摘要:前言大家好,我是测试君最近有小伙伴后台给我留言,说自己用写了一个大文件上传的接口,现在想本地检验一下接口并发的稳定性,问我有没有好的方案本篇文章以文件上传为例,聊聊并发执行脚本的完整流程实现文件上传大文件上传包含个步骤,
大家好,我是测试君!
最近有小伙伴后台给我留言,说自己用 Django 写了一个大文件上传的 Api 接口,现在想本地检验一下接口并发的稳定性,问我有没有好的方案
本篇文章以文件上传为例,聊聊 Jmeter 并发执行 Python 脚本的完整流程
大文件上传包含 3 个步骤,分别是:
2-1 获取文件信息及切片数目
首先,获取文件的大小
然后,利用预设的切片大小获取分段总数
最后,获取文件名及 md5 值
import osimport mathimport hashlibdef get_file_md5(self, file_path): """获取文件的md5值""" with open(file_path, "rb") as f: data = f.read() return hashlib.md5(data).hexdigest()def get_filename(self, filepath): """获取文件原始名称""" # 文件名带后缀 filename_with_suffix = os.path.basename(filepath) # 文件名 filename = filename_with_suffix.split(".")[0] # 后缀名 suffix = filename_with_suffix.split(".")[-1] return filename_with_suffix, filename, suffixdef get_chunk_info(self, file_path): """获取分段信息""" # 获取文件总大小(字节) file_total_size = os.path.getsize(file_path) print(file_total_size) # 分段总数 total_chunks_num = math.ceil(file_total_size / self.chunk_size) # 文件名(带后缀) filename = self.get_filename(file_path)[0] # 文件的md5值 file_md5 = self.get_file_md5(file_path) return file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5
2-2 切片及分段上传
利用分段总数和分段大小,对文件进行切片,调用分段文件上传接口
import requestsdef do_chunk_and_upload(self, file_path): """将文件分段处理,并上传""" file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(file_path) # 遍历 for index in range(total_chunks_num): print("第{}次文件上传".format(index + 1)) if index + 1 == total_chunks_num: partSize = file_total_size % chunk_size else: partSize = chunk_size # 文件偏移量 offset = index * chunk_size # 生成分片id,从1开始 chunk_id = index + 1 print("开始准备上传文件") print("分片id:", chunk_id, "文件偏移量:", offset, ",当前分片大小:", partSize, ) # 分段上传文件 self.__upload(offset, chunk_id, file_path, file_md5, filename, partSize, total_chunks_num)def __upload(self, offset, chunk_id, file_path, file_md5, filename, partSize, total): """分次上传文件""" url = "http://**/file/brust/upload" params = {"chunk": chunk_id, "fileMD5": file_md5, "fileName": filename, "partSize": partSize, "total": total } # 根据文件路径及偏移量,读取文件二进制数据 current_file = open(file_path, "rb") current_file.seek(offset) files = {"file": current_file.read(partSize)} resp = requests.post(url, params=params, files=files).text print(resp)
2-3 合并文件
最后调用合并文件的接口,将分段小文件合成大文件
def merge_file(self, filepath): """合并""" url = "http://**/file/brust/merge" file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(filepath) payload = json.dumps( { "fileMD5": file_md5, "chunkTotal": total_chunks_num, "fileName": filename } ) print(payload) headers = { "Content-Type": "application/json" } resp = requests.post(url, headers=headers, data=payload).text print(resp)
2-4 文件路径参数化
为了并发执行,将文件上传路径参数化
# fileupload.py...if __name__ == "__main__": filepath = sys.argv[1] # 每一段切片的大小(MB) chunk_size = 2 * 1024 * 1024 fileApi = FileApi(chunk_size) # 分段上传 fileApi.do_chunk_and_upload(filepath) # 合并 fileApi.merge_file(filepath)
在使用 Jmeter 创建并发流程前,我们需要编写批处理脚本
其中,执行批处理脚本时,需要跟上文件路径一起执行
# cmd.bat@echo offset filepath=%1python C:/Users/xingag/Desktop/rpc_demo/fileupload.py %*
然后,在本地新建一个 CSV 文件,写入多个文件路径
# 准备多个文件路径(csv)C://Users//xingag//Desktop//charles-proxy-4.6.1-win64.msiC://Users//xingag//Desktop//V2.0.pdfC://Users//xingag//Desktop//HBuilder1.zipC://Users//xingag//Desktop//HBuilder2.zip
接着,就可以使用 Jmeter 创建并发流程了
完整步骤如下:
这里线程组数目与上面文件数目保持一致即可
同步定时器中的「 模拟用户组的数量 」和上面参数数量保持一致
指向上面准备的 csv 数据文件,设置文件格式为 UTF-8,变量名称设置为 file_path,最后将线程共享模式设置为「 当前线程组 」
添加调试取样器,方便调试
添加 OS 进程取样器
选择上面创建的批处理文件,命令行参数设置为「 ${file_path} 」
运行上面创建的 Jmeter 并发流程,在结果数中可以查看并发上传文件的结果
当然,我们可以增加并发数量去模拟真实的使用场景,只需要修改 CSV 数据源及 Jmeter 参数即可
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