1、前言

1.1、项目背景

1.2、场景执行步骤

2、司机长链接

2.1、司机出车环境

2.2、主要用到的包

2.3、脚本解析

3、全流程压测脚本

3.1、司乘数据准备

3.2、全链路压测脚本

4、资源监控与收集

4.1、聚合报告

4.2、自研脚本

1、前言

1.1、项目背景

在车辆与用户数的日益增长情况下，避免日后系统数据增长可能带来的系统瓶颈，确保多用户访问不会出现问题，特针对现有重要代表性接口以及全流程进行压力测试。

1.2、场景执行步骤

针对全流程压测：

1、先开启司机长链接脚本，取保司机在线。

2、查看redis，查询司机接口，确认多少司机在线（达到满足压测条件）。

3、执行接口全流程压测脚本。

4、服务器性能监控与数据收集（阿里云、Jmeter聚合报告、自研脚本）。

2、司机长链接

模拟司机出车，需要开发辅助脚本。由于之前有Java版，但供组内使用时发现不太方便，所以重新开发一版（Python版本）。

2.1、司机出车环境

模拟司机出车环境：测试环境、测试环境2、预发环境

模拟司机出车.py：模拟一个司机出车

模拟司机出车（多线程）.py：模拟多个司机出车

模拟司机出车（多线程）-压测.py：模拟多个司机出车，主要用于压测任务，在指定坐标点范围内随机生成坐标出车

2.2、主要用到的包

脚本开发过程中主要用到的包：socket、threading、requests、MySQLdb、redis、pandas

2.3、脚本解析

1、模拟司机出车的主要动作就是：司机注册（司机在线）和上传坐标（司机位置）

司机注册（部分代码）：

上传坐标（部分代码）：

2、调用函数（部分）：进制转换、随机生成坐标

进制转换（部分代码）：

# 字符串转16进制
def str_hex(mystr):str1_16 = ":".join("{:02x}".format(ord(c)) for c in mystr)# print(str1_16)str2_16 = str1_16.replace(':', '\\x')str3_16 = "\\x"+str2_16# print(str3_16)return str(str3_16)# 10进制转16进制
def dec_hex(str_10, number):str_16 = str(hex(int(str_10)))# print(str_16)str2_16 = str_16.replace("0x", '')# number为16进制长度str3_16 = str2_16.rjust(number,'0')# print(str3_16)str4_16_string = ""for i_str3 in range(len(str3_16)//2):# print(i_str3)result = "\\x" + str3_16[i_str3*2:i_str3*2+2]# print(result)str4_16_string += result# print(str4_16_string)return str(str4_16_string)'''
十六进制字符串转bytes
eg:
'01 23 45 67 89 AB CD EF 01 23 45 67 89 AB CD EF'
b'\x01#Eg\x89\xab\xcd\xef\x01#Eg\x89\xab\xcd\xef'
'''
def hexStringTobytes(strTobytes):toBytes = strTobytes.replace(" ", "")# print(toBytes)# print(bytes.fromhex(toBytes))return bytes.fromhex(toBytes)

随机生成坐标（代码）：

# 随机生成范围内经纬度坐标（base_log：经度基准点，base_lat：维度基准点，radius：距离基准点的半径）
def randomLogLat(base_log = None, base_lat = None, radius = None):radius_in_degrees = radius / 111300u = float(random.uniform(0.0, 1.0))v = float(random.uniform(0.0, 1.0))w = radius_in_degrees * math.sqrt(u)t = 2 * math.pi * vx = w * math.cos(t)y = w * math.sin(t)longitude = y + base_loglatitude = x + base_lat# 这里是想保留6位小数loga = '%.6f' % longitudelata = '%.6f' % latitudereturn loga, lata

3、程序运行主体代码

模拟司机出车.py

# 程序运行主体
var = 1
while var == 1:# 选择环境env = input("请选择环境：1（测试环境）、2（测试环境2）、3（预发环境）：")if env == "1" or env == "2" or env == "3":if env == "1":environment = "test"elif env == "2":environment = "test2"elif env == "3":environment = "uat"phone = input("请输入司机端手机号：")# 手机号格式校验：ret = re.match(r"^1[235678]\d{9}$", phone)if ret:coordinate = input("请输入经纬度坐标 例如 116.321895, 39.966849：")strlist = coordinate.split(',')longitude = strlist[0].strip()latitude = strlist[1].strip()# print(longitude)# print(latitude)# # 保留6位小数# print(format(float(longitude), '.6f'))# print(format(float(latitude), '.6f'))iteration = input("请输入司机上线迭代次数（5秒一次迭代）需大于0：")# 判断输入的是否为整数且不为0if (iteration.isdigit() == True) and (int(iteration) != 0):# 司机长链接runLonglink(environment, phone, format(float(longitude), '.6f'), format(float(latitude), '.6f'), iteration)else:print("输入迭代次数格式错误\n")else:print("手机号格式错误\n")else:print("选择环境不对\n")

模拟司机出车（多线程）.py

# 程序运行主体
if __name__=="__main__":threads = []t1 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321423,39.966684, 50)) threads.append(t1)t2 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321315,39.967362, 300)) threads.append(t2)t3 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321576,39.966901, 300)) threads.append(t3)t4 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.354229,40.008462, 300)) threads.append(t4)for t in threads:t.start()for t in threads:t.join()print("执行完毕")

模拟司机出车（多线程）-压测.py

出车的司机数据存放到了Dtoken.csv文件里。

# 程序运行主体
if __name__=="__main__":threads = []# 获取CSV文件token_data = pandas.read_csv('Dtoken.csv', sep=',', header=None)print("出车司机个数 " + str(token_data.count().values[0]))# 逐行读取for index in token_data.index:# print(index)token_data_driverID = str(token_data.loc[index].values[0])token_data_driverToken = str(token_data.loc[index].values[1])# print(token_data_driverID)# print(token_data_driverToken)# 随机生成范围内经纬度坐标random_longitude, random_latitude = randomLogLat(base_log=116.321407, base_lat=39.966886, radius=1000)print(random_longitude + "," + random_latitude)t_Longlink = threading.Thread(target=runLonglink, args=(index + 1, "test", token_data_driverID, token_data_driverToken, random_longitude, random_latitude, 10))threads.append(t_Longlink)for t in threads:t.start()for t in threads:t.join()print("执行完毕")

Dtoken.csv文件（存放司机ID、司机Token）。

4、执行脚本

例如：模拟司机出车.py

3、全流程压测脚本

3.1、司乘数据准备

ID（乘客/司机）、Token，是每个接口都会用到的，所以压测前先把这些基础数据准备完成。

1、获取乘客ID和Token

根据乘客手机号（参数化），发送验证码（可设置通用验证码，跳过此步），进行登录，并对接口返回进行提取乘客ID和Token，保存到指定文件里。

2、获取司机ID和Token

根据司机手机号（参数化），发送验证码（可设置通用验证码，跳过此步），进行登录，并对接口返回进行提取司机ID和Token，保存到指定文件里。

3、动态获取验证码（代码）：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;String host = "XXX"; //服务器地址
int port = 6379; //端口号
String password = "XXX"; //redis密码
int index = 1; //redis db
String key = "XXX_135XXXXXXXX";Jedis jedis = new Jedis(host, port);
if(StringUtils.isNotBlank(password)){jedis.auth(password);}
jedis.select(index); //选择redis dbSet keys = jedis.keys(key); 
log.info("keys：  "+keys);code = jedis.get(keys.iterator().next()); //获取key的值
vars.put("code",code.replace("\"", "")); //将key的值保存为变量

4、写文件（代码）：

FileWriter fstream = new FileWriter("D:\\xxx.txt",true);
BufferedWriter out= new  BufferedWriter(fstream);
BufferedWriter bw = null;
out.write(vars.get("id")+","+vars.get("token")+"\r\n");
out.close();
fstream();

3.2、全链路压测脚本

脚本主要分为两大块：服务中订单和创建订单。

1、服务中订单（对司机之前未完成的订单和乘客未支付的订单的处理）

例如：已经派单，循环判断接单状态，失败（派单失败）或者成功（司机接到派单）。

如派单成功，接着按流程走（去接乘客、到达乘客上车点、开始计费、到达目的地、发起收款、乘客支付、乘客评价等）。

2、创建订单：

分为3个分支（获取预估价格失败、叫车成功、叫车失败）

例如：叫车成功，循环判断接单状态，失败（派单失败）或者成功（司机接到派单）。

如司机接单成功，接着流程走（去接乘客、到达乘客上车点、开始计费、到达目的地、发起收款、乘客支付、乘客评价等）。

4、资源监控与收集

Jmeter进行全流程压测时，可以使用阿里云、Jmeter聚合报告、自研脚本等对服务器性能监控与数据收集。

4.1、聚合报告

在Jmeter脚本里添加：察看结果树、聚合报告。

聚合报告

察看结果树

Jmeter常用术语：

（1）线程数：并发用户数。

（2）请求数Samples：发出了多少个请求，例：模拟10个用户，每个用户迭代10次，就是100次。

（3）平均响应时间Average：单个请求平均响应时间（毫秒）。

（4）中位数Median： 50％用户的响应时间（毫秒）。

（5）90% Line：90％用户的响应时间。

（6）Min：最小响应时间（毫秒）。

（7）Max：最大响应时间（毫秒）。

（8）错误率Error%：出现错误的请求的数量/请求的总数。

（9）吞吐量Throughput：表示每秒完成的请求数（Request per Second）。

4.2、自研脚本

在整个司乘订单状态流转过程中，想监控一下这些状态，开发了实时查询司机在线、发单、接单状态脚本。

脚本生成图形使用matplotlib包。

脚本大概流程：从redis获取司机在线数，并且通过查询数据库中订单的状态，绘制订单状态图（实时）。

程序运行主体代码：

# 选择环境
environment = input("选择环境：1（测试环境）、2（压测环境）：")
if environment == "1" or environment == "2":plt.ion()plt.figure(1)number = [0,]driver_online = [0,]status_100 = [0,]status_200 = [0,]status_300 = [0,]status_310 = [0,]status_320 = [0,]status_330 = [0,]status_400 = [0,]# 当前时间t = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())for i in range(1000000):number.append(i + 1)# print(number)online = int(get_driver_online(environment))s100 = int(get_status_100_count(environment, t))s200 = int(get_status_200_count(environment, t))s300 = int(get_status_300_count(environment, t))s310 = int(get_status_310_count(environment, t))s320 = int(get_status_320_count(environment, t))s330 = int(get_status_330_count(environment, t))s400 = int(get_status_400_count(environment, t))driver_online.append(online)# print(driver_online)status_100.append(s100)# print(status_100)status_200.append(s200)# print(status_200)status_300.append(s300)# print(status_300)status_310.append(s310)# print(status_310)status_320.append(s320)# print(status_320)status_330.append(s330)# print(status_330)status_400.append(s400)# print(status_400)plt.title('result')plt.grid(linestyle="--") # 设置背景网格线为虚线# color：b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:whiteplt.plot(number, status_100, color='green', label='status-100 CREATE')plt.plot(number, status_200, color='blue', label='status-200 DRIVER_TAKING')plt.plot(number, status_300, color='cyan', label='status-300 END')plt.plot(number, status_310, color='magenta', label='status-310 PAY')plt.plot(number, status_320, color='yellow', label='status-320 CANCEL')plt.plot(number, status_330, color='peru', label='status-330 DISPATCH_FAIL')plt.plot(number, status_400, color='orange', label='status-400 CLOSE')plt.plot(number, driver_online, color='red', label='driver-online')handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()by_label = OrderedDict(zip(labels, handles))plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())plt.xlabel('iterations')plt.ylabel('amount')# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 如果要显示中文字体，则在此处设为：SimHeiplt.show()plt.pause(0.3)print("driver-online: " + str(online) + " | status-100: " + str(s100) + " | status-200: " + str(s200) + " | status-300: " + str(s300) + " | status-310: " + str(s310) + " | status-320: " + str(s320) + " | status-330: " + str(s330) + " | status-400: " + str(s400))
else:print("选择环境不对")

如图所示：运行时的订单流转状态图（10个司机出车，还没有接单）。