grequests 執行併發測試與 jmeter 併發結果對比

log:

背景

之前一段時間做效能測試的時候，用過jmeter，使用python3寫過多執行緒/多程式指令碼，最後還使用了locust工具，但是最終的測試結果讓人有些迷茫，查詢了很多資料都說是locust比jmeter各種強大，但是在同樣單機的情況下，測試結果卻是jmeter給出的結果更直接。

分析

jmeter是基於執行緒進行併發，就是一個執行緒就是一個使用者
locust是基於協程，正常來說同樣的單機資源應該比jmeter更強，但是測試結果卻讓我有點迷（具體原理xxx，懵的）

測試

這兩天就抽時間研究了下協程，然後發現有個grequests庫可以進行並行執行，平常用的requests是序列執行的，如果說在併發的時候有可能出現阻塞情況（畢竟是一個執行完在執行下一個），grequests就不一樣，可以同時併發執行，上面說到的locust也在沒繼續測，深入瞭解過的朋友可以一起討論討論下這塊是為什麼。
1.寫了個測試用的介面，響應基本在十幾毫秒；

2.然後500併發，使用下面的指令碼和jmeter分別測試結果，發現grequests比jmeter併發的更優秀，具體結果大家可以自己親自測試體驗一下會更清楚。

絕對併發：在某個時間點同時觸發多個請求（品、細品）
相對併發：在某個時間段內，觸發了多個請求（在品，細品）

環境

python3

pip install grequests庫

說明：grequests是非同步非阻塞的非同步請求第三方包，使用了協程gevent，GRequests封裝了gevent的requests模組。

測試併發程式碼如下

# !/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
# @Author : yyq

import time
import grequests
from gevent.pool import Pool


def task():
    qw = []
    for we in range(500):
        qw.append(grequests.get('http://172.19.0.239:5000/test/'))
        print(we)
    t1 = time.time()
    print(t1)
    list_req = grequests.map(qw)
    print(time.time() - t1)
    for i in list_req:
        print(i.json(),i.status_code)


task()

測試的介面：

# !/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
# @Author : yyq

import time
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)


@app.route('/test/')
def test():
    print(time.ctime(), time.time())
    time.sleep(1)
    return jsonify({"success": "true"})


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')