目录
1、前言
1.1、项目背景
1.2、场景执行步骤
2、司机长链接
2.1、司机出车环境
2.2、主要用到的包
2.3、脚本解析
3、全流程压测脚本
3.1、司乘数据准备
3.2、全链路压测脚本
4、资源监控与收集
4.1、聚合报告
4.2、自研脚本
1、前言
1.1、项目背景
在车辆与用户数的日益增长情况下，避免日后系统数据增长可能带来的系统瓶颈，确保多用户访问不会出现问题，特针对现有重要代表性接口以及全流程进行压力测试。
1.2、场景执行步骤
针对全流程压测：
1、先开启司机长链接脚本，取保司机在线。
2、查看redis，查询司机接口，确认多少司机在线（达到满足压测条件）。
3、执行接口全流程压测脚本。
4、服务器性能监控与数据收集（阿里云、Jmeter聚合报告、自研脚本）。
2、司机长链接
模拟司机出车，需要开发辅助脚本。由于之前有Java版，但供组内使用时发现不太方便，所以重新开发一版（Python版本）。
2.1、司机出车环境
模拟司机出车环境：测试环境、测试环境2、预发环境
模拟司机出车.py：模拟一个司机出车
模拟司机出车（多线程）.py：模拟多个司机出车
模拟司机出车（多线程）-压测.py：模拟多个司机出车，主要用于压测任务，在指定坐标点范围内随机生成坐标出车
2.2、主要用到的包
脚本开发过程中主要用到的包：socket、threading、requests、MySQLdb、redis、pandas
2.3、脚本解析
1、模拟司机出车的主要动作就是：司机注册（司机在线）和上传坐标（司机位置）
司机注册（部分代码）：
上传坐标（部分代码）：
2、调用函数（部分）：进制转换、随机生成坐标
进制转换（部分代码）：
# 字符串转16进制
def str_hex(mystr):
str1_16 = ":".join("{:02x}".format(ord(c)) for c in mystr)
# print(str1_16)
str2_16 = str1_16.replace(':', '\\x')
str3_16 = "\\x"+str2_16
# print(str3_16)
return str(str3_16)
# 10进制转16进制
def dec_hex(str_10, number):
str_16 = str(hex(int(str_10)))
# print(str_16)
str2_16 = str_16.replace("0x", '')
# number为16进制长度
str3_16 = str2_16.rjust(number,'0')
# print(str3_16)
str4_16_string = ""
for i_str3 in range(len(str3_16)//2):
# print(i_str3)
result = "\\x" + str3_16[i_str3*2:i_str3*2+2]
# print(result)
str4_16_string += result
# print(str4_16_string)
return str(str4_16_string)
'''
十六进制字符串转bytes
eg:
'01 23 45 67 89 AB CD EF 01 23 45 67 89 AB CD EF'
b'\x01#Eg\x89\xab\xcd\xef\x01#Eg\x89\xab\xcd\xef'
'''
def hexStringTobytes(strTobytes):
toBytes = strTobytes.replace(" ", "")
# print(toBytes)
# print(bytes.fromhex(toBytes))
return bytes.fromhex(toBytes)随机生成坐标（代码）：
# 随机生成范围内经纬度坐标（base_log：经度基准点，base_lat：维度基准点，radius：距离基准点的半径）
def randomLogLat(base_log = None, base_lat = None, radius = None):
radius_in_degrees = radius / 111300
u = float(random.uniform(0.0, 1.0))
v = float(random.uniform(0.0, 1.0))
w = radius_in_degrees * math.sqrt(u)
t = 2 * math.pi * v
x = w * math.cos(t)
y = w * math.sin(t)
longitude = y + base_log
latitude = x + base_lat
# 这里是想保留6位小数
loga = '%.6f' % longitude
lata = '%.6f' % latitude
return loga, lata3、程序运行主体代码
模拟司机出车.py
# 程序运行主体
var = 1
while var == 1:
# 选择环境
env = input("请选择环境：1（测试环境）、2（测试环境2）、3（预发环境）：")
if env == "1" or env == "2" or env == "3":
if env == "1":
environment = "test"
elif env == "2":
environment = "test2"
elif env == "3":
environment = "uat"
phone = input("请输入司机端手机号：")
# 手机号格式校验：
ret = re.match(r"^1[235678]\d{9}$", phone)
if ret:
coordinate = input("请输入经纬度坐标 例如 116.321895, 39.966849：")
strlist = coordinate.split(',')
longitude = strlist[0].strip()
latitude = strlist[1].strip()
# print(longitude)
# print(latitude)
# # 保留6位小数
# print(format(float(longitude), '.6f'))
# print(format(float(latitude), '.6f'))
iteration = input("请输入司机上线迭代次数（5秒一次迭代）需大于0：")
# 判断输入的是否为整数且不为0
if (iteration.isdigit() == True) and (int(iteration) != 0):
# 司机长链接
runLonglink(environment, phone, format(float(longitude), '.6f'), format(float(latitude), '.6f'), iteration)
else:
print("输入迭代次数格式错误\n")
else:
print("手机号格式错误\n")
else:
print("选择环境不对\n")模拟司机出车（多线程）.py
# 程序运行主体
if __name__=="__main__":
threads = []
t1 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321423,39.966684, 50))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321315,39.967362, 300))
threads.append(t2)
t3 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321576,39.966901, 300))
threads.append(t3)
t4 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.354229,40.008462, 300))
threads.append(t4)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print("执行完毕")模拟司机出车（多线程）-压测.py
出车的司机数据存放到了Dtoken.csv文件里。
# 程序运行主体
if __name__=="__main__":
threads = []
# 获取CSV文件
token_data = pandas.read_csv('Dtoken.csv', sep=',', header=None)
print("出车司机个数 " + str(token_data.count().values[0]))
# 逐行读取
for index in token_data.index:
# print(index)
token_data_driverID = str(token_data.loc[index].values[0])
token_data_driverToken = str(token_data.loc[index].values[1])
# print(token_data_driverID)
# print(token_data_driverToken)
# 随机生成范围内经纬度坐标
random_longitude, random_latitude = randomLogLat(base_log=116.321407, base_lat=39.966886, radius=1000)
print(random_longitude + "," + random_latitude)
t_Longlink = threading.Thread(target=runLonglink, args=(index + 1, "test", token_data_driverID, token_data_driverToken, random_longitude, random_latitude, 10))
threads.append(t_Longlink)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print("执行完毕")Dtoken.csv文件（存放司机ID、司机Token）。
4、执行脚本
例如：模拟司机出车.py
3、全流程压测脚本
3.1、司乘数据准备
ID（乘客/司机）、Token，是每个接口都会用到的，所以压测前先把这些基础数据准备完成。
1、获取乘客ID和Token
根据乘客手机号（参数化），发送验证码（可设置通用验证码，跳过此步），进行登录，并对接口返回进行提取乘客ID和Token，保存到指定文件里。
2、获取司机ID和Token
根据司机手机号（参数化），发送验证码（可设置通用验证码，跳过此步），进行登录，并对接口返回进行提取司机ID和Token，保存到指定文件里。
3、动态获取验证码（代码）：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
String host = "XXX"; //服务器地址
int port = 6379; //端口号
String password = "XXX"; //redis密码
int index = 1; //redis db
String key = "XXX_135XXXXXXXX";
Jedis jedis = new Jedis(host, port);
if(StringUtils.isNotBlank(password)){
jedis.auth(password);
}
jedis.select(index); //选择redis db
Set keys = jedis.keys(key);
log.info("keys： "+keys);
code = jedis.get(keys.iterator().next()); //获取key的值
vars.put("code",code.replace("\"", "")); //将key的值保存为变量4、写文件（代码）：
FileWriter fstream = new FileWriter("D:\\xxx.txt",true);
BufferedWriter out= new BufferedWriter(fstream);
BufferedWriter bw = null;
out.write(vars.get("id")+","+vars.get("token")+"\r\n");
out.close();
fstream();3.2、全链路压测脚本
脚本主要分为两大块：服务中订单和创建订单。
1、服务中订单（对司机之前未完成的订单和乘客未支付的订单的处理）
例如：已经派单，循环判断接单状态，失败（派单失败）或者成功（司机接到派单）。
如派单成功，接着按流程走（去接乘客、到达乘客上车点、开始计费、到达目的地、发起收款、乘客支付、乘客评价等）。
2、创建订单：
分为3个分支（获取预估价格失败、叫车成功、叫车失败）
例如：叫车成功，循环判断接单状态，失败（派单失败）或者成功（司机接到派单）。
如司机接单成功，接着流程走（去接乘客、到达乘客上车点、开始计费、到达目的地、发起收款、乘客支付、乘客评价等）。
4、资源监控与收集
Jmeter进行全流程压测时，可以使用阿里云、Jmeter聚合报告、自研脚本等对服务器性能监控与数据收集。
4.1、聚合报告
在Jmeter脚本里添加：察看结果树、聚合报告。
聚合报告
察看结果树
Jmeter常用术语：
（1）线程数：并发用户数。
（2）请求数Samples：发出了多少个请求，例：模拟10个用户，每个用户迭代10次，就是100次。
（3）平均响应时间Average：单个请求平均响应时间（毫秒）。
（4）中位数Median： 50％ 用户的响应时间（毫秒）。
（5）90% Line：90％ 用户的响应时间。
（6）Min：最小响应时间（毫秒）。
（7）Max：最大响应时间（毫秒）。
（8）错误率Error%：出现错误的请求的数量/请求的总数。
（9）吞吐量Throughput：表示每秒完成的请求数（Request per Second）。
4.2、自研脚本
在整个司乘订单状态流转过程中，想监控一下这些状态，开发了实时查询司机在线、发单、接单状态脚本。
脚本生成图形使用matplotlib包。
脚本大概流程：从redis获取司机在线数，并且通过查询数据库中订单的状态，绘制订单状态图（实时）。
程序运行主体代码：
# 选择环境
environment = input("选择环境：1（测试环境）、2（压测环境）：")
if environment == "1" or environment == "2":
plt.ion()
plt.figure(1)
number = [0,]
driver_online = [0,]
status_100 = [0,]
status_200 = [0,]
status_300 = [0,]
status_310 = [0,]
status_320 = [0,]
status_330 = [0,]
status_400 = [0,]
# 当前时间
t = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
for i in range(1000000):
number.append(i + 1)
# print(number)
online = int(get_driver_online(environment))
s100 = int(get_status_100_count(environment, t))
s200 = int(get_status_200_count(environment, t))
s300 = int(get_status_300_count(environment, t))
s310 = int(get_status_310_count(environment, t))
s320 = int(get_status_320_count(environment, t))
s330 = int(get_status_330_count(environment, t))
s400 = int(get_status_400_count(environment, t))
driver_online.append(online)
# print(driver_online)
status_100.append(s100)
# print(status_100)
status_200.append(s200)
# print(status_200)
status_300.append(s300)
# print(status_300)
status_310.append(s310)
# print(status_310)
status_320.append(s320)
# print(status_320)
status_330.append(s330)
# print(status_330)
status_400.append(s400)
# print(status_400)
plt.title('result')
plt.grid(linestyle="--") # 设置背景网格线为虚线
# color：b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:white
plt.plot(number, status_100, color='green', label='status-100 CREATE')
plt.plot(number, status_200, color='blue', label='status-200 DRIVER_TAKING')
plt.plot(number, status_300, color='cyan', label='status-300 END')
plt.plot(number, status_310, color='magenta', label='status-310 PAY')
plt.plot(number, status_320, color='yellow', label='status-320 CANCEL')
plt.plot(number, status_330, color='peru', label='status-330 DISPATCH_FAIL')
plt.plot(number, status_400, color='orange', label='status-400 CLOSE')
plt.plot(number, driver_online, color='red', label='driver-online')
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = OrderedDict(zip(labels, handles))
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())
plt.xlabel('iterations')
plt.ylabel('amount')
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 如果要显示中文字体，则在此处设为：SimHei
plt.show()
plt.pause(0.3)
print("driver-online: " + str(online) + " | status-100: " + str(s100) + " | status-200: " + str(s200) + " | status-300: " + str(s300) + " | status-310: " + str(s310) + " | status-320: " + str(s320) + " | status-330: " + str(s330) + " | status-400: " + str(s400))
else:
print("选择环境不对")如图所示：运行时的订单流转状态图（10个司机出车，还没有接单）。
