench可以提供比http_load更加丰富的统计数据：

--- FROM(02/19/14 15:00:01) TO(02/19/14 15:10:01) TIME-USED(0h-10min-0s) ---
CMD: abench_2.0.7_release  -p 1000 -s 600 s007010.cm6 2088 /home/yuhao.yh/all_url
QPS:                           13447.58
Latency:                       74.25 ms
Query Success Number:          8068547
Connect Failed Number:         0
Query Failed Number:           100
Query Timeout Number:          0
Match Failed Number:           0
No DocsReturn Number:          8068547 (100.00%)
Average DocsReturn Number:     0.00
No DocsFound Number:           8068547 (100.00%)
Average DocsFound Number:      0.00
Average Return Length(Bytes):  28
Min Response Time:             0.2 ms
Max Response Time:             238.4 ms
25 Percentile:                 72.4 ms
50 Percentile:                 76.5 ms
75 Percentile:                 79.9 ms
90 Percentile:                 82.1 ms
95 Percentile:                 83.3 ms
99 Percentile:                 85.6 ms

同样的我们可以利用脚本将abench的性能测试自动化起来，再此不再赘述。

jMeter

JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。

更多关于jMeter的资料可以访问https://jmeter.apache.org/

在利用jMeter进行http接口的性能测试的时候，我们需要在jMeter的测试模板jmx文件中编辑相应的参数。

例如：

<boolProp name="LoopController.continue_forever">false</boolProp> <intProp name="LoopController.loops">-1</intProp> </elementProp> <stringProp name="ThreadGroup.num_threads">300</stringProp> <stringProp name="ThreadGroup.ramp_time">0</stringProp> <longProp name="ThreadGroup.start_time">1306909102000</longProp> <longProp name="ThreadGroup.end_time">1306909102000</longProp> <boolProp name="ThreadGroup.scheduler">true</boolProp> <stringProp name="ThreadGroup.duration">300</stringProp> <stringProp name="ThreadGroup.delay"></stringProp> </ThreadGroup> <hashTree> <HTTPSamplerProxy guiclass="HttpTestSampleGui" testclass="HTTPSamplerProxy" testname="10" enabled="true"> <elementProp name="HTTPsampler.Arguments" elementType="Arguments" guiclass="HTTPArgumentsPanel" testclass="Arguments" testname="用户定义的变量" ena bled="true"> <collectionProp name="Arguments.arguments"/> </elementProp> <stringProp name="HTTPSampler.domain">idata.etao.com</stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.port"></stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.connect_timeout">1000</stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.response_timeout">2000</stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.protocol"></stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.contentEncoding"></stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.path">${para}</stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.method">GET</stringProp> <boolProp name="HTTPSampler.follow_redirects">false</boolProp> <boolProp name="HTTPSampler.auto_redirects">true</boolProp> <boolProp name="HTTPSampler.use_keepalive">true</boolProp> <boolProp name="HTTPSampler.DO_MULTIPART_POST">false</boolProp> <stringProp name="HTTPSampler.implementation">Java</stringProp> <boolProp name="HTTPSampler.monitor">false</boolProp> <stringProp name="HTTPSampler.embedded_url_re"></stringProp> </HTTPSamplerProxy> <hashTree/>

其中

300
300
是并发数

300
300
是测试时间

jMeter的测试结果是一个jtl文件，里面关于针对接口测试的各种数据：

 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<testResults version="1.2">
<httpSample t="89" lt="89" ts="1394390708742" s="true" lb="10" rc="200" rm="OK" tn="/idata 1-58" dt="text" by="10361"/>
<httpSample t="61" lt="57" ts="1394390708774" s="true" lb="10" rc="200" rm="OK" tn="/idata 1-91" dt="text" by="52286"/>
<httpSample t="83" lt="83" ts="1394390708749" s="true" lb="10" rc="200" rm="OK" tn="/idata 1-66" dt="text" by="10637"/>
<httpSample t="81" lt="81" ts="1394390708757" s="true" lb="10" rc="200" rm="OK" tn="/idata 1-77" dt="text" by="10361"/>
<httpSample t="74" lt="70" ts="1394390708765" s="true" lb="10" rc="200" rm="OK" tn="/idata 1-89" dt="text" by="52286"/>
<httpSample t="91" lt="87" ts="1394390708749" s="true" lb="10" rc="200" rm="OK" tn="/idata 1-68" dt="text" by="52286"/>
<httpSample t="95" lt="94" ts="1394390708746" s="true" lb="10" rc="200" rm="OK" tn="/idata 1-64" dt="text" by="10361"/>

其中：

t——全部访问完成的时间，单位毫秒
lt——从发出请求到获得第一个返回的数据包的时间，单位毫秒
ts——发起访问的timestamp
s——访问结果
rc——http返回值代码
可以通过脚本对结果文件进行分析获得整个测试的统计结果：

java -jar ~/JTLParser.jar --jtlFile $MYDIR/result.jtl

========Test result for updatetime=currenttime,src=all========
FROM:                   03/09/14 02:40:03
END:                    03/09/14 02:45:03
Sended Query Number:    131846
Total Spended Time(s):  299.95
QPS:                    439.56
Latency(ms):            124
Max Response Time(ms):  2022
Query Success Number:   131840
Query Failed Number:    6
 

Kelude性能脚本

Kelude是一套功能强大的集成化工具，利用它上面的PAP脚本，可以通过脚本创建向导非常简便的创建性能测试脚本，然后利用Kelude可以简便的配置测试环境和参数，自动的规划测试执行时间，并且统计测试结果。

下面通过一个简单的例子说明如何利用PAP脚本进行针对http接口的性能测试。

创建PAP性能脚本

• 打开后端性能-性能脚本，然后点击——“新增脚本”按钮
• 选择脚本类型，添加脚本名称，然后就可以添加事务了。
• 将你要测试的http接口作为事务添加到脚本中，如果需要对你要测试的host进行绑定，可以添加域名绑定
  将各项参数加好之后就可以保存，完成性能脚本了。
• 创建性能场景，在这里可以配置并发用户数
• 创建性能任务，在这一步就可以将刚才创建的性能脚本，性能场景整合成一个性能任务了，然后指定这个性能任务的开始时间，持续时间。就可以等着收结果了
  

在性能任务运行成功之后，可以点击任务查看测试结果详情：

各种监控工具

在性能测试的时候，系统的诸多性能是必须要加以关注的，以免由于性能测试参数的选择不当对系统造成损坏。所以我们再进行性能测试/压力测试的时候要通过各种监控工具对我们加压的系统加以关注。同时利用这些监控工具，我们以可以对他们的数据进行采集，将这些数据作为我们性能测试分析报告的一部分。

参考

• iperf3: 用来测量一个网络最大带宽的工具

总结

在这里对几种常用的http接口的性能测试工具进行了非常粗浅的罗列。性能测试作为系统测试中至关重要的一个环节，需要针对被测对象的特性合理的选择测试工具和测试方法。同时性能测试又是一个自动化程度最高的一个测试门类。这就给我们带来个更大的挑战和发挥空间。希望有机会和大家共同探讨更多的关于性能测试的知识。