最近需要一個web系統進行接口性能測試，這里順便說一下性能測試的步驟吧，大概如下
一、分析接口頻率
根據系統的復雜程度，接口的數量有多有少，應該優先對那些頻率高，數據庫操作頻繁的接口進行性能測試，所以先和開發根據業務情況，找到頻率最高的幾個接口。完成這些后再逐步完成剩余接口的測試。
二、找到合適的測試工具
性能測試工具簡直數不勝數，最著名莫過於loadrunner，因為它支持windows，呵呵呵，這也是我剛畢業時用的工具（當然是盜版了。。。），簡單易用，功能強大，不過收費版是真貴。我現在用得最多是jmeter，用起來也很簡單。
三、根據實際調整測試頻率
有的性能測試純粹為了對比新舊版本的性能提升的，那就不用管三七二十一，全力去壓既可。有的性能測試只是為了找到正常情況下，系統能支撐的最大並發之類，那么就要根據實際情況調整測試頻率了，比如業務不繁忙時應該按多大頻率，業務繁忙時應該按多大頻率，業務正常時應該按多大頻率。
四、分析測試結果
測試結果用於分析被測系統的性能瓶頸，它並不單單指測試工具的測試結果，還包括被測系統的日志，例如數據庫訪問日志，打印慢查詢之類，作為一個性能測試人員，應該需要具備分析日志和測試工具結果的能力。
下面說我在本次測試中遇到的難題，因為被測系統會對接口請求內容進行分析，如果格式不對就直接返回失敗，所以用jmeter模擬請求時我都是根據實際請求內容來模擬的，其中有一個接口怎么模擬都返回失敗，通過wireshark抓包后發現，正常的包接口請求body中有的換行符是"0a"有的是"0d0a"而且不能亂否則達不到想要的效果（同時多條數據查詢），用jmeter模擬的請求參數卻只能全是"0a"（用parameters的detail模擬）或者全是"0d0a"（用body data模擬），折騰許久仍然不行，最終只能郁悶地用python寫代碼來對這個接口做性能測試，其實真心不建議這樣做，如果可以的話寧可讓開發修改接口來臨時繞過也好，因為術業有專攻，python畢竟不是專門用來做性能測試的，用它做性能測試是下策。windows下用python做性能測試大概有幾種方案：
1、多線程
2、多進程
3、協程
本來打算用eventlet（基於協程），卻發現用eventlet需要用它的“綠色標准庫”，我這個接口請求內容如果用它的“綠色urllib2”來模擬的話又比較麻煩，用pycurl則簡單許多，為了利用多核CPU的優勢，我決定先用多進程+多線程的方式來實現一個比較挫的“接口性能測試”了。代碼大概如下：
import string, threading, time
import random
import multiprocessing
def perf():
a=0
while a<int(packets):#請求包總數，如果用時間長短來限制是更好的
for i in xrange(int(vusers)):#並發數，即並發線程數
t = threading.Thread(target=cloudquery,args=(random.randint(1, 1000000000)))#cloudquery是指每個線程干的活，就是實際的被測試接口，隨機數用來盡量保證每次請求不同的內容，可以用其他方法來實現，不過要挑選性能比較好的方法，以免浪費資源在這上面
t.start()#啟動線程
a+=1
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(int(process)):#並發進程
p = multiprocessing.Process(target=perf)#啟動多個進程，每個進程啟動同樣的線程
jobs.append(p)
p.start()
for aa in jobs:
aa.join()
有時間再用綠色urllib2來實現一次，看看是不是更好一些。
后記：已經用多進程+協程實現了，不過不知道是否我用法錯誤，從抓包看兩者並發沒有比多進程+多線程快啊。2進程*100線程的並發 > 2進程*協程的並發。。。