黑羽压测功能说明

# 创建客户端     
client = HttpClient('127.0.0.1', # 目标地址:端口
                    timeout=10   # 超时时间，单位秒) 

# 登录， 成功后的cookie会自动保存在client对象里                     
response = client.post(
    "/api/mgr/signin",
    data={
        'username':'byhy',
        'password':'88888888'
    })

# 后续请求自动携带cookie里面的sessionid
response = client.get(
    "/api/path1",
    )

token机制

如果被测系统使用的是 token 机制。登录后，服务端通常会在响应消息头中存入token。客户端后续的请求必须在指定头中携带token。

黑羽压测可以方便的从响应消息中提取内容，并且在后续请求消息中存入。

下面提供了一个示例：

# 创建客户端     
client = HttpClient('127.0.0.1', # 目标地址:端口
                    timeout=10   # 超时时间，单位秒
                       ) 

# 登录， 成功后，token通常在响应消息的消息头中
# 本例中，token所在的消息头名为 jwt
response = client.post(
    "/api/mgr/signin",
    data={
        'username':'byhy',
        'password':'88888888'
    })

# 获取消息头jwt值
jwt = response.getheader('jwt')  

# 后续发送请求，需要在消息头jwt中携带响应中的值
response = client.get(
    "/api/path1",
    # 消息头写在下面字典中
    headers={
        'jwt':jwt
    })

检查响应中的数据

性能测试，我们不能只是检查是否收到了响应就行了。

我们还需要检查响应消息对不对。

要检查HTTP响应消息是否正确，就是检查 各个部分 是否正确，比如状态码、响应消息头、消息体等等。

这些黑羽压测有响应的自动代码生成条目，如下

比如，你要检查响应消息的状态码，如下图箭头处，点击 查看响应状态码

会自动产生代码行

print(f"响应状态码为 {response.status} ")

我们就知道了 response.status 就是从响应中获取状态码的。

所以我们就可以写出如下代码

# 创建客户端     
client = HttpClient('127.0.0.1',
                    timeout=10
                       ) 

# 发送请求
response = client.get("/api/mgr/signin")

# 检查状态码，必须是200
if (response.status != 200):
    print('状态码不是200，本次操作无法继续')
    # 汇报错误，加入统计结果中
    Stats.oneError()
    # 日志写入详细信息，方便性能测试定位问题
    TestLogger.write('/api/mgr/signin error')

# 后续代码

特别要注意这两行代码：

    # 汇报错误，加入统计结果中
    Stats.oneError()
    # 日志写入详细信息，方便性能测试定位问题
    TestLogger.write('/api/mgr/signin error')

黑羽压测代码检查到服务端响应数据有错，就应该记录下来。

Stats.oneError() 是告诉黑羽压测控制台，有错误，这样会在统计图里面显示出一个错误统计。

TestLogger.write() 是立即把错误信息写入测试日志中（日志文件在项目目录的log文件夹中）。

写日志功能 非常有用 ：

可以方便开发人员定位问题

比如出现错误时，可以写入详细的错误信息，请求消息的sessionid号，对应的用户id，设备号等。

这样开发人员就可以根据日志中的信息定位产品的问题。

还可以灵活的添加统计信息，实现各种特殊的需求

比如，要统计整个测试过程中响应时长的各种范围，以及各范围内 API请求数量和对应的用户

就可以自行添加如下代码：

response = client.get("/api/mgr/signin")


rt = response.responseTime # 获取响应时长

if rt > 1000: # 大于1秒
    TestLogger.write(f'API list_order >1s|{username}')
elif rt > 500: # 大于0.5秒
    TestLogger.write(f'API list_order >0.5s|{username}')
elif rt > 100: # 大于0.1秒
    TestLogger.write(f'API list_order >0.1s|{username}')
elif rt > 50: # 大于0.05秒
    TestLogger.write(f'API list_order >0.05s|{username}')

在测试结束后，分析测试日志，即可得知。

怎么分析日志？写Python程序啊，数据文件分析是Python最擅长的了，请看白月黑羽Python基础教程

前后消息数据关联

模拟性能测试的过程中，经常需要将前面一个响应消息的一些数据进行处理传入到后续的请求中。

比如，一个API消息 /getopcode ，响应消息体是 json格式，如下

{
    "opcode" : "25ea6534y6sdef"
}

下一条 API 消息 /bugdevice，是 json格式的消息体，如下，

{
    "opcode-md5" : "3223sdfsdf23202304",
    "action"  : 'bug_sword'
}

其中 opcode-md5 是前面返回的 opcode值的md5结果。

该怎么办呢？

同样，如下图所示，点击红色箭头处 查看消息体json格式

会自动产生蓝色箭头处的代码行，如下

pprint(response.json('utf8'))

我们就知道了 response.json(‘utf8’) 就是从响应中获取json格式消息体内容的（转化为对应的Python数据对象）。

所以我们就可以写出如下代码

# 导入产生md5的库
import hashlib
m = hashlib.md5()

# 创建客户端     
client = HttpClient('127.0.0.1',
                    timeout=10
                       ) 

# 发送请求1
response = client.get("/getopcode")

# 获取opcode        
opcode = response.json('utf8')['opcode']

# 传入md5源数据
m.update(opcode.encode())
# 产生哈希值的十六进制表示
opcode-md5= m.hexdigest()

# 发送请求2
response = client.post(
    "/bugdevice",
    json={
        'opcode-md5':opcode-md5,
        'action':'bug_sword'
    })

您需要高效学习，找工作？点击咨询报名实战班

点击查看学员就业情况

模拟不同的客户行为

做性能测试，应该尽量模拟真实的场景。

所以每个客户端都应该对应不同的客户，使用不同的压力数据。

比如，很多人会把不同客户对应的加压数据存储在数据文件中。

需要黑羽压测从数据文件中读入数据并且分配到各个客户端。

比如，现在有如下格式的数据文件 lt.data,

mike  | 43654234 | 43
john  | 63562234 | 13
jerry | 95692234 | 23
paton | 54972234 | 41
larry | 72992224 | 76
....

里面每行存储的是被测系统中的用户名、密码、等级

做性能测试时，必须要使用这个里面的数据。

这样用黑羽压测怎么做呢？

大家进入到性能场景界面，注意到右边有一个自动代码产生条目 启动客户端，携带参数

点击，产生如下代码

# 定义每个客户端对应的参数
args = ['user1','user2','user3']

createClients(
    'act-1', # 客户端名称
    3,       # 客户端数量    
    1,       # 启动间隔时间，秒
    args     # 客户端参数
    )

createClients 可以产生多个客户端的，而且我们可以为每个客户端提供 不同的参数数据 。

该函数最后一个参数 args 就是为每个客户端提供的参数数据用的。

该参数的类型应该是一个列表或者元组，里面的元素就是依次传递给每个客户端的数据对象。

在上面的例子中，启动的3个客户端分别接收到的参数数据就是字符串 ‘user1’,‘user2’,‘user3’，这3个客户端就会分别模拟这3个客户进行操作引起的压力。

现在的问题是：这些参数，在单个客户端脚本中如何获得，并使用呢？

我们可以直接使用 arg 这个内置变量名。

arg 这个内置变量名就存储了性能场景脚本分配的参数对象。

比如，我们可以定义如下的客户端脚本：

# 创建客户端     
client = HttpClient('127.0.0.1', # 目标地址:端口
                    timeout=10   # 超时时间，单位秒
                   ) 
# 打印传入的参数                   
print(f'传入参数 {arg}')    

response = client.get(
    f"/api/{arg}"  # 请求URL，里面的用户名使用传入的参数
    )

这样，我们运行性能测试场景，就会产生如下的输入信息：

传入参数 user1
1563502644 s: send      1
1563502644 s: recv      1 | avg reponse time 0.0010
传入参数 user2
1563502645 s: send      1
1563502645 s: recv      1 | avg reponse time 0.0000
传入参数 user3
1563502646 s: send      1
1563502646 s: recv      1 | avg reponse time 0.0000

好了，有了上面的示例，聪明的读者，你知道，对于要读入1000条用户数据给不同的客户端使用，该怎么写代码了吗？

对了，我们可以这样定义性能场景

# 读入文件每行内容到 lines
with open(r'd:\data.txt')  as f:
    lines = f.read().splitlines()

# 传入每个客户端参数列表 users
users = []

for line in lines:
    # 把文件每行中的用户名、密码、等级取出存入列表对象
    parts = line.split('|')
    user = [part.strip() for part in parts]
    users.append(user)

# 再启动1000个客户端，
# users里面的每个用户信息 依次传递给 每个客户端
createClients(
    'act-1', 
    1000,          
    1,       
    users # 传入给每个客户端的参数
    )

这样，每个启动的客户端arg变量里面得到的数据，就是如下格式的列表对象，

['mike', '43654234', '43']

我们就可以使用里面的用户名、密码、等级等信息给本客户端进行测试了。

做功能测试

黑羽压测是一款性能测试工具，但是我们也可以使用它，很方便的做 API接口功能测试 。

具体的操作，请大家点击此处链接，观看讲解视频

监控主机的系统资源占用

在性能测试的时候，我们往往需要监控被测服务主机的 CPU/内存/磁盘IO 使用情况，并且需要在测试结束时产生性能图表。

黑羽压测让这一切都变的简单。

具体的操作，请大家点击此处链接，观看讲解视频

部署到远程Linux运行

有时，我们被测系统在远程，黑羽压测控制台界面直接发起本地加压，离被测系统太远，不适合做压力源。

这时，可以部署黑羽压测到多台远程Linux机器上。

另外，如果被测系统的性能指标特别高，需要有更多的测试机器，同时给被测系统加压力。

这时，我们可以部署黑羽压测到多台远程Linux机器上，启动压力测试。

具体的操作，请大家点击此处链接，观看讲解视频

黑羽压测 功能说明

登录

cookie session 机制

token机制

检查响应中的数据

前后消息数据关联

您需要高效学习，找工作？ 点击咨询 报名实战班

点击查看学员就业情况

模拟不同的客户行为

做功能测试

监控主机的系统资源占用

部署到远程Linux运行

黑羽压测功能说明

您需要高效学习，找工作？点击咨询报名实战班