背景

希望選擇一款Web Service性能測試工具，能真實模擬大量用戶訪問網(wǎng)站時的請求，從而獲取服務(wù)器當前的請求處理能力（請求數(shù)/秒）。
以微信服務(wù)器為例，每個用戶用獨立的登錄token，做各種操作，比如刷消息、發(fā)消息、看朋友圈等。

希望該性能測試工具符合如下要求：

1. 測試腳本能力，最好是Python/Ruby等最常用的
2. 每個并發(fā)實例能使用不同參數(shù)
3. CLI啟動測試，這對自動化測試很重要
4. Session支持，也就是第一個請求的響應(yīng)，能用于后續(xù)請求的參數(shù)。
6. 單個結(jié)點的并發(fā)數(shù)量高。
7. 分布式支持，不受限于單個結(jié)點的計算能力。

性能測試工具選手：

Gatling

http://gatling.io/

Gatling是一款基于Scala 開發(fā)的高性能服務(wù)器性能測試工具，它主要用于對服務(wù)器進行負載等測試，并分析和測量服務(wù)器的各種性能指標。Gatling主要用于測量基于HTTP的服務(wù)器，比如Web應(yīng)用程序，RESTful服務(wù)等，除此之外它擁有以下特點：

• 支持Akka Actors 和 Async IO，從而能達到很高的性能
• 支持實時生成Html動態(tài)輕量報表，從而使報表更易閱讀和進行數(shù)據(jù)分析
• 支持DSL腳本，從而使測試腳本更易開發(fā)與維護
• 支持錄制并生成測試腳本，從而可以方便的生成測試腳本
• 支持導(dǎo)入HAR（Http Archive）并生成測試腳本
• 支持Maven，Eclipse，IntelliJ等，以便于開發(fā)
• 支持Jenkins，以便于進行持續(xù)集成
• 支持插件，從而可以擴展其功能，比如可以擴展對其他協(xié)議的支持
• 開源免費

測試場景示例：
http://gatling.io/docs/2.1.7/advanced_tutorial.html

object Search {val feeder = csv("search.csv").random // 1, 2val search = exec(http("Home").get("/")).pause(1).feed(feeder) // 3.exec(http("Search").get("/computers?f=${searchCriterion}") // 4.check(css("a:contains('${searchComputerName}')", "href").saveAs("computerURL"))) // 5.pause(1).exec(http("Select").get("${computerURL}")) // 6.pause(1) }

統(tǒng)計圖：

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nGrinder

官網(wǎng)很卡，真的很卡...zzz...

http://naver.github.io/ngrinder/

nGrinder是一個基于 Grinder 開發(fā)的一個非常易于管理和使用的性能測試系統(tǒng)。

它是由一個controller和連接它的多個agent組成，用戶可以通過web界面管理和控制測試，以及查看測試報告，controller會把測試分發(fā)到一個或多個agent去執(zhí)行。用戶可以設(shè)置使用多個進程和線程來并發(fā)的執(zhí)行該腳本，而且在同一線程中，來重復(fù)不斷的執(zhí)行測試腳本，來模擬很多并發(fā)用戶。

nGrinder的測試是基于一個python的測試腳本，用戶按照一定規(guī)則編寫測試腳本以后，controller會將腳本以及需要的其他文件分發(fā)到agent，用Jython執(zhí)行。并在執(zhí)行過程中收集運行情況、響應(yīng)時間、測試目標服務(wù)器的運行情況等。并保存這些數(shù)據(jù)生成運行報告，以供以后查看。

nGrinder的一大特點就是非常容易使用，安裝也非常容易，可以做到開箱即用，測試用戶也可以很容易就開始測試任務(wù)。當然，如果想執(zhí)行一些比較復(fù)雜場景的性能測試，就需要測試人員對python有一定認識。

測試場景示例：
http://grinder.sourceforge.net/faq.html#simulating-users

# # testRandomise.py # import random import stringclass TestRandomise:def __init__(self, filename):self._users = []infile = open(filename, "r")for line in infile.readlines():self._users.append(string.split((line),','))infile.close()def getUserInfo(self):"Pick a random (user, password) from the list."return random.choice(self._users)# # Test script. Originally recorded by the TCPProxy. # from testRandomise import TestRandomise tre = TestRandomise("users.txt")class TestRunner:def __call__(self):# Get user for this run.(user, passwd) = tre.getUserInfo()# ...# Use the user details to log in.tests[2002].POST('https://host:443/securityservlet',( NVPair('functionname', 'Login'),NVPair('pagename', 'Login'),NVPair('ms_emailAddress', user),NVPair('ms_password', passwd), ))

統(tǒng)計圖：

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Locust

http://locust.io/

Locust 是一個開源負載測試工具。使用 Python 代碼定義用戶行為，也可以仿真百萬個用戶。

Locust 是非常簡單易用，分布式，用戶負載測試工具。Locust 主要為網(wǎng)站或者其他系統(tǒng)進行負載測試，能測試出一個系統(tǒng)可以并發(fā)處理多少用戶。

Locust 是完全基于時間的，因此單個機器支持幾千個并發(fā)用戶。相比其他許多事件驅(qū)動的應(yīng)用，Locust 不使用回調(diào)，而是使用輕量級的處理方式 gevent。

測試場景示例：
http://docs.locust.io/en/latest/quickstart.html#example-locustfile-py

from locust import HttpLocust, TaskSetdef login(l):l.client.post("/login", {"username":"ellen_key", "password":"education"})def index(l):l.client.get("/")def profile(l):l.client.get("/profile")class UserBehavior(TaskSet):tasks = {index:2, profile:1}def on_start(self):login(self)class WebsiteUser(HttpLocust):task_set = UserBehaviormin_wait=5000max_wait=9000

統(tǒng)計圖：

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其他未參與比較的工具

因為沒有腳本能力或CLI，所以未加入比較

• JMeter
• ApacheBench(ab)
• Tsung

Locust作者對JMeter和Tsung發(fā)的牢騷：

http://my.oschina.net/u/1433482/blog/464092#OSC_h4_3

我們研究了現(xiàn)有的解決方案，都不符合要求。比如Apache JMeter和Tsung。?

JMeter基于UI操作，容易上手，但基本上不具備編程能力。其次JMeter基于線程，要模擬數(shù)千用戶幾乎不可能。?

Tsung基于Erlang，能模擬上千用戶并易于擴展，但它基于XML的DSL，描述場景能力弱，且需要大量的數(shù)據(jù)處理才知道測試結(jié)果。

比較

比較科目x工具矩陣

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結(jié)論

很明顯，首選的全能選手就是?Gatling?，Akka Actor的并發(fā)模型就是來自于并發(fā)語言的鼻祖Erlang。

如果想自己擴展性能測試工具，那么Locust這個小而精的工具可以考慮。

nGrinder工具是韓國版微信Line開源的，并且專門開設(shè)了中文論壇，由韓國工程師回答中國開發(fā)者。但有兩個問題,一是官網(wǎng)太卡，其二示例都是片段不完整。

各位同學參照上面的對比，自己各取所需吧。

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轉(zhuǎn)載地址：https://testerhome.com/topics/3003

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Web Service 性能测试工具比较的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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