Load Testing Tool

[hhstore]

性能测试工具:

• 压力测试工具
• 负载测试工具
• https://github.com/atinfo/awesome-test-automation
• https://github.com/topics/load-testing
• https://github.com/topics/benchmarking?o=desc&s=stars
• https://github.com/topics/performance-testing?o=desc&s=stars

[hhstore]

测试lib:

c:

• https://github.com/wg/wrk
• 比ab更强, 推荐使用.
• https://github.com/httperf/httperf

python:

locust:

• https://locust.io/
• https://github.com/locustio/locust/
• docs: https://docs.locust.io/en/latest/installation.html
• 性能测试工具

pip install locustio

• 测试示例: https://github.com/howie6879/Sanic-For-Pythoneer/blob/master/docs/part1/8.%E6%B5%8B%E8%AF%95%E4%B8%8E%E9%83%A8%E7%BD%B2.md#%E5%8E%8B%E5%8A%9B%E6%B5%8B%E8%AF%95

[hhstore]

golang:

• https://github.com/tsenart/vegeta
• https://github.com/codesenberg/bombardier
• https://github.com/fortio/fortio

[hhstore]

参考:

• https://www.zhihu.com/question/19867883
• https://www.zhihu.com/question/21556347

术语说明：
QPS = req/sec = 请求数/秒

【QPS计算PV和机器的方式】

QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]
QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 )
QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数

单台服务器每天PV计算:

公式1：每天总PV = QPS * 3600 * 6
公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8

服务器计算:

服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV )

【峰值QPS和机器计算公式】

原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)

机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS   = 需要的机器问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)

问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
答：139 / 58 = 3

测试案例:

django 并发测试:

• https://www.jianshu.com/p/2e713b54df0c
• ab 测试
• 使用 gunicorn + nginx + gevent 测试数据最好.

测试机器：四核，4GB内存
系统环境：Ubuntu 14.04 LTS
测试环境：django
测试工具：apache ab
测试参数：1000个并发 1000~10000个请求