在线压力接口测试工具（在线压力接口测试工具有哪些）

本篇文章给大家谈谈在线压力接口测试工具，以及在线压力接口测试工具有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享在线压力接口测试工具的知识，其中也会对在线压力接口测试工具有哪些进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、常见接口测试工具有哪些？使用哪个好？
• 2、哪款网站压力测试工具值得推荐？
• 3、如何在linux操作系统上做接口压力测试
• 4、接口自动化测试工具有哪些？
• 5、【Python】【压力测试】Locust压力测试工具
• 6、使用Jmeter进行http接口性能测试

常见接口测试工具有哪些？使用哪个好？

1.
主流接口测试工具在线压力接口测试工具：Jmeter、PostMan、RESTClient、Fiddler、Requests库在线压力接口测试工具，不同测试环境不同需求在线压力接口测试工具，选择不同工具。
1).
Jmeter：Java开发一款开源免费工具，适合接口功能测试、接口自动化测试、接口压力测试
【推荐】
2).
PostMan:谷歌公司开发的一款工具，分为浏览器插件版和客户端版。
适合开发自测接口、测试调试接口
3).
RESTClient：一款国人开发的火狐浏览器插件，界面简单，支持高亮显示，调试、自测
推荐。
4).
Fiddler：强大的抓包工具，支持接口请求、响应。
5).
Requests库：python语言中一个第三方请求库，使用代码测试接口不二选择。注意：适合python语言
以上内容均来自黑马程序员软件测试课程笔记

哪款网站压力测试工具值得推荐？

腾讯WeTest出品的线上服务器压力测试服务WeTest服务器压力测试http://wetest.qq.com/gaps/最高可至亿级并发，实时查看性能数据报表，专家级性能优化建议
对于简单接口测试和评估容量的，只需要输入url和配置下人数的参数，就可以在一两分钟内快速发起压力。
我们通常要分析的性能数据像TPS，在线人数，事务数，网络吞吐，CPU，内存，磁盘IO等性能报告里都有。报告是可视化的图表形式展现的。
亦可以自己编写机器人，深度结合自身业务场景进行压测。
其他简单的协议测试或是稳定性测试，也可满足。
压测本身是个高要求的工作，很多人还只知皮毛，对压测原理和应该达到什么效果不得而知，因此能力的提升也很重要，可以善用他们的社区，并关注定期举行的公开课培训
望采纳！

如何在linux操作系统上做接口压力测试

介绍个http_load压力测试工具,http_load，类似的工具还有webbench、ab、Siege。
1、下载
官方网站：http://acme.com/software/http_load/
复制代码
代码如下:
cd /root
wget http://acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz
tar xzf http_load-12mar2006.tar.gz
2、安装
复制代码
代码如下:
cd http_load-12mar2006
make
执行完make,会在当前目录生成一个http_load二进制文件。
3、使用方法
复制代码
代码如下:
root@www:~/http_load-12mar2006# ./http_load --help
usage: ./http_load [-checksum] [-throttle] [-proxy host:port] [-verbose] [-timeout secs] [-sip sip_file]
-parallel N | -rate N [-jitter]
-fetches N | -seconds N
url_file
One start specifier, either -parallel or -rate, is required.
One end specifier, either -fetches or -seconds, is required.
主要参数说明:
-parallel 简写-p ：含义是并发的用户进程数。
-rate 简写-r ：含义是每秒的访问频率
-fetches 简写-f ：含义是总计的访问次数
-seconds简写-s ：含义是总计的访问时间
选择参数时，-parallel和-rate选其中一个，-fetches和-seconds选其中一个。
示例：
http_load -parallel 50 -s 10 urls.txt
这段命令行是同时使用50个进程，随机访问urls.txt中的网址列表，总共访问10秒。
http_load -rate 50 -f 5000 urls.txt
每秒请求50次，总共请求5000次停止。
4、基本的返回值
（1）．49 fetches, 2 max parallel, 289884 bytes, in 10.0148 seconds
说明在上面的测试中运行了49个请求，最大的并发进程数是2，总计传输的数据是289884bytes，运行的时间是10.0148秒
（2）．5916 mean bytes/connection
说明每一连接平均传输的数据量289884/49=5916
（3）．4.89274 fetches/sec, 28945.5 bytes/sec
说明每秒的响应请求为4.89274，每秒传递的数据为28945.5 bytes/sec
（4）．msecs/connect: 28.8932 mean, 44.243 max, 24.488 min
说明每连接的平均响应时间是28.8932 msecs，最大的响应时间44.243 msecs，最小的响应时间24.488 msecs
（5）．msecs/first-response: 63.5362 mean, 81.624 max, 57.803 min
（6）.HTTP response codes: code 200 -- 49
说明打开响应页面的类型，如果403的类型过多，那可能要注意是否系统遇到了瓶颈。
特殊说明：这里，我们一般会关注到的指标是fetches/sec、msecs/connect
他们分别对应的常用性能指标参数Qpt-每秒响应用户数和response time，每连接响应用户时间。测试的结果主要也是看这两个值。当然仅有这两个指标并不能完成对性能的分析，我们还需要对服务器的cpu、men进行分析，才能得出结论
5、如果你需要测试https，你必须将 Makefile中
复制代码
代码如下:
# CONFIGURE: If you want to compile in support for https, uncomment these
# definitions. You will need to have already built OpenSSL, available at
# <a href="http://www.openssl.org/"http://www.openssl.org/a Make sure the SSL_TREE definition points to the
# tree with your OpenSSL installation - depending on how you installed it,
# it may be in /usr/local instead of /usr/local/ssl.
SSL_TREE = /usr
SSL_DEFS = -DUSE_SSL
SSL_INC = -I$(SSL_TREE)/include
SSL_LIBS = -L$(SSL_TREE)/lib -lssl -lcrypto
由于使用到openssl，你必须安装openssl和相应的开发环境
复制代码
代码如下:
apt-get install openssl
apt-get install libssl-dev</p <pfind -name ssl.h
/usr/include/openssl/ssl.h

接口自动化测试工具有哪些？

1、CTS，CTS 测试基于Android instrumentation 测试， 其又基于JUnit 测试。说白了， CTS 就是一堆单元测试用例。这也是Java 语言的擅长部分。
2、 Monkey工具，Monkey是Android中的一个命令行工具，可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，实现对正在开发的应用程序进行压力测试。Monkey测试是一种为了测试软件的稳定性、健壮性的快速有效的方法。
3、ASE，ASE 意思为Android 脚本环境， 即我们可以通过脚本（比如Python）调用Android 的功能，从而定制一些测试。比如打电话，发短信，浏览网页，等。我们可以扩充它的API（Java 部分）, 并用python 脚本调用这些API, 从而实现丰富的测试功能。用于API 部分可以访问到Android 全部API, python 又能灵活部署测试，所以ASE 的扩展性非常好。
4、Robotium，该工具用于黑盒的自动化测试。可以在有源码或者只有APK 的情况下对目标应用
进行测试。Robotimu 提供了模仿用户操作行为的API，比如在某个控件上点击，输入Text
等等。 http://mag.big-bit.com/
分层的自动化测试

这个概念最近曝光度比较高，传统的自动化测试更关注的产品UI层的自动化测试，而分层的自动化测试倡导产品的不同阶段（层次）都需要自动化测试。
相信测试同学对上面的金字塔并不陌生，这不就是对产品开发不同阶段所对应的测试么！我们需要规范的来做单元测试同样需要相应的单元测试框架，如java的Junit、testNG，C#的NUnit ，python 的unittest、pytest 等，几乎所有的主流语言，都会有其对应的单元测试框架。
集成、接口测试对于不少测试新手来说不太容易理解，单元测试关注代码的实现逻辑，例如一个if 分支或一个for循环的实现；那么集成、接口测试关注的一是个函数、类（方法）所提供的接口是否可靠。例如，我定义一个add()函数用于计算两个参数的结果并返回，那么我需要调用add()并传参，并比较返回值是否两个参数相加。当然，接口测试也可以是url的形式进行传递。例如，我们通过get方式向服务器发送请求，那么我们发送的内容做为URL的一部分传递到服务器端。但比如 Web service 技术对外提供的一个公共接口，需要通过soapUI 等工具对其进行测试。
UI层的自动化测试，这个大家应该再熟悉不过了，大部分测试人员的大部分工作都是对UI层的功能进行测试。例如，我们不断重复的对一个表单提交，结果查询等功能进行测试，我们可以通过相应的自动化测试工具来模拟这些操作，从而解放重复的劳动。UI层的自动化测试工具非常多，比较主流的是QTP，Robot Framework、watir、selenium 等。
为什么要画成一个金字塔形，则不是长方形 或倒三角形呢？ 这是为了表示不同阶段所投入自动化测试的比例。如果一个产品从没有做单元测试与接口测试，只做UI层的自动化测试是不科学的，从而很难从本质上保证产品的质量。如果你妄图实现全面的UI层的自动化测试，那更是一个劳民伤财的举动，投入了大量人力时间，最终获得的收益可能会远远低于所支付的成本。因为越往上层，其维护成本越高。尤其是UI层的元素会时常的发生改变。所以，我们应该把更多的自动化测试放在单元测试与接口测试阶段进行。
既然UI层的自动化测试这么劳民伤财，那我们只做单元测试与接口测试好了。NO! 因为不管什么样的产品，最终呈现给用户的是UI层。所以，测试人员应该更多的精力放在UI层。那么也正是因为测试人员在UI层投入大量的精力，所以，我们有必要通过自动化的方式帮助我们“部分解放”重复的劳动。
在自动化测试中最怕的是变化，因为变化的直接结果就是导致测试用例的运行失败，那么就需要对自动化脚本进行维护；如何控制失败，降低维护成本对自化的成败至关重要。反过来讲，一份永远都运行成功的自动化测试用例是没有价值。
至于在金字塔中三种测试的比例要根据实际的项目需求来划分。在《google 测试之道》一书，对于google产品，70%的投入为单元测试，20%为集成、接口测试，10% 为UI层的自动化测试。

【Python】【压力测试】Locust压力测试工具

性能测试参数

熟悉 Apache ab 工具的同学都知道，它是没有界面的，通过命令行执行。 Locust 同样也提供的命令行运行，好处就是更节省客户端资源。

启动参数：
--no-web 表示不使用Web界面运行测试。
-c 设置虚拟用户数。
-r 设置每秒启动虚拟用户数。
-t 设置设置运行时间。

出现的报错及解决办法：
使用Locust进行性能测试，Locust no-web模式执行命令locust -f zkxl_verify_ locust.py --host= https://www.baidu.com --no-web -c 10 -r 2 -t 1m
提示locust: error: unrecognized arguments: --no-web -c

参考locust官方文档 https://docs.locust.io/en/latest/running-locust-without-web-ui.html?highlight=no-web
将命令参数--no-web 更改为 --headless，将命令中指定用户并发数的参数 -c 改为 -u，即更改命令为：locust -f zkxl_verify_ locust.py --host= https://www.baidu.com --headless -u 10 -r 2 -t 1m 即可.

locust的测试数据可以保存到CSV文件中，有两种方法可以进行此操作：
首先，通过Web UI运行Locust时，可以在“Download Data”选项卡下得到CSV文件。
其次，可以使用标签运行Locust，该标签将定期保存两个CSV文件。如果计划使用--no-web标签以自动化方式运行Locust

文件将被命名为example_response_times.csv 和 example_stats.csv （使用--csv=example）并记录Locust构建的信息。
如果你想要更快(慢)的写入速度，也可以自动以写入频率：

此数据将写入两个文件，并将_response_times.csv和_stats.csv添加到你提供的名称中：

和

打开命令提示符（或Linux终端），输入 locust --help 。

参考： 官方文档

一旦单台机器不够模拟足够多的用户时，Locust支持运行在多台机器中进行压力测试。

为了实现这个，你应该在 master 模式中使用 --master 标记来启用一个 Locust 实例。这个实例将会运行你启动测试的 Locust 交互网站并查看实时统计数据。master 节点的机器自身不会模拟任何用户。相反，你必须使用 --slave 标记启动一台到多台 Locustslave 机器节点，与标记 --master-host 一起使用(指出master机器的IP/hostname)。

常用的做法是在一台独立的机器中运行master，在slave机器中每个处理器内核运行一个slave实例。

在 master 模式下启动 Locust:

在每个 slave 中执行(192.168.0.14 替换为你 msater 的IP):

参数

--master

设置 Locust 为 master 模式。网页交互会在这台节点机器中运行。

--slave

设置 Locust 为 slave 模式。

--master-host=X.X.X.X

可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器的IP/hostname(默认设置为127.0.0.1)

--master-port=5557

可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器中 Locust 的端口(默认为5557)。注意，locust 将会使用这个指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust将会使用 5557 和 5558。

--master-bind-host=X.X.X.X`

可选项，与 --master 一起结合使用。决定在 master 模式下将会绑定什么网络接口。默认设置为*(所有可用的接口)。

--master-bind-port=5557

可选项，与 --master 一起结合使用。决定哪个网络端口 master 模式将会监听。默认设置为 5557。注意 Locust 会使用指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust 将会使用 5557 和 5558。

--expect-slaves=X

在 no-web 模式下启动 master 时使用。master 将等待X连接节点在测试开始之前连接。

如下图，我启动了一个 master 和两个 slave，由两个 slave 来向被测试系统发送请求。

client属性：

TaskSet类:实现了虚拟用户所执行任务的调度算法，包括规划任务执行顺序(schedule_task)、挑选下一个任务(execute_next_task)、执行任务(execute_task)、休眠等待(wait)、中断控制(interrupt)等等。
在此基础上，我们就可以在TaskSet子类中采用非常简洁的方式来描述虚拟用户的业务测试场景，对虚拟用户的所有行为(任务)进行组织和描述，并可以对不同任务的权重进行配置。

在TaskSet子类中定义任务信息时，可以采取两种方式， @task 装饰器和 tasks 属性。

@task(1)中的数字表示任务的执行频率，数值越大表示执行的频率越高

采用tasks属性定义任务：

tasks = {test_job1:1, test_job2:2}中，test_job1:1,test_job2:2表示事件执行的频率，即test_job2的执行频率是test_job1的两倍

on_start函数是在Taskset子类中使用比较频繁的函数。在正式执行测试前执行一次，主要用于完成一些初始化的工作。
例如，当测试某个搜索功能，而该搜索功能又要求必须为登录态的时候，就可以先在on_start中进行登录操作，HttpLocust使用到了requests.Session，因此后续所有任务执行过程中就都具有登录态了

在TaskSequence类中，[email protected]_task()可以用来控制任务的执行顺序；里面的数值越小执行越靠前；

在Taskset类中，内置WAIT_TIME功能，它用于确定模拟用户在执行任务之间将等待多长时间。Locust提供了一些内置的函数，返回一些常用的wait_time方法。
1、 between(min,max)函数 ：用得比较多的函数
wait_time = between(3.0, 10.5)：任务之间等待的时间是3到10.5秒之间的任意时间
还可以用任意函数来定义等待时间， 比如平均1秒的等待时间
wait_time = lambda self: random.expovariate(1) 1000
2、 constant(number) 函数：
wait_time=constant(3)：任务之间等待的时候是3秒钟，且等待的时候不能超过任务运行的总时间，也就是在执行py文件时设置的时间
3、 constant_pacing(number) *函数:
wait_time=constant_pacing(3)：所以任务每隔3秒执行，但是当到达运行的总时间时，任务运行结束；

现实中有很多任务其实也是有嵌套结构的，比如用户打开一个网页首页后，用户可能会不喜欢这个网页直接离开，或者喜欢就留下来，留下来的话，可以选择看书、听音乐、或者离开；

在有Taskset嵌套的情况下，执行子任务时, 通过 self.interrupt() 来终止子任务的执行, 来回到父任务类中执行, 否则子任务会一直执行；

在上一页的案例中，在stay这个类中，对interrupt()方法的调用是非常重要的，这可以让一个用户跳出stay这个类有机会执行leave这个任务，否则他一旦进入stay任务就会一直在看书或者听音乐而难以自拔。

在进行接口多用户并发测试时，数据的重复使用可能会造成脚本的失败，那么需要对用户数据进行参数化来使脚本运行成功。
已登录功能为例：

创建 login_user() 方法，定义登录字典 users , 通过randint 随机获取字典中的用户数据。
在 login() 登录任务中，调用 login_user() 方法实现 随机用户的登录。

在此我们举出百度搜索的例子，假设每个人搜索的内容是不相同的；那么我们可以假设把数据放到队列中，然后从队列中依次把数据取出来；
可以利用python中Queue队列来进行处理；

Queue的种类 ：
Queue.Queue(maxsize=0)：先进先出队列
Queue.LifoQueue(maxsize=0)：后进先出队列
Queue.PriorityQueue(maxsize=0)：构造一个优先队列

参数maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制

Queue的基本方法 ：

个别情况下测试数据可重复使用，因此我们可以把参数化数据定义为一个列表，在列表中取出数据；

在某些请求中，需要携带之前response中提取的参数，常见场景就是session_id。Python中可用通过re正则匹配，对于返回的html页面，可用采用lxml库来定位获取需要的参数；
我们以Phpwind登陆的来进行举例，在登陆的接口中需要把token参数传给服务器，token的值由页的接口返回；

方法一：使用正则表达式
方法二：采用lxml库来定位获取需要的参数

技术点：
1、导模块：lxml模块
2、etree.HTML() 从返回html页面获取html文件的dom结构
3、xpath() 获取token的xpath路径

catch_response = True ：布尔类型，如果设置为 True, 允许该请求被标记为失败。
通过 client.get() 方法发送请求，将整个请求的给 response， 通过 response.status_code 得请求响应的 HTTP 状态码。如果不为 200 则通过 response.failure('Failed!') 打印失败！

参考文章：
https://www.jianshu.com/p/a48f4af81e67
https://www.cnblogs.com/fnng/p/6081798.html
http://class.itest.info/locust 【虫师】
https://cloud.tencent.com/developer/article/1594240 【官方文档的中文翻译】

使用Jmeter进行http接口性能测试

在进行网页或应用程序后台接口开发时，一般要及时测试开发的接口能否正确接收和返回数据，对于单次测试，Postman插件是个不错的Http请求模拟工具。

但是Postman只能模拟单客户端的单次请求，而对于模拟多用户并发等性能测试，就必须借助其他的工具了，这里推荐功能强大的JMeter自动化测试工具

Apache JMeter - Apache JMeter™

Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库， FTP 服务器， 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。

下面就以上图的Restful类型的接口为例简单介绍使用Jmeter进行接口测试的方法。

获取某个具体网关设备的基本信息。

请求

方法：GET

URI：/api/gatewaygateway_id

参数：

在HTTP请求（http request）的头部（header）添加Userid和Token字段作为用户验证字段

响应

返回值：JSON格式的网关信息

参数：

.启动jmeter：在bin下以管理员身份运行jmeter.bat，启动jmeter

2. 创建测试计划：

默认启动jmeter时会加载一个测试技术模板，保存测试计划：修改名称为Apitest,点击保存，选择保存路径,后面的步骤，每次添加或修改了了一些选项，软件并不会自动保存到jmx文件中，所以进行测试后，如果需要保存本次测试选项，要手动到“文件”菜单中保存一下。

3. 添加线程组

右键左边树中的测试计划“Apitest”节点，“添 加”→”Threads”→”线程组”

添加成功后，“Apitest”节点下多了“线程组” 节点,当然这个线程组的名称是可以自己设定的。

4. 添加http默认请求：（用来配置公共参数,不是http请求）

右键线程组，选择“添加”→ “配置元件”→“HTTP请求默认值”，点击“HTTP请求默认值”后

添加成功后，线程组”节点下多了“HTTP请求默认值”节点

这里可以设置主机地址等一下公共参数，比如我们的例子中请求路径前面都是主机地址+index.php,就可以统一在"http请求默认值"里设置

填写默认请求名、服务器、默认请求路径，保存测试计划。

5.添加http请求信息头

这一项并不是必须的，只不过我们的例子中使用了Userid和Token放在HTTP请求头中用作用户验证

右键“Apitest”，选择“添加”→ “配置元件”→“HTTP信息头管理器”

6. 添加http请求

右键“Apitest”，选择“添加”→ “Sampler”→“HTTP请求”

添加成功后，出现新的节点“HTTP请求”，就可以填写具体的请求参数了。

填写完成，保存测试计划

7. 添加监听器：

右键线程组，选择“添加”→“监听器”→“XXXXXXXXX”

可以添加的监听器有很多种，可以添加多个监听器，这里我们添加几个常用的“图形结果”、“察看结果树”、“聚合报告”

添加成功后，“线程组”下增加了几个节点

8. 试运行

点击执行

可以查看各个“监听器”的结果

Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有一个 Name 属性，这里显示的就是 Name 属性的值

#Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示100

Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使用了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间

Median：中位数，也就是 50％ 用户的响应时间

90% Line：90％ 用户的响应时间

Note：关于 50％ 和 90％ 并发用户数的含义，请参考下文

http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/11/557972.html

Min：最小响应时间

Max：最大响应时间

Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数

Throughput：吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second），当使用了 Transaction Controller 时，也可以表示类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数

KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec

9. 修改线程组的线程数等参数，用于压力测试

点击左侧树形导航中的“线程组”

设置上面几个参数，模拟的总的请求数是：线程数*循环次数。执行一下，用“图形结果”监听器查看一下

样本数目：总共发送到服务器的请求数.

最新样本：代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间.

吞吐量：服务器每分钟处理的请求数.

平均值：总运行时间除以发送到服务器的请求数.

中间值：时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值.

偏离：服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小,或者,换句话说,就是数据的分布. 关于在线压力接口测试工具和在线压力接口测试工具有哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 在线压力接口测试工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于在线压力接口测试工具有哪些、在线压力接口测试工具的信息别忘了在本站进行查找喔。

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