聊聊 Jmeter 如何併發執行 Python 指令碼
1. 前言
大家好,我是安果!
最近有小夥伴後臺給我留言,說自己用 Django 寫了一個大檔案上傳的 Api 介面,現在想本地檢驗一下介面併發的穩定性,問我有沒有好的方案
本篇文章以檔案上傳為例,聊聊 Jmeter 併發執行 Python 指令碼的完整流程
2. Python 實現檔案上傳
大檔案上傳包含 3 個步驟,分別是:
獲取檔案資訊及切片數目
分段切片,並上傳 - API
檔案合併 - API
檔案路徑引數化
2-1 獲取檔案資訊及切片數目
首先,獲取檔案的大小
然後,利用預設的切片大小獲取分段總數
最後,獲取檔名及 md5 值
import os
import math
import hashlib
def get_file_md5(self, file_path):
"""獲取檔案的md5值"""
with open(file_path, 'rb') as f:
data = f.read()
return hashlib.md5(data).hexdigest()
def get_filename(self, filepath):
"""獲取檔案原始名稱"""
# 檔名帶字尾
filename_with_suffix = os.path.basename(filepath)
# 檔名
filename = filename_with_suffix.split('.')[0]
# 字尾名
suffix = filename_with_suffix.split('.')[-1]
return filename_with_suffix, filename, suffix
def get_chunk_info(self, file_path):
"""獲取分段資訊"""
# 獲取檔案總大小(位元組)
file_total_size = os.path.getsize(file_path)
print(file_total_size)
# 分段總數
total_chunks_num = math.ceil(file_total_size / self.chunk_size)
# 檔名(帶字尾)
filename = self.get_filename(file_path)[0]
# 檔案的md5值
file_md5 = self.get_file_md5(file_path)
return file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5
2-2 切片及分段上傳
利用分段總數和分段大小,對檔案進行切片,呼叫分段檔案上傳介面
import requests
def do_chunk_and_upload(self, file_path):
"""將檔案分段處理,並上傳"""
file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(file_path)
# 遍歷
for index in range(total_chunks_num):
print('第{}次檔案上傳'.format(index + 1))
if index + 1 == total_chunks_num:
partSize = file_total_size % chunk_size
else:
partSize = chunk_size
# 檔案偏移量
offset = index * chunk_size
# 生成分片id,從1開始
chunk_id = index + 1
print('開始準備上傳檔案')
print("分片id:", chunk_id, "檔案偏移量:", offset, ",當前分片大小:", partSize, )
# 分段上傳檔案
self.__upload(offset, chunk_id, file_path, file_md5, filename, partSize, total_chunks_num)
def __upload(self, offset, chunk_id, file_path, file_md5, filename, partSize, total):
"""分次上傳檔案"""
url = 'http://**/file/brust/upload'
params = {'chunk': chunk_id,
'fileMD5': file_md5,
'fileName': filename,
'partSize': partSize,
'total': total
}
# 根據檔案路徑及偏移量,讀取檔案二進位制資料
current_file = open(file_path, 'rb')
current_file.seek(offset)
files = {'file': current_file.read(partSize)}
resp = requests.post(url, params=params, files=files).text
print(resp)
2-3 合併檔案
最後呼叫合併檔案的介面,將分段小檔案合成大檔案
def merge_file(self, filepath):
"""合併"""
url = 'http://**/file/brust/merge'
file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(filepath)
payload = json.dumps(
{
"fileMD5": file_md5,
"chunkTotal": total_chunks_num,
"fileName": filename
}
)
print(payload)
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
resp = requests.post(url, headers=headers, data=payload).text
print(resp)
2-4 檔案路徑引數化
為了併發執行,將檔案上傳路徑引數化
# fileupload.py
...
if __name__ == '__main__':
filepath = sys.argv[1]
# 每一段切片的大小(MB)
chunk_size = 2 * 1024 * 1024
fileApi = FileApi(chunk_size)
# 分段上傳
fileApi.do_chunk_and_upload(filepath)
# 合併
fileApi.merge_file(filepath)
3. Jmeter 併發執行
在使用 Jmeter 建立併發流程前,我們需要編寫批處理指令碼
其中,執行批處理指令碼時,需要跟上檔案路徑一起執行
# cmd.bat
@echo off
set filepath=%1
python C:\Users\xingag\Desktop\rpc_demo\fileupload.py %*
然後,在本地新建一個 CSV 檔案,寫入多個檔案路徑
# 準備多個檔案路徑(csv)
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\charles-proxy-4.6.1-win64.msi
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\V2.0.pdf
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\HBuilder1.zip
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\HBuilder2.zip
接著,就可以使用 Jmeter 建立併發流程了
完整步驟如下:
-
建立一個測試計劃,下面新增一個執行緒組
這裡執行緒組數目與上面檔案數目保持一致即可
-
執行緒組下,新增「 同步定時器 」
同步定時器中的「 模擬使用者組的數量 」和上面引數數量保持一致
-
新增 CSV 資料檔案設定
指向上面準備的 csv 資料檔案,設定檔案格式為 UTF-8,變數名稱設定為 file_path,最後將執行緒共享模式設定為「 當前執行緒組 」
新增除錯取樣器,方便除錯
-
新增 OS 程序取樣器
選擇上面建立的批處理檔案,命令列引數設定為「 ${file_path} 」
新增檢視結果數
4. 最後
執行上面建立的 Jmeter 併發流程,在結果數中可以檢視併發上傳檔案的結果
當然,我們可以增加併發數量去模擬真實的使用場景,只需要修改 CSV 資料來源及 Jmeter 引數即可
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