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Go:基于Go实现一个压测工具

文章目录

  • 写在前面
  • 整体架构
  • 通用数据处理模块
    • Http请求响应数据处理
    • Curl参数解析处理
  • 客户端模块
    • Http客户端处理
    • Grpc客户端处理
    • Websocket客户端处理
  • 连接处理模块
    • Grpc
    • Http
  • 统计数据模块
    • 统计原理
    • 实现过程

写在前面

本篇主要是基于Go来实现一个压测的工具,关于压测的内容可以参考其他的文章,这里默认了解压测的基本概念

基于Golang实现的压测工具

整体架构

在这里插入图片描述

整体系统架构比较简单

通用数据处理模块

Http请求响应数据处理

本项目支持http协议、websocket协议、grpc协议、Remote Authentication Dial-In User Service协议,因此需要构造出一个通用的http请求和响应的结构体,进行一个通用的封装:

// Request 请求数据
type Request struct {URL       string            // URLForm      string            // http/webSocket/tcpMethod    string            // 方法 GET/POST/PUTHeaders   map[string]string // HeadersBody      string            // bodyVerify    string            // 验证的方法Timeout   time.Duration     // 请求超时时间Debug     bool              // 是否开启Debug模式MaxCon    int               // 每个连接的请求数HTTP2     bool              // 是否使用http2.0Keepalive bool              // 是否开启长连接Code      int               // 验证的状态码Redirect  bool              // 是否重定向
}

这当中值得注意的是验证的方法,这里是因为在进行压测中,要判断返回的响应是否是正确的响应,因此要进行判断响应是否正确,所以要进行相应的函数的注册,因此对于一个请求,是有必要找到一个对应的请求方法来判断这个请求正确,之后进行记录

这个model的核心功能,就是生成一个http请求的结构体,来帮助进行存储

// NewRequest 生成请求结构体
// url 压测的url
// verify 验证方法 在server/verify中 http 支持:statusCode、json webSocket支持:json
// timeout 请求超时时间
// debug 是否开启debug
// path curl文件路径 http接口压测,自定义参数设置
func NewRequest(url string, verify string, code int, timeout time.Duration, debug bool, path string,reqHeaders []string, reqBody string, maxCon int, http2, keepalive, redirect bool) (request *Request, err error) {var (method  = "GET"headers = make(map[string]string)body    string)if path != "" {var curl *CURLcurl, err = ParseTheFile(path)if err != nil {return nil, err}if url == "" {url = curl.GetURL()}method = curl.GetMethod()headers = curl.GetHeaders()body = curl.GetBody()} else {if reqBody != "" {method = "POST"body = reqBody}for _, v := range reqHeaders {getHeaderValue(v, headers)}if _, ok := headers["Content-Type"]; !ok {headers["Content-Type"] = "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8"}}var form stringform, url = getForm(url)if form == "" {err = fmt.Errorf("url:%s 不合法,必须是完整http、webSocket连接", url)return}var ok boolswitch form {case FormTypeHTTP:// verifyif verify == "" {verify = "statusCode"}key := fmt.Sprintf("%s.%s", form, verify)_, ok = verifyMapHTTP[key]if !ok {err = errors.New("验证器不存在:" + key)return}case FormTypeWebSocket:// verifyif verify == "" {verify = "json"}key := fmt.Sprintf("%s.%s", form, verify)_, ok = verifyMapWebSocket[key]if !ok {err = errors.New("验证器不存在:" + key)return}}if timeout == 0 {timeout = 30 * time.Second}request = &Request{URL:       url,Form:      form,Method:    strings.ToUpper(method),Headers:   headers,Body:      body,Verify:    verify,Timeout:   timeout,Debug:     debug,MaxCon:    maxCon,HTTP2:     http2,Keepalive: keepalive,Code:      code,Redirect:  redirect,}return
}

之后是对于对应的响应的封装,结构体定义为:

// RequestResults 请求结果
type RequestResults struct {ID            string // 消息IDChanID        uint64 // 消息IDTime          uint64 // 请求时间 纳秒IsSucceed     bool   // 是否请求成功ErrCode       int    // 错误码ReceivedBytes int64
}

Curl参数解析处理

对于这个模块,本项目中实现的逻辑是根据一个指定的Curl的文件,对于文件中的Curl进行解析,即可解析出对应的Http请求的参数,具体代码链接如下

https://gitee.com/zhaobohan/stress-testing/blob/master/model/curl_model.go

客户端模块

Http客户端处理

在该模块中主要是对于Http客户端进行处理,对于普通请求和Http2.0请求进行了特化处理,支持根据客户端ID来获取到指定的客户端,建立映射关系

具体的核心成员为:

var (mutex sync.RWMutex// clients 客户端// key 客户端id - value 客户端clients = make(map[uint64]*http.Client)
)

再具体的,对于客户端的封装,主要操作是,对于Client的构造

// createLangHTTPClient 初始化长连接客户端参数
// 创建了一个配置了长连接的 HTTP 客户端传输对象
func createLangHTTPClient(request *model.Request) *http.Client {tr := &http.Transport{// 使用 net.Dialer 来建立 TCP 连接// Timeout 设置为 30 秒,表示如果连接在 30 秒内没有建立成功,则超时// KeepAlive 设置为 30 秒,表示连接建立后,如果 30 秒内没有数据传输,则发送一个 keep-alive 探测包以保持连接DialContext: (&net.Dialer{Timeout:   30 * time.Second,KeepAlive: 30 * time.Second,}).DialContext,MaxIdleConns:        0,                // 最大连接数,默认0无穷大MaxIdleConnsPerHost: request.MaxCon,   // 对每个host的最大连接数量(MaxIdleConnsPerHost<=MaxIdleConns)IdleConnTimeout:     90 * time.Second, // 多长时间未使用自动关闭连接// InsecureSkipVerify 设置为 true,表示不验证服务器的 SSL 证书TLSClientConfig: &tls.Config{InsecureSkipVerify: true},}if request.HTTP2 {// 使用真实证书 验证证书 模拟真实请求tr = &http.Transport{DialContext: (&net.Dialer{Timeout:   30 * time.Second,KeepAlive: 30 * time.Second,}).DialContext,MaxIdleConns:        0,                // 最大连接数,默认0无穷大MaxIdleConnsPerHost: request.MaxCon,   // 对每个host的最大连接数量(MaxIdleConnsPerHost<=MaxIdleConns)IdleConnTimeout:     90 * time.Second, // 多长时间未使用自动关闭连接// 配置 TLS 客户端设置,InsecureSkipVerify 设置为 false,表示验证服务器的 SSL 证书TLSClientConfig: &tls.Config{InsecureSkipVerify: false},}// 将 tr 配置为支持 HTTP/2 协议_ = http2.ConfigureTransport(tr)}client := &http.Client{Transport: tr,}// 禁止 HTTP 客户端自动重定向,而是让客户端在遇到重定向时停止并返回最后一个响应if !request.Redirect {client.CheckRedirect = func(req *http.Request, via []*http.Request) error {return http.ErrUseLastResponse}}return client
}

https://gitee.com/zhaobohan/stress-testing/blob/master/server/client/http_client.go

Grpc客户端处理

对于Grpc的构造来说,主要实现的功能是建立连接等,这些操作是较为简单的操作,因此这里不具体讲述

// GrpcSocket grpc
type GrpcSocket struct {conn    *grpc.ClientConnaddress string
}

conn和Address主要都是借助于两个类的成员函数来完成,解析地址和建立连接

其余模块可在代码中查看,这里不进行过多讲述

https://gitee.com/zhaobohan/stress-testing/blob/master/server/client/grpc_client.go

Websocket客户端处理

// WebSocket webSocket
type WebSocket struct {conn       *websocket.ConnURLLink    stringURL        *url.URLIsSsl      boolHTTPHeader map[string]string
}

其余模块可在代码中查看,这里不进行过多讲述

https://gitee.com/zhaobohan/stress-testing/blob/master/server/client/websocket_client.go

连接处理模块

Grpc

对于Grpc的测试,这里模拟了一个rpc调用,执行了一个Hello World的函数,之后填充相应的数据作为请求的响应,最后将结果返回

// grpcRequest 请求
func grpcRequest(chanID uint64, ch chan<- *model.RequestResults, i uint64, request *model.Request,ws *client.GrpcSocket) {var (startTime = time.Now()isSucceed = falseerrCode   = model.HTTPOk)// 获取连接conn := ws.GetConn()if conn == nil {errCode = model.RequestErr} else {c := pb.NewApiServerClient(conn)var (ctx = context.Background()req = &pb.Request{UserName: request.Body,})// 发送请求,获得响应rsp, err := c.HelloWorld(ctx, req)if err != nil {errCode = model.RequestErr} else {// 200 为成功if rsp.Code != 200 {errCode = model.RequestErr} else {isSucceed = true}}}requestTime := uint64(helper.DiffNano(startTime))requestResults := &model.RequestResults{Time:      requestTime,IsSucceed: isSucceed,ErrCode:   errCode,}requestResults.SetID(chanID, i)ch <- requestResults
}

Http

对于Http的测试,效果也基本类似,原理也基本相同

// HTTP 请求
func HTTP(ctx context.Context, chanID uint64, ch chan<- *model.RequestResults, totalNumber uint64, wg *sync.WaitGroup,request *model.Request) {defer func() {wg.Done()}()for i := uint64(0); i < totalNumber; i++ {if ctx.Err() != nil {break}list := getRequestList(request)isSucceed, errCode, requestTime, contentLength := sendList(chanID, list)requestResults := &model.RequestResults{Time:          requestTime,IsSucceed:     isSucceed,ErrCode:       errCode,ReceivedBytes: contentLength,}requestResults.SetID(chanID, i)ch <- requestResults}return
}

统计数据模块

下面来看计算统计数据模块

统计原理

这里需要统计的数据有以下:

耗时、并发数、成功数、失败数、qps、最长耗时、最短耗时、平均耗时、下载字节、字节每秒、状态码

其中这里需要注意的,计算的数据有QPS,其他基本都可以经过简单的计算得出

那QPS该如何进行计算呢?这里来这样进行计算:

QPS = 服务器每秒钟处理请求数量 (req/sec 请求数/秒)

定义:单个协程耗时T, 所有协程压测总时间 sumT,协程数 n

如果:只有一个协程,假设接口耗时为 2毫秒,每个协程请求了10次接口,每个协程耗总耗时210=20毫秒,sumT=20
QPS = 10/20
1000=500

如果:只有十个协程,假设接口耗时为 2毫秒,每个协程请求了10次接口,每个协程耗总耗时210=20毫秒,sumT=2010=200
QPS = 100/(200/10)*1000=5000

上诉两个示例现实中总耗时都是20毫秒,示例二 请求了100次接口,QPS应该为 示例一 的10倍,所以示例二的实际总QPS为5000

除以协程数的意义是,sumT是所有协程耗时总和

实现过程

这个模块主要是定时进行一个统计压测的结论并进行打印的工作,依赖的函数是

// calculateData 计算数据
func calculateData(concurrent, processingTime, requestTime, maxTime, minTime, successNum, failureNum uint64,chanIDLen int, errCode *sync.Map, receivedBytes int64) {if processingTime == 0 {processingTime = 1}var (qps              float64averageTime      float64maxTimeFloat     float64minTimeFloat     float64requestTimeFloat float64)// 平均 QPS 成功数*总协程数/总耗时 (每秒)if processingTime != 0 {qps = float64(successNum*concurrent) * (1e9 / float64(processingTime))}// 平均时长 总耗时/总请求数/并发数 纳秒=>毫秒if successNum != 0 && concurrent != 0 {averageTime = float64(processingTime) / float64(successNum*1e6)}// 纳秒=>毫秒maxTimeFloat = float64(maxTime) / 1e6minTimeFloat = float64(minTime) / 1e6requestTimeFloat = float64(requestTime) / 1e9// 打印的时长都为毫秒table(successNum, failureNum, errCode, qps, averageTime, maxTimeFloat, minTimeFloat, requestTimeFloat, chanIDLen,receivedBytes)
}

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算法【有依赖的背包】

有依赖的背包是指多个物品变成一个复合物品&#xff08;互斥&#xff09;&#xff0c;每件复合物品不要和怎么要多种可能性展开。时间复杂度O(物品个数 * 背包容量)&#xff0c;额外空间复杂度O(背包容量)。 下面通过题目加深理解。 题目一 测试链接&#xff1a;[NOIP2006 提…...

【Linux】 冯诺依曼体系与计算机系统架构全解

Linux相关知识点可以通过点击以下链接进行学习一起加油&#xff01;初识指令指令进阶权限管理yum包管理与vim编辑器GCC/G编译器make与Makefile自动化构建GDB调试器与Git版本控制工具Linux下进度条 冯诺依曼体系是现代计算机设计的基石&#xff0c;其统一存储和顺序执行理念推动…...

【深度学习】 UNet详解

UNet 是一种经典的卷积神经网络&#xff08;Convolutional Neural Network, CNN&#xff09;架构&#xff0c;专为生物医学图像分割任务设计。该模型于 2015 年由 Olaf Ronneberger 等人在论文《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》中首次提出&…...

“深入浅出”系列之算法篇:(2)openCV、openMV、openGL

OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux囚、Windows 和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效,由一系列 C函数和少量C类构成&#xff0c;同时也提供了Python 接口&#xff0c;实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenMV是一个开源&#xff0c;低成本&am…...

低代码系统-产品架构案例介绍、得帆云(八)

产品名称 得帆云DeCode低代码平台-私有化 得帆云DeMDM主数据管理平台 得帆云DeCode低代码平台-公有云 得帆云DePortal企业门户 得帆云DeFusion融合集成平台 得帆云DeHoop数据中台 名词 概念 云原生 指自己搭建的运维平台&#xff0c;区别于阿里云、腾讯云 Dehoop 指…...

web3py+flask+ganache的智能合约教育平台

最近在学习web3的接口文档&#xff0c;使用web3pyflaskganache写了一个简易的智能合约教育平台&#xff0c;语言用的是python&#xff0c;ganche直接使用的本地区块链网络&#xff0c;用web3py进行交互。 代码逻辑不难&#xff0c;可以私信或者到我的闲鱼号夏沫mds获取我的代码…...

(长期更新)《零基础入门 ArcGIS(ArcMap) 》实验六----流域综合处理(超超超详细!!!)

流域综合处理 流域综合治理是根据流域自然和社会经济状况及区域国民经济发展的要求,以流域水流失治理为中心,以提高生态经济效益和社会经济持续发展为目标,以基本农田优化结构和高效利用及植被建设为重点,建立具有水土保持兼高效生态经济功能的半山区流域综合治理模式。数字高程…...

基于 WPF 平台使用纯 C# 实现动态处理 json 字符串

一、引言 在当今的软件开发领域&#xff0c;数据的交换与存储变得愈发频繁&#xff0c;JSON&#xff08;JavaScript Object Notation&#xff09;作为一种轻量级的数据交换格式&#xff0c;以其简洁、易读、便于解析和生成的特点&#xff0c;被广泛应用于各种应用程序中。在 W…...