压测
前面有写一篇——jmeter简单的压测案例，只能说是基础理论，跟实际应用还是有一点点差别。下面，从一个简单的实际应用中梳理思路。测试对象：某个项目的订单号查询接口压测目标：1分钟并发1000准备工作：1、先按照单个接口测试的模式写好要测试的接口，考虑到接口测试的完全覆盖，则包括查询成功和失败，也就是在脚本中一个线程组包含了两个接口的结果，分别是查询
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2024-06-17 20:02:36
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在现代应用开发中，Python接口的压力测试并发性能评估变得愈发重要。尤其是在用户量激增的情况下，接口的稳定性直接关系到用户体验和业务成功。因此，掌握如何进行Python接口的压测并发测试至关重要。本篇博文将详细描述如何在这一领域内进行有效的操作，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等多个方面。
## 环境准备
在准备进行Python接口压测并发的环境之前，我们需要确
最近用到了python和request的一些内容，感觉自己掌握的比较零散，所以将内容记录下来，方便查阅。1)环境准备： 接口测试的方式有很多，比如可以用工具(jmeter,postman)之类，也可以自己写代码进行接口测试，工具的使用相对来说都比较简单，重点是要搞清楚项目接口的协议是什么，然后有针对性的进行选择，甚至当工具不太适合项目时需要自己进行开发。 在我们项目的初期，我们采用的是jmet
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2023-10-11 15:48:29
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为什么要做分布式压测呢？在实际工作中， Jmeter 可能需要虚拟上千个并发用户，而每台电脑实际能虚拟的线程数是有限的java.net.BindException: Address already in use: connect上面 Jmeter 的这个报错信息，就是具体的表现（一般一台电脑能构建的虚拟用户是2000个左右）当然也能通过修改注册表暂时性的解决这个问题【可以参考我的这篇】：Jmete
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2024-10-26 06:46:22
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前提条件 :虚拟机 4G8核 单接口性能 tps2000 tp99 50ms虚拟机 4G8核 批处理接口性能 tps1000 tp99 50ms 接口性能观察点TPS TP99 TP999 成功率/失败率 接口方法处理逻辑多规则时间范围命中 拒绝营销命中 多规则任务命中 命中则响应结果不进行后续逻辑 未命中进行下一个规
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2024-10-23 15:58:44
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# Python接口压测并发1000：如何进行高效的性能测试
随着互联网技术的快速发展，应用程序的性能变得越来越重要。在开发新功能或上线新版本之前，进行性能测试是确保系统稳定的重要环节。本文将介绍如何使用Python对接口进行压测，同时实现1000并发的请求，并且提供代码示例和相关的可视化图表。
## 1. 什么是接口压测？
接口压测是对应用程序中各个接口的性能进行测试，主要目的是在高负载情
原创
2024-09-12 05:32:59
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概述本文对百度进行一次实战压测，验证一下理论知识，分析一下性能拐点操作 第一次实验：200 并发并发 200，不限迭代次数，同时在请求下面加 RPS 定时器。目的是在 200 线程下，将 RPS 逐步增加到 1000/S,并持续运行一段时间
在线程下面添加 TPS，HPS，响应时间三种监听器
启动 j
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2024-07-23 13:24:55
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# 使用 Python 进行接口并发压测
在现代软件开发中，接口的稳定性和性能是保证用户体验的重要因素。为了确保系统能够承受高并发的访问压力，进行接口的并发压测是必要的。本文将介绍如何使用 Python 进行接口并发压测，并提供示例代码以及可视化图表来帮助我们理解测试结果。
## 一、什么是接口压测？
接口压测（API Load Testing）是指通过模拟多个用户同时访问接口来测试系统的负
Title: A Guide to Implementing Python Concurrent Load Testing
Introduction:
In this article, I will guide you on how to implement concurrent load testing using Python. As an experienced developer, I
原创
2024-01-10 06:23:43
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# 如何实现JAVA接口并发压测工具
在当今的开发环境中，了解如何进行并发性能测试是非常重要的。本文将为你提供创建一个简单的Java接口并发压测工具的完整流程，以及每一个步骤所需的代码和解释。
## 整体流程
下面是实现并发压测工具的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Java项目 |
| 2 | 设计并实现HTTP请求工具 |
|
原创
2024-10-20 07:34:52
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QPS是每秒钟处理的请求数。对于一个系统来说，这个值有一个上限，压测的一个目的是测出这个最大值，来评估我们系统的能力。并发数是一个时刻能系统中有多少在处理中的请求。对于一个系统来说，当然这个值也有一个上限，压测也可以测出最大并发数。平均耗时avg，即一个请求从被接收到，到处理完成所耗费的平均时间。上述三者有一个关系即：并发数=QPS * avg。 这个公式可以这么理解：假设qps=1000，avg
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2024-04-20 20:01:41
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1、什么是接口？接口，Application Programming Interface(API)通俗的讲 就是HTTP请求2、什么是接口测试？接口测试测试组件间接口的一种测试。主要用于检测外部系统与系统之间，系统内部各子系统的交互点。很多前端和后端都是分离的，单独只从前端验证，远远不够，绕过前端太容易了，还需要从接口层面进行验证。3、需要安装的模块：Requests是Python的一个第三方HT
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2024-06-05 07:13:51
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如果需要对接口进行接口进行压力测试，在 python 中有一个依赖 locust 可供使用。对接口进行压测，无非是并发之类的性能测试，那么 locust 提供了一个高并发的途径供我们进行压测。这片博客，记录的点主要有如下几点：基本使用方式、登陆后测试接口、GET 和 POST 方法的自动调用。1、基本使用方式我这边安装的 locust 版本是 1.4.1，不同的版本使用差别还是挺大的，可以查阅一下
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2023-10-27 09:38:39
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一、梯度压测（一）压测配置 梯度压测主要是用来分析接口性能瓶颈，主要的四种性能指标：响应时间、并发用户数、吞吐量、资源使用率。它们之间存在一定的相关性，共同反映出性能的不同方面。 压测接口（http://IP:9001/spu/goods/10000005620800）：响应时间20ms，响应数据包3.8kb，请求数据包0.421kb 1、压测配置 情况01
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2024-08-01 12:12:32
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1. 概述该方案写作目的在于描述一个基于Locust实现的压力测试，文中详细地描述了如何利用locustfile.py文件定义期望达成的测试用例，并利用Locust对目标站点进行并发压力测试。特别说明： 本文档所使用的 Locust 环境一键安装自 Rainbond 开源应用商店中的 Locust 应用。版本为 0.14.4 ，更高版本的特性和语法，烦请参见 Locust 官方文档。关于Locus
一、压力测试场景设置1、场景设定：进行接口压力测试时，有单场景也有混合场景。单场景就是对一个接口进行请求；混合场景需要对多个接口进行请求，在流程类业务场景会运用到2、压测时间设定：通常时间为10－15分钟，如果需要进行疲劳测试的话，可以压一天或者一周，根据具体的情况来定二、压力测试数据准备 在做压测的时候，数据量少和数据量大的情况下，测试的结果是
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2024-02-26 20:50:46
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locust简介：说起性能测试工具，大家肯定想到的都是Jmeter，是的，由于其简单易用、功能强大，已经变成主流的压测工具之一。当需要实现一些高级功能的时候，可以使用Java语言对Jmeter进行扩展。但是很多小伙伴只会Python，不会Java，可不可使用Python语言来做性能测试呢？答案是肯定的，今我们就来介绍下基于Python的强大的性能测试框架Locust。Locust直译是“蝗虫”的意
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2023-08-07 21:20:33
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python压测工具LocustLocust介绍Locust作为基于Python语言的性能测试框架。其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具。他的工作原理为协程并发，也就是gevent库。Locust的缺点也显而易见，他没有友好的性能监控页面，没有任何关联，参数化，检查点之类的定义。当然基于python这些都不是问题，如果简单的使用，用来做压测是最合适不过了L
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2023-08-01 21:11:23
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一、为什么需要一个测试脚本？昨天讲解了Android Monkey命令的使用方式，今天趁着还热乎就手把手用Monkey写一个压力测试的脚本。还不了解什么是Monkey的，可以看看昨天的文章。Monkey说到底其实就是一段命令，只能在有限的范围内做一些随机事件的压力测试。可以很明显看到它的一些缺点：前期准备工作太多，需要把设备准备好、安装好待测Apk。无法做到无干预的循环。类似没人看着去测试一夜的情
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2023-11-22 12:24:03
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背景说明 在工作中，要对一个接口进行压测，我当时就想通过python自己编写一个压力发生器。初步方案（单线程循环发送）通过循环向服务端发送请求，代码如下：#采用单步循环的方式循环测试
import requests,time
def run(runnum):
url = "https:/
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2023-11-02 13:43:25
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