SeptemberHX / MeasuringTools

依赖

pip3 install coloredlogs kubernetes

实验方法

1. 新建分支 'exp'，并切换到新分支
2. mockup 所有的外部服务请求调用，直接生成返回结果。如果返回结果处理流程中涉及到 if、while 等情况，需要多构建几个返回结果确保执行覆盖率，并每次请求时从中随机选取一个作为 mockup 的结果
3. 准备配置文件，见最后一小节”配置文件“
4. 考虑到实验环境差异问题，统一使用 102 服务器进行测试

流程

配置文件

见 ./resource/config-template.yaml

用户请求模拟使用说明

请求数据按照配置文件中data进行配置：

1. 请求的路径对应子文件路径，例如，请求路径为/cloud/report，则文件夹路径为data\cloud\report。
2. 子文件夹下以json文件格式保存请求数据，一个数据对应一个json文件，例如data\cloud\report下保存若干json文件。

结果按照配置文件中result进行配置：

1. 结果文件将保存在在result文件夹下，文件将命名为 实验名-用户数。
2. 结果的格式为（用户id，[(发起时间，响应时间，成功/失败)···]）

metrics-server

安装需要的依赖

pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt

获取信息为

其中CPU(cores)表示核数， 1核 = 1000m

kubectl apply -f ./resource/metrics-erver/metrics-server.yaml
#kubectl delete ./resource/metrics-erver/metrics-server.yaml

这里通过shell指令获取 某一命名空间下的pod的资源消耗

使用说明

1. 两个配置文件
   1. config-template.yaml， 详细的配置参照resource/demo/config-template-demo.yaml文件
   2. 请求信息配置文件，参照requestBody/basicuser（形式如下），

      [
        {
          "urlpath": "user/login", % 接口
          "needparam" : True,    % 没有填写成为False（python的形式）
          "param" : [            %请求的参数,json形式， 
            {
              "username": "id" ,
              "password" : "password"
            }
      
          ]
        },{ % 第二个请求的接口信息
          "urlpath": "user/get", % 接口
          "needparam" : False,    % 没有参数的话，analyze会生成20个空参json，以用来请求
        
        }
      ]

      生成脚本可以写在productData中， 最后生成的是json的数组，并放到文件中，通过user中的analyze方法解析

使用方法

1. 配置好两个配置文件，保证pod部署在master节点上（参考demo文件）
2. 保证自己有k8s集群的操作权限,若是没有，在k8s/K8S类的初始化类中，更改config的load方式
3. 将ExpTool文件夹 移动到102 并执行 python3 main.py 运行时间较长 可以考虑nohup