我們將在下面的章節中學習如何使用jmeter，以tornado的多執行緒為例。
我們將會以tornado的多執行緒為例，描述如何使用jmeter。測試的tornado多執行緒的python**如下：
# 定義埠為9090
define(
"port"
, default=
9090
,help
="run on the given port"
,type
=int
)# 單執行緒測試
class
sanyahellohandler
(tornado.web.requesthandler)
:# get 函式
defget
(self)
: time.sleep(
0.5)
self.write(
'hello from sanya!'
)# 多執行緒測試
class
shanghaihellohandler
(tornado.web.requesthandler)
: executor = threadpoolexecutor(4)
@gen.coroutine
defget(self)
: result =
yield self.doing(
) self.write(result)
# 使用tornado 執行緒池
@run_on_executor
defdoing
(self)
: time.sleep(
0.5)
return
'hello from shanghai!'
# 主函式
defserver()
:# 開啟tornado服務
tornado.options.parse_command_line(
) handlers=
[(r'/sanya'
, sanyahellohandler)
,(r'/shanghai'
, shanghaihellohandler)],
# 網頁路徑控制
)對上面的程式做個簡單說麵：
右擊選擇add，選擇threads（users），再選擇thread group，填寫資訊如下：
填寫thread group的名稱為「tornado單執行緒測試」，「number of threads」為20，表示模擬20個使用者，「ramp-up period」為1，表示1秒內傳送所有使用者的請求，「loop count」為2，表示每個使用者傳送2次請求，因此一共為40次請求。
在「tornado單執行緒測試」上右擊選擇add，選擇sampler，再選擇http request，填寫資訊如下：
該thread group用於測試tornado的sanya這個路徑對應的http請求。
最後我們新增一下對這個測試的一些監控（listener），用於統計該測試的效能。在「sanya_test」上右擊add，選擇listener，依次選擇「view results tree」，「summary report」，「aggregate report」和「aggregate graph」，分別代表每次測試結果，總的測試結果，聚合測試結果，聚合測試圖展示。
在「tornado單執行緒測試上」右擊選擇start，測試結果如下(只展示summary report和aggregate graph)：
可以發現，該壓力測試下，請求的平均時間為7472毫秒，1秒2.0次請求（tps）。
我們再以同樣的方式測試shanghai這個介面，測試結果如下：
可以發現，該壓力測試下，請求的平均時間為1718毫秒，1秒7.7次請求（tps）。
根據這次測試，我們也發現tornao的多執行緒機制發揮了作用。
python寫api介面測試之tornador
亞馬遜的lambda跟api dateway搭配編寫介面測試，看了文件發現時間29秒必須出結果，否則超時，像我們爬蟲資料比較多的，多爬點資料就容易超時，那應該怎麼辦呢。於是我挑了乙個輕量級的進行簡單學習 tonador 這邊我寫乙個介面用來提取介詞短語進行介面測試。正好最近要進行提取介詞短語的測試，...
利用JMeter進行壓力測試（1）
壓力測試以軟體響應速度為測試目標，尤其是在較短時間內大量併發使用者的同時訪問時，軟體的效能和抗壓能力。下面簡單介紹一下jmeter。工作台中可以新增非測試元件，其中乙個最重要的就是http 伺服器。http 伺服器可以用來錄製測試指令碼。將瀏覽器的 伺服器設定為127.0.0.1 8080，然後啟動...
利用JMeter測試Tornado的多執行緒
我們將在下面的章節中學習如何使用jmeter，以tornado的多執行緒為例。我們將會以tornado的多執行緒為例，描述如何使用jmeter。測試的tornado多執行緒的python 如下 定義埠為9090 define port default 9090,help run on the giv...