基于k6和python進行自動化性能測驗-有解無憂

摘要：在性能測驗中，達到相應的性能指標對于一個軟體來說十分重要，在本文中，將介紹一種現代化性能測驗工具k6，

本文分享自華為云社區《基于k6和python進行自動化性能測驗》，作者：風做了云的夢，

當我們開發完成一個應用程式時，往往需要對其進行性能測驗，以幫助我們更好的優化程式以及發現程式中的一些bug，在性能測驗中，達到相應的性能指標對于一個軟體來說十分重要，在本文中，將介紹一種現代化性能測驗工具k6，

k6是一個開源工具，基于JavaScript可以撰寫k6的測驗腳本，測驗Web應用程式以及API的性能，支持HTTP等多種協議，可以很好地模擬各種高負載場景，充分驗證程式穩定性和性能，k6支持Linux、MacOS等多個平臺，通過k6官網根據提示即可在各個平臺快速安裝k6，終端輸入k6 version出現如下顯示說明安裝成功，

以下是一個簡單的k6測驗腳本，通過k6的HTTP API模擬Get請求，并且休眠一秒鐘：K

import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';
export default function () {
 http.get('https://test-api.com');
 sleep(1);
}

通過執行下面這行代碼，運行腳本，即可對服務完成測驗，

k6 run test-script.js

k6提供了豐富的功能，以下是k6常用的一些API，具體可以參考官網檔案介紹：

- http.get(url, [options])：發送GET請求，
- http.post(url, body, [options])：發送POST請求，
- check(res, checks)：檢查回應是否符合預期，
- group(name, func)：將一組請求分組并統計性能指標，
- sleep(duration)：休眠指定的時間，

k6的測驗結果包括以下一些指標，可以根據這些指標，更好的優化程式，

- VUs：虛擬用戶的數量，
- Iterations：迭代次數，
- RPS：每秒鐘的請求數，
- Duration：測驗持續時間，
- Data Sent/Received：發送和接收的資料量，
- Checks：檢查的數量，
- Status codes：回應狀態碼的數量，
- Errors：錯誤的數量，
- Latency distribution：延遲分布，

通過Python和k6你可以更加高效的完成符合自己要求的自動化測驗，Python可以提供非常多的工具庫，用來收集處理k6回傳的結果，我們可以撰寫以下k6測驗腳本，并且通過Python去執行它，相關注釋我已經標注出來，在handleSummary函式中，我們可以通過metrics來獲取各種測驗資訊，具體如代碼所示，可以參考官網關于metrics的介紹，同時自定義環境變數的使用也十分方便，可以參考代碼中的使用方式，

import http from 'k6/http';
import { check, sleep} from 'k6';
import {Rate} from 'k6/metrics';
export default function() {
    #post請求所需要的body體
 let requestBody = {
 "xxx":[
 "xxxxx"
        ],
 "xxxx": __ENV.MyVar # MyVar為自定義的環境變數，可以通過__ENV呼叫，在執行腳本時可直接通過MyVar=xxx傳值
    };
    #url
 const url = 'http://example.com';
 const payload = JSON.stringify(requestBody);
 const params = {
    headers: {
 'Content-Type': 'application/json',
        },
    timeout: '100s' #每個請求的超時時間
    };
 let res = http.post(url, payload, params);
    #檢測結果是否是200OK
 check(res, { 'status is 200': (r) => r.status === 200 });
}
export function handleSummary(data) {
        #通過data.metrics中的欄位可以獲取你想要的一些資訊，例如每個請求的持續時間和吞吐量
 const time = `${data.metrics.http_req_duration.values.avg.toFixed(3)}`;
 const rps = `${data.metrics.http_reqs.values.rate.toFixed(3)}`;
 const res = `${time} ${rps}`; 
        console.log(res); # 利用console.log可以將內容列印到控制臺
 return {stdout : res}; #輸出到標準輸出
}

如下是一個Python代碼示例，相關代碼已經注釋，通過Python中的subprocess模塊執行k6腳本，并且捕獲k6腳本的輸出，通過pandas庫進行整理輸出到excel中，還可以通過argparse庫決議命令列引數傳入k6腳本中，更加靈活，高效，

# -*- coding: utf-8 -*-
import subprocess
from alive_progress import alive_bar # 非常豐富的進度條工具庫
from tqdm import tqdm # 進度條工具庫
import pandas as pd # 可以用來處理文本excel，csv等
from collections import OrderedDict
import argparse # 用來決議命令列引數 
import time
print('測驗時間 : ', time.strftime('%b %d %Y %H:%M:%S', time.gmtime(time.time())))
print("************開始測驗啦！ 祈禱不出錯！**************")
# 需要測驗的測驗陳述句集合
test_examples = [
 "aaaaaaa",
 "bbbbbbb",
 "ccccccc"
]
dataMap = {'test': test_examples}
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-d", default="60s", help="duration time", dest="duration_time") #決議命令列引數，控制測驗時間
args = parser.parse_args()
print("每條陳述句測驗時間 : ", args.duration_time)
vus = ['10', '20', '30', '40'] # 并發數集合 ，分別測驗并發數為10,20,30,40的場景
cols_name = ['1-avg/ms', '1-rps/s', '10-avg/ms', '10-rps/s','20-avg/ms', '20-rps/s','50-avg/ms', '50-rps/s'] # excel的列名
# 回圈測驗，可以將多個需要測驗的陳述句集合放入到dataMap中
for (name, data) in dataMap.items(): 
 print("當前測驗的專案為 ：", name)
        res = OrderedDict()
        res['test_examples'] = []
 for n in cols_name:
                res[n] = []
        df = pd.DataFrame(res)
 excel_name = name + ".xlsx"
 df.to_excel(excel_name, index=False)
 for query in data:
 print("當前測驗陳述句為 ：", query)
                origin = pd.read_excel(excel_name)
 with alive_bar(len(vus)) as bar:
 temp_dict = {}
 temp_dict['test_examples'] = query
 for vu in vus:
 keyRps = vu + '-rps/s'
 keyTime = vu + '-avg/ms'
 MyVar='MyVar=' + query
 #通過Popen執行k6腳本，并且捕獲它的標準輸出
                                process = subprocess.Popen(['k6', 'run', '--quiet', 'script.js', '--env', MyVar, '--vus', vu, '--duration', args.duration_time], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
                                result = process.stdout.read()
                                temp = result.split()
 temp_dict[keyTime] = temp[0].decode();
 temp_dict[keyRps] = temp[1].decode();
 print("并發：", vu, temp[0].decode(), temp[1].decode())
 bar()
 #將腳本輸出寫到excel
 save_data = origin.append(temp_dict, ignore_index=True)
 save_data.to_excel(excel_name, index=False)

執行此Python腳本，可以得到類似以下輸出：

1、k6官網檔案鏈接：https://k6.io/docs/

2、k6安裝鏈接：https://k6.io/docs/get-started/installation/

號外

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