Python并发&压测http&压测rpc

思路：启动max_workers个workers（线程），每个线程处理一份输入数据。

如果自己统计，那还需要对下边的脚本进行扩展。

如果搭配grafana等监控工具使用，那压测脚本只负责疯狂发请求就好了。

import concurrent.futures

def parallel_process(client_config, inputs, max_workers):
    PoolExecutor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor  
    # 这里也可以改成进程。PoolExecutor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

    with PoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        futures = [executor.submit(single_process, *(client_config, inputs)) for _ in range(max_workers)]
        # 每个future.result()返回的就是每个single_process的responses。
        [future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures)]

def single_process(client_config, input_file):
    # 自己按需实现create_client，比如返回一个http或者rpc client。
    client = create_client(client_config)  
    # 用client的方法处理每个input，比如这个方法叫process。
    responses = [ client.process(input) for input in inputs ]  
    # 如果需要统计latency等，可以在这里写代码统计下。
    return responses

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4383725/blog/3262530