Все настоящие серии тестов представляют собой высококачественные коды, которые автор лично тестировал и отлаживал. Они имеют высокую коллекционную ценность~.

Когда дело доходит до стресс-тестирования, оно неизбежно включает в себя параллельные потоки. И как только кто-то спросит, на каком языке написан базовый движок, будут ответы, что используют Java, используют C, используют Go и даже используют JS... Хоть и есть разные мнения, но единого мнения нет. То есть ни у кого. использует для этого Python. Есть только одна причина, по которой возможности Python по параллелизму не очень хороши.

С приведенным выше ответом согласятся как те, кто знает Python, так и те, кто не знает Python, независимо от того, являются ли они экспертами, написавшими параллелизм на Python, или новичками, которые этого не сделали. Настолько, что студенты, специализирующиеся на Python, намеренно избегают разработки платформ стресс-тестирования и уже сдаются, не успев попробовать.

Но возможно ли, что это явление является своего рода слепым повиновением и следованием тенденции? Студенты, которые никогда сами не писали механизм стресс-тестирования, подключатся и скажут, что Python не подходит для стресс-тестирования, потому что он не может быть основан на параллелизме, чтобы показать, что они его хорошо знают?

Автор раньше не был уверен,Ведь я никогда сам этого не делал. Но одно можно сказать наверняка,То есть, если вы используете Python,можно сделатьОчень очень умныйжить,Может гибко и точно контролировать параллельность каждого этапа стресс-тестирования.,Может осознавать различное давление и реальное поведение пользователей в Интернете.,Проще говоря,Провести полноканальный стресс-тест очень просто.

Итак, единственный вопрос теперь заключается в том, насколько может поддерживаться базовый эффект параллелизма Python? Может ли он охватить задачи стресс-тестирования программного обеспечения малых и средних компаний? Возможно, большинство интерфейсов компании имеют параллелизм 100, а у лучших — 500, а спрос всего 300. И каким бы плохим ни был Python, он гораздо выше этих данных, но может легко выполнить общие требования стресс-тестирования? Если это не сработает, можем ли мы использовать несколько прессов вместе, чтобы гарантировать это?

Чтобы провести эксперименты для большинства студентов и действительно увидеть, можно ли использовать Python в качестве механизма стресс-тестирования, давайте разработаем его в этом выпуске.

Сначала создайте новый проект и файл py: yingqing.py.

Мы собираемся написать наш первый простой движок в этом файле.[Испытание постоянным давлением]

Постоянный стресс-тест: то есть запросы, отправляемые в секунду, постоянны.

переменная round: количество раундов, один раунд отправляется каждую секунду, Jmeter по умолчанию отправляет количество всех потоков равномерно за 1 секунду.

переменная num: количество параллелизма в каждом раунде

Метод сценария: моделирует выполненный запрос и выводит только момент выполнения.

метод one_round: двигатель для каждого раунда

метод игры: основной двигатель, функция входа.

Сценарий следующий:

Всего мы нажали 3 раунда, один раунд выдавался каждую секунду, и в каждом раунде было нажато 10 параллелей. Давайте посмотрим на результат.

На картинке выше вы можете видеть, что результаты трех раундов безупречны. 10 раз по 92 секунды, 10 раз по 93 секунды и 10 раз по 94 секунды. То же, что и ожидалось.

Давайте увеличим данные... round по-прежнему равен 3, а num станет 100.

Результат вывода:

Опустить середину...

Опустить середину...

Опустить середину...

Из приведенных выше результатов видно, что даже когда параллелизм равен 100, он по-прежнему успешен... Задержек нет, и три раунда проходят идеально.

Мы продолжаем расширять данные, round=5 раундов, num=500 параллелизма.

Результаты таковы: Начало первого раунда: 58 секунд.

Со второго раунда: 59 секунд.

Начиная с третьего раунда: 60 ​​секунд.

С четвертого раунда: 61 секунда

С пятого раунда: 62 секунды.

Окончание в конце: 62 секунды

Из результатов мы видим, что даже при 500 параллелизмах в 5 раундах результаты по-прежнему идеальны. Все запросы запускаются в одно мгновение. Отставания почти нет.

Для последующих тестов выкладывать картинки по одной не буду. Давайте сразу перейдем к выводу:

Когда в одном раунде имеется более 28 000 (28 000) параллелизма, это занимает всего более одной секунды. Боюсь, эти данные уже покрыли гораздо больше, чем 99,99% потребностей стресс-тестирования, верно? И это всего лишь многопоточность под один процесс. Если все процессы на всех ядрах компьютера включены. Тогда количество параллелизма будет очень пугающим. Более того, несколько серверов давления могут использоваться вместе для выполнения определенных требований по испытаниям под давлением. Это может даже покрыть требования к стресс-тестированию некоторых мероприятий по флэш-распродажам~

Так что на самом деле вполне возможно использовать Python в качестве основного механизма стресс-тестирования. Студенты, специализирующиеся на Python, могут с уверенностью приступить к стресс-тестированию~.

Эпилог: Как и в истории о пони, переправляющемся через реку, не следуйте тому, что говорят другие. Попробуйте сами, если у вас есть условия. Результат может быть хорошим или плохим. Но вы многому научитесь и много вырастете в процессе попыток.