Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本,大家不用担心,首先脚本很简单常用的没几个,另外 gatling 封装的也很好我们不需要去专门学习 Scala 语法,当然如果会的话会更好。
脚本示例
import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._
class BaiduSimulation extends Simulation {
//设置请求的根路径
val httpConf = http.baseURL("https://www.baidu.com")
/*
运行100秒 during 默认单位秒,如果要用微秒 during(100 millisecond)
*/
val scn = scenario("BaiduSimulation").during(100){
exec(http("baidu_home").get("/"))
}
//设置线程数
// setUp(scn.inject(rampUsers(500) over(10 seconds)).protocols(httpConf))
setUp(scn.inject(atOnceUsers(10)).protocols(httpConf))
}
脚本编写
Gatling 脚本的编写主要包含下面三个步骤
- http head 配置
- Scenario 执行细节
- setUp 组装
我们以百度为例,进行第一个 GET 请求测试脚本的编写,类必须继承 Simulation
- 配置下 head,只是简单的请求下百度首页,所以只定义下请求的 base url,采用默认的 http 配置即可
//设置请求的根路径 val httpConf = http.baseURL("https://www.baidu.com")
-
声明 Scenario,指定我们的请求动作
val scn = scenario("BaiduSimulation"). exec(http("baidu_home").get("/"))
scenario 里的参数:scenario name
exec() 里的参数就是我们的执行动作,http("本次请求的名称").get("本次 http get 请求的地址") -
设置并发数并组装
//设置线程数 setUp(scn.inject(atOnceUsers(10)).protocols(httpConf))
atOnceUsers:立马启动的用户数,可以理解为并发数
这样我们一个简单的脚本就完成了,可以运行看下效果。
高级教程
Injection -- 注入
注入方法用来定义虚拟用户的操作
setUp(
scn.inject(
nothingFor(4 seconds), // 1
atOnceUsers(10), // 2
rampUsers(10) over(5 seconds), // 3
constantUsersPerSec(20) during(15 seconds), // 4
constantUsersPerSec(20) during(15 seconds) randomized, // 5
rampUsersPerSec(10) to 20 during(10 minutes), // 6
rampUsersPerSec(10) to 20 during(10 minutes) randomized, // 7
splitUsers(1000) into(rampUsers(10) over(10 seconds)) separatedBy(10 seconds), // 8
splitUsers(1000) into(rampUsers(10) over(10 seconds)) separatedBy atOnceUsers(30), // 9
heavisideUsers(1000) over(20 seconds) // 10
).protocols(httpConf)
)
- nothingFor(duration):设置一段停止的时间
- atOnceUsers(nbUsers):立即注入一定数量的虚拟用户
setUp(scn.inject(atOnceUsers(50)).protocols(httpConf))
- rampUsers(nbUsers) over(duration):在指定时间内,设置一定数量逐步注入的虚拟用户
setUp(scn.inject(rampUsers(50) over(30 seconds)).protocols(httpConf))
- constantUsersPerSec(rate) during(duration):定义一个在每秒钟恒定的并发用户数,持续指定的时间
setUp(scn.inject(constantUsersPerSec(30) during(15 seconds)).protocols(httpConf))
- constantUsersPerSec(rate) during(duration) randomized:定义一个在每秒钟围绕指定并发数随机增减的并发,持续指定时间
setUp(scn.inject(constantUsersPerSec(30) during(15 seconds) randomized).protocols(httpConf))
- rampUsersPerSec(rate1) to (rate2) during(duration):定义一个并发数区间,运行指定时间,并发增长的周期是一个规律的值
setUp(scn.inject(rampUsersPerSec(30) to (50) during(15 seconds)).protocols(httpConf))
- rampUsersPerSec(rate1) to(rate2) during(duration) randomized:定义一个并发数区间,运行指定时间,并发增长的周期是一个随机的值
setUp(scn.inject(rampUsersPerSec(30) to (50) during(15 seconds) randomized).protocols(httpConf))
- heavisideUsers(nbUsers) over(duration):定义一个持续的并发,围绕和海维赛德函数平滑逼近的增长量,持续指定时间(译者解释下海维赛德函数,H(x) 当 x>0 时返回 1,x<0 时返回 0,x=0 时返回 0.5。实际操作时,并发数是一个成平滑抛物线形的曲线)
setUp(scn.inject(heavisideUsers(50) over(15 seconds)).protocols(httpConf))
- splitUsers(nbUsers) into(injectionStep) separatedBy(duration):定义一个周期,执行 injectionStep 里面的注入,将 nbUsers 的请求平均分配
setUp(scn.inject(splitUsers(50) into(rampUsers(10) over(10 seconds)) separatedBy(10 seconds)).protocols(httpConf))
- splitUsers(nbUsers) into(injectionStep1) separatedBy(injectionStep2):使用 injectionStep2 的注入作为周期,分隔 injectionStep1 的注入,直到用户数达到 nbUsers
setUp(scn.inject(splitUsers(100) into(rampUsers(10) over(10 seconds)) separatedBy atOnceUsers(30)).protocols(httpConf))
循环
val scn = scenario("BaiduSimulation").
exec(http("baidu_home").get("/"))
上面的测试代码运行时只能跑一次,为了测试效果,我们需要让它持续运行一定次数或者一段时间,可以使用下面两个方式:
- repeat
repeat(times,counterName) times:循环次数 counterName:计数器名称,可选参数,可以用来当当前循环下标值使用,从0开始
val scn = scenario("BaiduSimulation").repeat(100){ exec(http("baidu_home").get("/")) }
- during
during(duration, counterName, exitASAP) duration:时长,默认单位秒,可以加单位milliseconds,表示毫秒 counterName:计数器名称,可选。很少使用 exitASAP:默认为true,简单的可以认为当这个为false的时候循环直接跳出,可在 循环中进行控制是否继续
/* 运行100秒 during 默认单位秒,如果要用微秒 during(100 millisecond) */ val scn = scenario("BaiduSimulation").during(100){ exec(http("baidu_home").get("/")) }
POST 请求
post 参数提交方式:
-
JSON 方式
import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.core.scenario.Simulation import io.gatling.http.Predef._ class JsonSimulation extends Simulation { val httpConf = http.baseURL("http://127.0.0.1:7001/tst") //注意这里,设置提交内容type val headers_json = Map("Content-Type" -> "application/json") val scn = scenario("json scenario") .exec(http("test_json") //http 请求name .post("/order/get") //post url .headers(headers_json) //设置body数据格式 //将json参数用StringBody包起,并作为参数传递给function body() .body(RawFileBody("request.txt")) setUp(scn.inject(atOnceUsers(10))).protocols(httpConf) }
-
Form 方式
import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.http.Predef._ class FormSimulation extends Simulation { val httpConf = http .baseURL("http://computer-database.gatling.io") //注意这里,设置提交内容type val contentType = Map("Content-Type" -> "application/x-www-form-urlencoded") //声明scenario val scn = scenario("form Scenario") .exec(http("form_test") //http 请求name .post("/computers") //post地址, 真正发起的地址会拼上上面的baseUrl http://computer-database.gatling.io/computers .headers(contentType) .formParam("name", "Beautiful Computer") //form 表单的property name = name, value=Beautiful Computer .formParam("introduced", "2012-05-30") .formParam("discontinued", "") .formParam("company", "37")) setUp(scn.inject(atOnceUsers(1)).protocols(httpConf)) }
-
RawFileBody
import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.core.scenario.Simulation import io.gatling.http.Predef._ class JsonSimulation extends Simulation { val httpConf = http.baseURL("http://127.0.0.1:7001/tst") //注意这里,设置提交内容type val headers_json = Map("Content-Type" -> "application/json") val scn = scenario("json scenario") .exec(http("test_json") //http 请求name .post("/order/get") //post url .headers(headers_json) //设置body数据格式 //将json参数用StringBody包起,并作为参数传递给function body() .body(RawFileBody("request.txt")) setUp(scn.inject(atOnceUsers(10))).protocols(httpConf) }
txt 的文件内容为 JSON 数据,存放目录
/resources/bodies
下
Feed 动态参数
Gatling 对参数的处理称为 Feeder[供料器],支持主要有:
- 数组
val feeder = Array( Map("foo" -> "foo1", "bar" -> "bar1"), Map("foo" -> "foo2", "bar" -> "bar2"), Map("foo" -> "foo3", "bar" -> "bar3"))
- CSV 文件
val csvFeeder = csv("foo.csv")//文件路径在 %Gatling_Home%/user-files/data/
- JSON 文件
val jsonFileFeeder = jsonFile("foo.json") //json的形式: [ { "id":19434, "foo":1 }, { "id":19435, "foo":2 } ]
- JDBC 数据
jdbcFeeder("databaseUrl", "username", "password", "SELECT * FROM users")
-
Redis
可参看官方文档http://gatling.io/docs/2.1.7/session/feeder.html#feeder
使用示例:
import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.core.scenario.Simulation import io.gatling.http.Predef._ import scala.concurrent.duration._ /** * region请求接口测试 */ class DynamicTest extends Simulation { val httpConf = http.baseURL("http://127.0.0.1:7001/test") //地区 feeder val regionFeeder = csv("region.csv").random //数组形式 val mapTypeFeeder = Array( Map("type" -> ""), Map("type" -> "id_to_name"), Map("type" -> "name_to_id")).random //设置请求地址 val regionRequest = exec(http("region_map").get("/region/map/get")) //加载mapType feeder .feed(mapTypeFeeder) //执行请求, feeder里key=type, 在下面可以直接使用${type} .exec(http("province_map").get("/region/provinces?mType=${type}")) //加载地区 feeder .feed(regionFeeder) //region.csv里title含有provinceId和cityId,所以请求中直接引用${cityId}/${provinceId} .exec(http("county_map").get("/region/countties/map?mType=${type}&cityId=${cityId}&provinceId=${provinceId}")) //声明scenario name=dynamic_test val scn = scenario("dynamic_test") .exec(during(180){ regionRequest }) //在2秒内平滑启动150个线程(具体多少秒启动多少线程大家自己评估哈,我这里瞎写的) setUp(scn.inject(rampUsers(150) over (2 seconds)).protocols(httpConf)) }
注意:通过下面的代码只会第一次调用生成一个随机数,后面调用不变
exec(http("Random id browse") .get("/articles/" + scala.util.Random.nextInt(100)) .check(status.is(200))
Gatling 的官方文档解释是,由于 DSL 会预编译,在整个执行过程中是静态的。因此 Random 在运行过程中就已经静态化了,不会再执行。应改为 Feeder 实现,Feeder 是 gatling 用于实现注入动态参数或变量的,改用 Feeder 实现:
val randomIdFeeder = Iterator.continually(Map("id" -> (scala.util.Random.nextInt(100)))) feed(randomIdFeeder) .exec(http("Random id browse") .get("/articles/${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,这样才能实现动态参数的需求。