以下是一个 Python 程序示例，用于对 API 接口进行 POST 请求（JSON 格式）的压力测试，逐渐递增并发请求数量并记录相关的性能指标。这个例子使用了 threading 模块来实现并发请求，并且记录了每次测试的总耗时、每次请求耗时、每秒承载的请求数以及错误数量。

安装必备库

确保您已安装 requests 库，如果没有，可以通过以下命令进行安装：

pip install requests

示例代码

下面是用于压力测试的示例代码：

import requests
import threading
import time
import collections
import json

# 定义请求的 URL 和请求体
url = 'http://your_api_endpoint_here'  # 将这里替换为你的 API 地址
payload = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
    # 根据你的 API 需求添加更多字段
}

# 用于保存测试结果
results = collections.defaultdict(list)

def send_request(request_number):
    error_count = 0
    request_times = []
    
    # 记录开始时间
    start_time = time.time()
    try:
        response = requests.post(url, json=payload)
        response.raise_for_status()  # 确保响应状态为 200
    except requests.RequestException:
        error_count += 1
    request_times.append(time.time() - start_time)
    
    return request_times, error_count

def pressure_test(max_concurrent, increment):
    for concurrency in range(increment, max_concurrent + 1, increment):
        print(f'Starting test with {concurrency} concurrent requests...')
        # 创建存储线程和结果的列表
        threads = []
        total_request_times = []
        total_errors = 0
        
        # 启动线程
        for _ in range(concurrency):
            thread = threading.Thread(target=lambda lst: lst.append(send_request(1)), args=(total_request_times,))
            threads.append(thread)
            thread.start()
        
        # 等待所有线程完成
        for thread in threads:
            thread.join()

        # 汇总数据
        for times, errors in total_request_times:
            total_errors += errors
        
        total_time = sum(times for times, _ in total_request_times)
        rps = concurrency / total_time if total_time > 0 else 0  # 每秒请求数
        average_request_time = total_time / concurrency if concurrency > 0 else 0  # 平均请求时间

        print(f'Concurrent Requests: {concurrency}')
        print(f'Total Time: {total_time:.2f}s')
        print(f'Average Request Time: {average_request_time:.2f}s')
        print(f'Requests Per Second: {rps:.2f}')
        print(f'Error Count: {total_errors}')
        print('-' * 40)

if __name__ == '__main__':
    max_concurrent_requests = 100  # 最大并发请求数
    increment = 10  # 并发增加量
    pressure_test(max_concurrent_requests, increment)

代码说明

1. URL 和请求体:

   • 将 url 替换为您要测试的 API 地址，并根据需要调整 payload 中的内容。

2. send_request(request_number):

   • 该函数负责发送单个 POST 请求并记录请求耗时和错误数量。

3. pressure_test(max_concurrent, increment):

   • 该函数控制并发请求的数量，并输出每次测试的结果。
   • 每次测试开始前创建指定数量的线程，发送请求，并在所有线程完成后汇总结果。

4. 结果统计:

   • 计算每次测试的总耗时、平均请求耗时、每秒处理的请求数量及错误数量，并打印输出。

注意事项

• 在进行压力测试前，请确认目标 API 能处理高并发请求，以免给其带来不必要的负担。
• 根据您的需求调整 max_concurrent_requests 和 increment 的值。
• 针对具体的 API，您可能需要更复杂的请求体、头部设置等，请根据需求进行修改。