測試環境流量回放

 

 

    最近新申請了一些數據庫資源，代碼也已經改動完畢，測了幾個數據，感受改動沒有什麼問題。不過，切換數據源若是隻是簡單測幾條數據，貌似很不嚴謹的樣子

，畢竟線上的流量比較大，說不許就被壓垮了呢。因此，仍是有必要作一下壓力測試。拿線上的流量來作測試是最好的了，一方面能夠看改動後的程序和數據庫可否支撐目前的請求，另外一方面，也能夠和當前的性能進行比較。由於時間倉促，沒有去調研現有的工具，而是本身寫了一個。個人思路是這樣的：線上的請求過來都會打日誌（完整的日誌），一個腳本一直在掃描這個日誌，當出現了請求以後，就發往改動好的程序代碼，這樣就能夠模擬兩套數據源和代碼在同一時刻的響應時間了（可能中間仍是會差個幾秒，可是能夠忽略不計了）。

#coding:utf-8
#!/usr/bin/python
import json
import redis

import subprocess

def getData():
    popen = subprocess.Popen('tail -n 1 -f restlog.log',stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True)
    while True:
        line = popen.stdout.readline()
        if "request" not in line:  #若是不是請求，直接跳出
            continue
        data = line.split("request body:")
        #下面一段封裝具體的請求，由於涉及到公司的一些代碼，暫且省略了

 代碼運行了三四個小時，作了充分的數據對比，還不錯。