性能工具之Taurus场景使用（进阶篇）

前言

在上两文中介绍了安装和入门使用，本文我们来看看 Taurus 一些进阶的玩法。​​​​​​

复杂场景统一测试

复杂场景的压力测试，如果有多个同学从事脚本开发，则有时必须使用多个测试脚本文件。这意味着将多个测试脚本需要集成到单个压力测试中。在 JMeter 中可以通过使用 ​​TestFragments​​ 功能部分解决，但是它需要手动管理主测试模块才能添加测试片段，将其排列到线程组中，计算压力场景等。

下面将介绍 Taurus 运行 JMeter 测试，从 YAML 设置和覆盖 JMeter 测试的某些测试参数，以及使用多个 YAML 文件构建统一的单个测试的各种场景。

多个JMeter JMX测试

这里我演示三个 JMeter 示例脚本：

• build-ftp-test-plan.jmx
• build-webservice-test-plan
• jmx build-web-test-plan.jmx

运行多个 JMeter JMX 测试就将路径传递到 bzt 命令即可，如下所示：

1. bzt build-ftp-test-plan.jmx build-webservice-test-plan.jmx build-web-test-plan.jmx

终端中显示实时测试状态：

测试后的摘要统计信息：

Taurus 自动获取 JMeter JMX 脚本并同时执行它们，同时 Taurus 为每个 JMeter 测试脚本生成了一组额外的结果：

文件说明：

• modified_xxxx.jmx：注入了结果编写器的实际 JMX 文件
• kpi.jtl：主要结果文件（CSV）
• errors.jtl：包含有关错误的全面信息（XML）
• jmeter.log：JMeter引擎日志文件
• 等等

通过 Taurus 执行的每个 JMeter 脚本都有其自己的结果集。这里结果查看可以使用 ​​MergeResults​​插件，该插件可以根据提供的文件的 .jtl 结果绘制区分的图或合并的图。

具体参考：https://jmeter-plugins.org/wiki/MergeResults/

效果示图：

YAML 配置文件

Taurus 还支持从 YAML 文件运行多个现有的 JMeter JMX 测试脚本。

这里演示 Taurus 使用 2 个 Scenario 同时启动两个（或多个）JMeter JMX 测试：

编写 ​​exist_multiple_jmx_conifg.yml​​：

1. settings: # 环境变量设置

2. env:

3. BASE_DIR: /home/taurus/taurus_container_scripts # 脚本目录

4. artifacts-dir: /home/taurus/taurus_container_artifacts/simple1/%Y-%m-%d_%H-%M # path where to save artifacts, default is %Y-%m-%d_%H-%M-%S.%f

5.

6. execution:

7. - scenario: simple1 # 场景1名称

8. - scenario: simple1 # 场景2名称

9.

10. scenarios:

11. simple1:

12. script: '${BASE_DIR}/build-web-test-plan.jmx' # 脚本1

13. simple2:

14. script: '${BASE_DIR}/build-ftp-test-plan.jmx' # 脚本2

15.

16. modules:

17. jmeter:

18. download-link: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-{version}.zip' # 下载地址

19. version: 5.2.1 # 版本号

20.

21. reporting:

22. - module: final-stats # 摘要报告

23. - module: console # 控制台

执行命令：

1. bzt exist_multiple_jmx_conifg.yml

Taurus Console 显示两个测试当前正在并行执行：

测试后的摘要统计信息：

覆盖JMeter测试参数

上面介绍了使用 Taurus 执行现有 JMeter 脚本测试的过程，现在让我们更深入地了解如何从 YAML 配置文件控制和覆盖 JMeter 测试参数设置。

单线程组

我们通过修改脚本一次通过一个线程访问：

现在让我们通过 YAML 配置文件来运行它：

• 运行现有的 .jmx 脚本
• 设置以下加载方式：

• 并发：10个线程
• 启动时间：1分钟
• 持续时间：2分30秒

编写 ​​cover_exist_jmx_conifg.yml​​：

1. settings:

2. env:

3. BASE_DIR: /home/taurus/taurus_container_scripts # 脚本目录

4. artifacts-dir: /home/taurus/taurus_container_artifacts/simple1/%Y-%m-%d_%H-%M # path where to save artifacts, default is %Y-%m-%d_%H-%M-%S.%f

5.

6. execution:

7. - concurrency: 10 #并发线程数

8. ramp-up: 1m # 启动时间

9. hold-for: 2m30s # 持续时间

10. scenario: simple1 # 场景名称

11.

12. scenarios:

13. simple1:

14. script: '${BASE_DIR}/build-web-test-plan.jmx' # 脚本

15.

16. modules:

17. jmeter:

18. download-link: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-{version}.zip' # 下载地址

19. version: 5.2.1 # 版本号

20.

21. reporting:

22. - module: final-stats # 摘要报告

23. - module: console # 控制台

注意：

• 并发是线程数（并发用户）；它用于10个线程，而不是每秒10个请求；
• 测试持续时间 -是启动值和持续值的总和，因此10秒后，如果所有10个线程均会启动，则10个线程将启动1分钟（从1个线程开始，每6秒再增加1个）。在正常运行的情况下，测试将继续进行2分钟30秒。总测试时间为 1m+2m30s=3分钟30秒。

用在 JMeter GUI 中打开生成的 .jmx 文件的 Taurus 命令如下：

1. bzt cover_exist_jmx_conifg.yml -gui

如上图所示，修改了 “Number of Threads”, “Ramp-Up” 和 “Loop Count” 的参数值，根据 YAML 文件设置了测试持续时间，并添加了2个监听器以存储测试指标以及有关错误的详细信息。

除了这些基准更改之外，还可以：

• 添加（或覆盖）任何属性（包括 JMeter 属性和系统属性）；
• 添加（或覆盖）用户自定义变量；
• 启用/禁用从线程组开始并以监听器结束的任何测试元素；
• 修改任何测试元素值；
• 等等

多线程组

我们看到 Taurus 能够修改基准线程组参数（以及其他测试属性）。但是，如果我们在 JMeter 测试计划中有多个线程组怎么办？

我们使用上例相同的 YAML 文件，以及几乎相同的 .jmx 脚本，让我们添加第二个线程组，复制现有的线程组并将其粘贴到下面： 

让我们再次运行 Taurus，并选择它显示生成文件的JMeter gui：

1. bzt cover_exist_jmx_conifg.yml -gui

如图所示，第一个线程组的线程数现在减少到 5，这是由于Taurus修改了。Taurus 可以计算并发并将其平均分配到现有的（启用的）线程组中。第二个线程组也有5个线程数。注意不考虑禁用线程组，而是将其保留在生成的 .jmx 测试脚本中。Taurus不会修改 setUp 和 tearDown 线程组。

多个线程组和不同线程数

Taurus 如何处理多个线程组具有不同线程号的情况。

比如：使用下面 JMeter 测试计划结构：

• 测试计划

• 线程组1-5个并发线程数
• 线程组2-10个并发线程数

还有一个Taurus YAML配置文件，其中包含：

• 并发：30

产生的压力测试配置将如下所示：

• 测试计划

• 线程组1-10个并发线程数
• 线程组2-20个并发线程数

Taurus 将配置的并发数按比例分配在2个线程组之间，并保持原始场景压力比例。

多个JMeter JMX测试脚本

可以从 YAML 文件中覆盖多个 JMeter 测试脚本的执行参数。但是，必须分别为每个 .jmx 文件设置执行参数。先前描述的行为（Taurus 将在 .jmx 文件中的已启用线程组之间分配已定义的并发数）仍然存在。

相关配置可执行2个并行提供的 JMeter .jmx 脚本，并根据我们配置（10个线程，1分钟启动时间，2分半钟）覆盖线程数配置，如下所示：

1. settings:

2. env:

3. BASE_DIR: /home/taurus/taurus_container_scripts # 脚本目录

4. artifacts-dir: /home/taurus/taurus_container_artifacts/simple/%Y-%m-%d_%H-%M # path where to save artifacts, default is %Y-%m-%d_%H-%M-%S.%f

5.

6. execution:

7. - concurrency: 10 #并发线程数

8. ramp-up: 1m # 启动时间

9. hold-for: 2m30s # 持续时间

10. scenario: simple1 # 场景名称

11. - concurrency: 10 #并发线程数

12. ramp-up: 1m # 启动时间

13. hold-for: 2m30s # 持续时间

14. scenario: simple2 # 场景名称

15.

16. scenarios:

17. simple1:

18. script: '${BASE_DIR}/build-web-test-plan.jmx' # 脚本

19. simple2:

20. script: '${BASE_DIR}/build-ftp-test-plan.jmx' # 脚本

21.

22. modules:

23. jmeter:

24. download-link: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-{version}.zip' # 下载地址

25. version: 5.2.1 # 版本号

26.

27. reporting:

28. - module: final-stats # 摘要报告

29. - module: console # 控制台

让我们再次运行 Taurus，并选择它显示生成文件的JMeter gui：

1. bzt cover_multiple_threadgroup_exist_jmx_conifg.yml -gui

控制测试中的TPS

长时间来 JMeter 用户必须不断尝试测试，找到确切的线程数和计时器延迟，以产生期望的TPS，并且认为时间可能很耗时并且并不总是准确的而JMeter提供了 ​​ConstantThroughputTimer​​ 和 ​​ThroughputShapingTimer​​。 

而 Taurus 构建固定 TPS 场景非常简单，能够为压测测试脚本精确设置所需的TPS。

让我们从一个非常简单的示例场景开始，一个10用户压测，启动时间为1分钟，测试持续时间为2分钟30秒。相关的 Taurus YAML 配置文件为：

​​cover_exist_jmx_conifg_win.yml​​：

1. settings:

2. env:

3. BASE_DIR: E:\Taurus # 脚本目录

4. artifacts-dir: E:\Taurus\artifacts\simple1\%Y-%m-%d_%H-%M # path where to save artifacts, default is %Y-%m-%d_%H-%M-%S.%f

5.

6. execution:

7. - concurrency: 10 #并发线程数

8. ramp-up: 1m # 启动时间

9. hold-for: 2m30s # 持续时间

10. scenario: simple1 # 场景名称

11.

12. scenarios:

13. simple1:

14. script: '${BASE_DIR}/build-web-test-plan.jmx' # 脚本

15.

16. modules:

17. jmeter:

18. download-link: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-{version}.zip' # 下载地址

19. version: 5.2.1 # 版本号

20.

21. reporting:

22. - module: final-stats # 摘要报告

23. - module: console # 控制台

通过 Taurus 运行：

在我们的案例中可以看到，TPS 平均为 10 左右，让我们通过 Taurus 将其 TPS 限制为5：

编写 ​​cover_exist_jmx_conifg_limit_tps.yml​​：

1. settings:

2. env:

3. BASE_DIR: E:\Taurus # 脚本目录

4. artifacts-dir: E:\Taurus\artifacts\simple1\%Y-%m-%d_%H-%M # path where to save artifacts, default is %Y-%m-%d_%H-%M-%S.%f

5.

6. execution:

7. - concurrency: 10 #并发线程数

8. throughput: 5 # 限制TPS

9. ramp-up: 1m # 启动时间

10. hold-for: 2m30s # 持续时间

11. scenario: simple1 # 场景名称

12.

13. scenarios:

14. simple1:

15. script: '${BASE_DIR}/build-web-test-plan.jmx' # 脚本

16.

17. modules:

18. jmeter:

19. download-link: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-{version}.zip' # 下载地址

20. version: 5.2.1 # 版本号

21.

22. reporting:

23. - module: final-stats # 摘要报告

24. - module: console # 控制台

重新启动测试后，我们可以看到 TPS 受到限制，并在1分钟的启动时间内 TPS 负载逐渐增加到 5。

我们在JMeter GUI中以下方式打开此测试脚本：

1. bzt cover_exist_jmx_conifg_limit_tps.yml -gui

我们将看到 ​​ThroughputShapingTimer​​ 已添加到测试计划中，并且其配置与启动周期和目标 TPS 相匹配。 

我们已经注意到 TPS 是通过两个步骤添加的：

• 在60秒内将负载从1 TPS 增加到 5 TPS（启动）
• 将负载以5 TPS的速度保持150秒（保持）

我们也可以使用 Taurus 中的 steps 参数来控制所需的步骤数。因此，如果我稍微修改测试并添加 5个步骤，如下所示：

1. settings:

2. env:

3. BASE_DIR: E:\Taurus # 脚本目录

4. artifacts-dir: E:\Taurus\artifacts\simple1\%Y-%m-%d_%H-%M # path where to save artifacts, default is %Y-%m-%d_%H-%M-%S.%f

5.

6. execution:

7. - concurrency: 10 #并发线程数

8. throughput: 5 # 限制TPS

9. steps: 5 # 阶梯

10. ramp-up: 1m # 启动时间

11. hold-for: 2m30s # 持续时间

12. scenario: simple1 # 场景名称

13.

14. scenarios:

15. simple1:

16. script: '${BASE_DIR}/build-web-test-plan.jmx' # 脚本

17.

18. modules:

19. jmeter:

20. download-link: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-{version}.zip' # 下载地址

21. version: 5.2.1 # 版本号

22.

23. reporting:

24. - module: final-stats # 摘要报告

25. - module: console # 控制台

然后，将导致以下 ​​ThroughputShapingTimer​​ 配置：

因此，只需要设置步数，Taurus 就会在定义的加速期内自动按比例分配目标TPS。

小结

本文我们介绍了几种复杂场景的使用方法 ，其中包括：

• 复杂场景统一测试

• 多个JMeter JMX测试；
• YAML 配置文件；

• 覆盖JMeter测试参数

• 单线程组；
• 多线程组；
• 多个线程组和不同线程数；
• 多个JMeter JMX测试脚本；

• 控制测试中的TPS

总结其核心思想，就是我们可以使用 YAML 来统一描述性能测试，这就是我们想要的 test as code。

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