基于epoll的压力测试脚本
好吧，我们开始之前，如果我们要用多进程来做，会怎么来设计？
1）初始化需要完成的预定请求数n（n是用户输入的参数）requests
2）创建c（c是用户输入的参数）个worker进程（这里worker进程与主进程是父子关系，这样worker进程可以共享第一个步骤创建的requests变量）
3）当一个worker进程完成一个请求以后，requests需要减一，这里涉及到变量安全，我们一般加一个锁，常用信号量(Semaphore)
3.1)可能有同学对上面有不同想法，每个worerk进程完成一个请求要用用一次Semaphore效率很低，那样换个思路，每个worker进程都要一定的任务（例如，一共要完成10w个请求，10个worker，每个worker完成1w个请求后退出），由主进程来监控剩余的worker进程数目，如果为0，认为是所有请求完成。3和3.1的方案各有优缺，这里不作点评。今天主要介绍的是用epoll来完成压力测试工作。
基于epoll而非多线程多进程，对于压力测试，除网络IO以外没有任何的磁盘IO等阻塞调用，个人认为用epoll完全可以模拟多进程的并发行为，而且实现更简单.但也有潜在问题，由于脚本是单进程模型，所以有可能测试脚本比测试对象先达到测试瓶颈（一般是CPU）代码：https://github.com/dcshi/benchmark/
流程图：
脚本执行选项
Usage: benchmark [-H ] [-p ] [-c ] [-n ] [-k ]
-H Server ip (default 127.0.0.1)
-p Server port (default 5113)
-c Number of parallel connections (default 5)
-n Total number of requests (default 50)
-k keep alive or reconnect (default is reconnect)执行结果
server:# ./benchmark -n 100
5 parallel clients
100 completed in 0 seconds
1% <= 6 milliseconds
5% <= 11 milliseconds
15% <= 12 milliseconds
34% <= 13 milliseconds
89% <= 17 milliseconds
94% <= 18 milliseconds
99% <= 21 milliseconds
100% <= 25 milliseconds
177.936 requests per second脚本介绍
1）对分包（收&发）进行了处理
2）对超时进行了处理
3）keepalive机制
4）用户自定义并发数和请求数
5）请求耗时百分比统计扩展性
考虑到扩展性，用户只需要重新定义下面两个函数即可。（组包和解包函数）
int encodeRequest(char* data, unsigned &len);
int decodeResponse(char* data,unsigned len);ex：
- int decodeResponse(char* data,unsigned len)
- {
- char* ptr = data;
- int cmdLen = 0;
- if(*ptr != PRETX)
- {
- return -1;
- }
- else if(len > 1)
- {
- cmdLen = ntohs(*(uint16_t*)(ptr + 1));
- if(cmdLen <= 0 )
- {
- return -1;
- }
- else if(cmdLen > (int)len)
- {
- //it is not a complete packet
- return 1;
- }
- else if( *(ptr + cmdLen -1) != LASTX)
- {
- return -1;
- }
- }
- return 0;
- }
