摘要：在性能測試中，達到相應的性能指標對于一個軟件來說十分重要，在本文中，將介紹一種現代化性能測試工具k6。
本文分享自華為云社區《基于k6和python進行自動化性能測試》，作者： 風做了云的夢。
【資料圖】
當我們開發完成一個應用程序時，往往需要對其進行性能測試，以幫助我們更好的優化程序以及發現程序中的一些bug。在性能測試中，達到相應的性能指標對于一個軟件來說十分重要，在本文中，將介紹一種現代化性能測試工具k6。
k6是一個開源工具，基于JavaScript可以編寫k6的測試腳本，測試Web應用程序以及API的性能，支持HTTP等多種協議，可以很好地模擬各種高負載場景，充分驗證程序穩定性和性能。k6支持Linux、MacOS等多個平臺，通過k6官網根據提示即可在各個平臺快速安裝k6，終端輸入k6 version出現如下顯示說明安裝成功。
以下是一個簡單的k6測試腳本，通過k6的HTTP API模擬Get請求，并且休眠一秒鐘：K
import http from "k6/http";import { sleep } from "k6";export default function () { http.get("https://test-api.com"); sleep(1);}通過執行下面這行代碼，運行腳本，即可對服務完成測試。
k6 run test-script.js
k6提供了豐富的功能，以下是k6常用的一些API，具體可以參考官網文檔介紹：
- http.get(url, [options])：發送GET請求。- http.post(url, body, [options])：發送POST請求。- check(res, checks)：檢查響應是否符合預期。- group(name, func)：將一組請求分組并統計性能指標。- sleep(duration)：休眠指定的時間。
k6的測試結果包括以下一些指標，可以根據這些指標，更好的優化程序。
- VUs：虛擬用戶的數量。- Iterations：迭代次數。- RPS：每秒鐘的請求數。- Duration：測試持續時間。- Data Sent/Received：發送和接收的數據量。- Checks：檢查的數量。- Status codes：響應狀態碼的數量。- Errors：錯誤的數量。- Latency distribution：延遲分布。
通過Python和k6你可以更加高效的完成符合自己要求的自動化測試，Python可以提供非常多的工具庫，用來收集處理k6返回的結果。 我們可以編寫以下k6測試腳本，并且通過Python去執行它，相關注釋我已經標注出來，在handleSummary函數中，我們可以通過metrics來獲取各種測試信息，具體如代碼所示，可以參考官網關于metrics的介紹，同時自定義環境變量的使用也十分方便，可以參考代碼中的使用方式。
import http from "k6/http";import { check, sleep} from "k6";import {Rate} from "k6/metrics";export default function() { #post請求所需要的body體 let requestBody = { "xxx":[ "xxxxx" ], "xxxx": __ENV.MyVar # MyVar為自定義的環境變量，可以通過__ENV調用，在執行腳本時可直接通過MyVar=xxx傳值 }; #url const url = "http://example.com"; const payload = JSON.stringify(requestBody); const params = { headers: { "Content-Type": "application/json", }, timeout: "100s" #每個請求的超時時間 }; let res = http.post(url, payload, params); #檢測結果是否是200OK check(res, { "status is 200": (r) => r.status === 200 });}export function handleSummary(data) { #通過data.metrics中的字段可以獲取你想要的一些信息，例如每個請求的持續時間和吞吐量 const time = `${data.metrics.http_req_duration.values.avg.toFixed(3)}`; const rps = `${data.metrics.http_reqs.values.rate.toFixed(3)}`; const res = `${time} ${rps}`; console.log(res); # 利用console.log可以將內容打印到控制臺 return {stdout : res}; #輸出到標準輸出}如下是一個Python代碼示例，相關代碼已經注釋，通過Python中的subprocess模塊執行k6腳本，并且捕獲k6腳本的輸出，通過pandas庫進行整理輸出到excel中。還可以通過argparse庫解析命令行參數傳入k6腳本中，更加靈活，高效。
# -*- coding: utf-8 -*-import subprocessfrom alive_progress import alive_bar # 非常豐富的進度條工具庫from tqdm import tqdm # 進度條工具庫import pandas as pd # 可以用來處理文本excel，csv等from collections import OrderedDictimport argparse # 用來解析命令行參數 import timeprint("測試時間 : ", time.strftime("%b %d %Y %H:%M:%S", time.gmtime(time.time())))print("************開始測試啦！ 祈禱不出錯！**************")# 需要測試的測試語句集合test_examples = [ "aaaaaaa", "bbbbbbb", "ccccccc"]dataMap = {"test": test_examples}parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("-d", default="60s", help="duration time", dest="duration_time") #解析命令行參數，控制測試時間args = parser.parse_args()print("每條語句測試時間 : ", args.duration_time)vus = ["10", "20", "30", "40"] # 并發數集合 ，分別測試并發數為10,20,30,40的場景cols_name = ["1-avg/ms", "1-rps/s", "10-avg/ms", "10-rps/s","20-avg/ms", "20-rps/s","50-avg/ms", "50-rps/s"] # excel的列名# 循環測試，可以將多個需要測試的語句集合放入到dataMap中for (name, data) in dataMap.items(): print("當前測試的項目為 ：", name) res = OrderedDict() res["test_examples"] = [] for n in cols_name: res[n] = [] df = pd.DataFrame(res) excel_name = name + ".xlsx" df.to_excel(excel_name, index=False) for query in data: print("當前測試語句為 ：", query) origin = pd.read_excel(excel_name) with alive_bar(len(vus)) as bar: temp_dict = {} temp_dict["test_examples"] = query for vu in vus: keyRps = vu + "-rps/s" keyTime = vu + "-avg/ms" MyVar="MyVar=" + query #通過Popen執行k6腳本，并且捕獲它的標準輸出 process = subprocess.Popen(["k6", "run", "--quiet", "script.js", "--env", MyVar, "--vus", vu, "--duration", args.duration_time], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) result = process.stdout.read() temp = result.split() temp_dict[keyTime] = temp[0].decode(); temp_dict[keyRps] = temp[1].decode(); print("并發：", vu, temp[0].decode(), temp[1].decode()) bar() #將腳本輸出寫到excel save_data = origin.append(temp_dict, ignore_index=True) save_data.to_excel(excel_name, index=False)執行此Python腳本，可以得到類似以下輸出：
1、k6官網文檔鏈接：https://k6.io/docs/
2、k6安裝鏈接：https://k6.io/docs/get-started/installation/
號外
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