压力测试:通常指的是确定接口或服务能够处理的最大请求量(吞吐量)和并发用户数,同时保持合理的响应时间和稳定性。 性能目标
QPS( Queries Per Second,即每秒查询数)在进行性能测试时,通常会逐步增加并发用户数(或请求频率),以便找到接口或系统的最大QPS值。这个过程中,您会观察到系统的响应时间和请求失败率随着并发量的增加而变化。确定QPS的最大值通常涉及到平衡性能指标和系统的稳定性。 如何确定QPS的最大值
综上考虑确定最大QPS:当响应时间超过预定阈值、错误率升高或资源利用率达到饱和时,即认为找到了系统的最大QPS。这是系统在保持良好性能和稳定性的前提下能够处理的最高请求数。 计算QPSQPS 的计算公式相对简单:
例如,如果一个服务在 10 秒内处理了 2000 个请求,那么:
这意味着该服务每秒平均处理 200 个请求。 在压力测试中,1个用户每秒请求10000次,与10000个用户每秒请求1次,有什么不同吗?虽然在表面上看似都产生了每秒 10000 次的请求量,但实际对系统的影响和测试的含义有显著不同: 1. 并发性和资源使用
2. 会话和状态管理
3. 网络和负载平衡
虽然两种情况下每秒的请求量相同,但从测试的目的和重点来看,它们反映了系统不同方面的性能和扩展性。多用户并发请求的测试更能反映真实世界中服务的并发处理能力和资源管理效率,因此在进行压力测试和性能评估时,应该考虑到测试场景与真实使用场景的匹配度。 压力测试工具Locust一个用 Python 编写的开源负载测试工具,易于编写测试脚本,支持模拟数百万用户并发。 1. 安装 Locust
2. 编写 Locust 测试脚本创建一个名为 locustfile.py 的 Python 文件,并在文件中定义用户行为和任务。以下是一个基本的测试脚本示例,它模拟用户访问一个 HTTP API:
3. 配置测试参数并运行 Locust在包含 locustfile.py 的目录下,打开终端并输入以下命令启动 Locust:
这将启动 Locust 的 web 界面,默认情况下访问地址是 http://localhost:8089 。 4. 在 Locust Web 界面中启动测试打开浏览器,访问 http://localhost:8089 ,然后输入以下信息:
参考链接:https://blog.csdn.net/yuan_ahui/article/details/126272465 |
原文地址:https://blog.csdn.net/Galen_xia/article/details/137040165
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