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詳情介紹
Pylot -Pylot是一款開源的測試web service性能和擴展性的工具,它運行HTTP 負載測試,這對容量計劃,確定基準點,分析以及系統(tǒng)調(diào)優(yōu)都很有用處。Pylot產(chǎn)生并發(fā)負載(HTTP Requests),檢驗服務(wù)器響應(yīng),以及產(chǎn)生帶有metrics的報表。通過GUI或者shell/console來執(zhí)行和監(jiān)視test suites。
Pylo是一款適合在Windows電腦上運行的服務(wù)器壓力測試程序,這是一款開源的用以測試 Web Service性能和擴展性的工具,它運行HTTP負載測試,這對于制定容量計劃、確定基準點、分析系統(tǒng)瓶頸以及系統(tǒng)調(diào)優(yōu)都非常有用。
Pylot這款Web壓力測試軟件特點:HTTP和HTTPS(SSL)支持、多線程負載生成器、自動cookie處理、響應(yīng)驗證與正則表達式、執(zhí)行/監(jiān)控控制臺、實時統(tǒng)計、結(jié)果報告和圖形、定制的timer、GUI模式、外殼/控制臺模式、跨平臺。
在使用過程中,Pylot會發(fā)起并發(fā)請求(HTTP Requests),檢驗服務(wù)器響應(yīng),以及帶有相關(guān)指標的報表。它通過GUI或者Shell/Console來執(zhí)行和監(jiān)視對被測試網(wǎng)站的測試過程,如果配合上numpy、matplotlib就可以自動繪制圖表,形象地展示服務(wù)器壓力測試全過程。
Pylot網(wǎng)站web服務(wù)器性能和負載壓力測試安裝教程:一、運行Pylot測試前的相關(guān)準備工具
1、下載并安裝python,這是python下載地址。
2、設(shè)置環(huán)境變量。安裝好了python后,進入Windows的“環(huán)境變量”設(shè)置界面。
3、在“系統(tǒng)變量”中編輯“Path”。
4、在“變量值”最后加上 ;C:\Python25 (注:這里python是默認安裝在C盤中)
5、設(shè)置完成后,執(zhí)行Windows的運行,輸入 python 。
6、如果顯示以下內(nèi)容,則表示python已經(jīng)成功在你的Windows電腦上安裝并運行了。
7、下載并安裝numpy,這是numpy下載地址。(32位)
8、下載并安裝matplotlib,這是matplotlib下載地址。(32位)
9、注:numpy和matplotlib是可選的,不安裝numpy和matplotlib,直接使用python+Pylot也可以進行壓力測試,只不過不會自動繪制出圖表出來。
10、下載并解壓 Pylot
1、解壓Pylot,進入到pylot_1.26文件夾中,打開 testcases.xml,把“//www.example.com/”改為你要測試的網(wǎng)址,然后保存文件。
2、點擊“開始”-“運行”,輸入cmd,點擊“確定”,打開DOS窗口,進入pylot的目錄。
3、Pylot測試的命令是:python run.py -a 20 -d 10,其中-a表示是20個并發(fā)連接,-d表示持續(xù)測試時間10秒。
4、運行命令后,你會看到命令執(zhí)行過程,運行結(jié)束后,就可以看到基本的壓力測試數(shù)據(jù),如請求數(shù)、錯誤數(shù)、響應(yīng)時間、接收數(shù)據(jù)量等等。(點擊放大)
1、Pylot運行完成后,會在Pylot程序的目錄results中生成一個按照時間命令的文件夾,這里就是詳細的Pylot測試報告。
2、在Pylot報告中,Results Summary是概況,總請求數(shù)、錯誤請求數(shù)、數(shù)據(jù)流量,Response Time (secs)是指隨著測試完成度增加而變化響應(yīng)時間,Throughput (req/sec)是指隨著測試完成度的增加而顯示的每秒請求數(shù)。
3、下方有Response Time圖表。(點擊放大)
4、還有Throughput請求數(shù)圖表。(點擊放大)
5、Agent Details就是詳細列出每一個客戶連接時服務(wù)器的響應(yīng)時間、請求流量等。
6、在最后,Pylot還會列出響應(yīng)的最短時間和最長時間。
1、Pylot實際上只需要python就可以正常運行,如果不安裝numpy和matplotlib,則在Pylot的壓力測試報告中不會顯示圖表,python成功運行的關(guān)鍵設(shè)置好Windows環(huán)境變量。
2、經(jīng)過部落測試,python 2.5、python 1.26、numpy-1.4.1(32位)、matplotlib-1.1.0(32位)在Windows XP中測試通過,其它的版本會出現(xiàn)莫名的不兼容性問題。
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