聊聊 Jmeter 如何併發執行 Python 腳本

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 寫了一個大文件上傳的 Api 接口,現在想本地檢驗一下接口併發的穩定性,問我有沒有好的方案

本篇文章以文件上傳爲例,聊聊 Jmeter 併發執行 Python 腳本的完整流程

2. Python 實現文件上傳

大文件上傳包含 3 個步驟,分別是:

  • 獲取文件信息及切片數目

  • 分段切片,並上傳 - API

  • 文件合併 - API

  • 文件路徑參數化

2-1  獲取文件信息及切片數目

首先,獲取文件的大小

然後,利用預設的切片大小獲取分段總數

最後,獲取文件名及 md5 值

import os
import math
import hashlib

def get_file_md5(self, file_path):
    """獲取文件的md5值"""
    with open(file_path, 'rb') as f:
         data = f.read()
         return hashlib.md5(data).hexdigest()

def get_filename(self, filepath):
    """獲取文件原始名稱"""
    # 文件名帶後綴
    filename_with_suffix = os.path.basename(filepath)
    # 文件名
    filename = filename_with_suffix.split('.')[0]
    # 後綴名
    suffix = filename_with_suffix.split('.')[-1]
    return filename_with_suffix, filename, suffix

def get_chunk_info(self, file_path):
    """獲取分段信息"""
    # 獲取文件總大小(字節)
    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)
    # 文件名(帶後綴)
    filename = self.get_filename(file_path)[0]
    # 文件的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,對文件進行切片,調用分段文件上傳接口

import requests

def do_chunk_and_upload(self, file_path):
​    """將文件分段處理,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{}次文件上傳'.format(index + 1))
        if index + 1 == total_chunks_num:
            partSize = file_total_size % chunk_size
        else:
            partSize = chunk_size

        # 文件偏移量
        offset = index * chunk_size

        # 生成分片id,從1開始
        chunk_id = index + 1

        print('開始準備上傳文件')
        print("分片id:", chunk_id, "文件偏移量:", offset, ",當前分片大小:", partSize, )

        # 分段上傳文件
        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):
    """分次上傳文件"""
    url = 'http://**/file/brust/upload'
    params = {'chunk': chunk_id,
                'fileMD5': file_md5,
                'fileName': filename,
                'partSize': partSize,
                'total': total
                }
    # 根據文件路徑及偏移量,讀取文件二進制數據
    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  合併文件

最後調用合併文件的接口,將分段小文件合成大文件

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  文件路徑參數化

爲了併發執行,將文件上傳路徑參數化

# 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 創建併發流程前,我們需要編寫批處理腳本

其中,執行批處理腳本時,需要跟上文件路徑一起執行

# 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 文件,寫入多個文件路徑

# 準備多個文件路徑(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

接着,就可以使用 Jmeter 創建併發流程了

完整步驟如下:

  • 創建一個測試計劃,下面添加一個線程組

    這裏線程組數目與上面文件數目保持一致即可

  • 線程組下,添加「 同步定時器 」

    同步定時器中的「 模擬用戶組的數量 」和上面參數數量保持一致

  • 添加 CSV 數據文件設置

    指向上面準備的 csv 數據文件,設置文件格式爲 UTF-8,變量名稱設置爲 file_path,最後將線程共享模式設置爲「 當前線程組 」

  • 添加調試取樣器,方便調試

  • 添加 OS 進程取樣器

    選擇上面創建的批處理文件,命令行參數設置爲「 ${file_path} 」

  • 添加查看結果數

4. 最後

運行上面創建的 Jmeter 併發流程,在結果數中可以查看併發上傳文件的結果

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 數據源及 Jmeter 參數即可

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