使用Jmeter聚合报告生成对比图表

Posted 2021-03-24 yifeixu

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了使用Jmeter聚合报告生成对比图表相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

背景

最近在帮别的项目组执行性能测试，使用的工具是Jmeter。接口录制和参数化前一个人已经做好了，我主要的工作就是执行脚本，撰写测试报告。事情并不复杂，可做起来却极为耗时。

首先，由于有6组账号，分别对应6个不同的BU，而每个BU又需要执行1、10、20、30四种压力模式。如果使用GUI模式跑，就需要执行24次，还需要每次自己改参数，实在是费心费力。

其次，使用Jmeter插件生成聚合结果后，要根据结果出一份报告，。在我之前做的同事，由于是第一轮测试，也就无从比较，只是从接口、页面、错误率三个维度写了一份报告。而我则需要根据本次和上次的结果，生成图表，以便直观地展示结果。刚开始做这件事时，我是根据需求，找到对应的接口和页面，分别挪到Excel里，利用Excel生成图表。可是既容易错，还容易瞎，实在是折磨人。

解决方案

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为了解决第一个问题，我的思路是找到Jmeter测试脚本的配置文件，复制多份，批量改成不同的配置，再利用bat脚本每次执行多个。

先将原来的测试脚本Jmx文件复制多份，按环境分成不同的文件夹，再按线程数整理进去，如下图：

技术图片

因为Jmx文件其实都是xml格式，里面存储了脚本的配置，于是就使用VS Code打开文件夹，进行批量替换，这样很快就能完成配置工作。

技术图片

之后再写bat脚本，以命令行模式执行jmx脚本，并生成测试报告。

注意在批处理文件中执行多条命令时，如果期望上一条执行完毕再继续执行下一条（也就是顺序调用），需要使用call方法。大致如下：

call %userprofile%Desktopapache-jmeter-3.3injmeter.bat -n -t ‘CP BU.jmx‘ -l test_report.csv -e -o cp_test_report
call %userprofile%Desktopapache-jmeter-3.3injmeter.bat -n -t ‘FA BU.jmx‘ -l test_report.csv -e -o fa_test_report

%userprofile%是系统变量，代表用户目录，形如C:Usersxxx。这样调用可以提高复用性，之后用到的电脑只需要将jmeter放在桌面，即可运行。

-n non-gui 以非GUI模式运行

-t test-file 要执行的脚本文件

-l logfile 记录结果的文件，之后可以用来生成聚合报告

-o output html报告保存的路径

这样每次执行执行每种线程数的批处理文件，就可以自动执行并生成报表了。

其实还可以对生成报告的路径，再做参数化配置，按照一定规则整合在一起。而且还可以将多线程的bat文件，再一起执行，这样就更省事。这些都是可优化的地方

2

对比报告这部分就要麻烦些了。初步的思路是从新旧报告宏读取数据，再使用生成图表的库生成对比图。有了对比图，要说的话就会少很多了，毕竟一图胜千言嘛。

之前同事其实是直接从Jmeter中粘贴出来的报告，与脚本生成的html报告还有不一样的地方。况且，html文件不好读取数据，很难与excel中的数据对比。

最省脑子的方法自然是我按照原来的方式重新跑一遍，一一把数据粘贴出来，这样结果的格式就一样了，可是复用性太差，就不考虑了。之后想用笨方法，利用插件从打开的html报告中读出表格。试了一圈，Chrome的插件要么只能用于http开头的网页，要么就是不起作用。又试了下UI Path（RPA工具，最近跟过一些教程），提取是成功了，可是好像和页面上的行数不一致，大概是某些元素的没有被识别为表格元素。无奈之下，只能想想能不能利用现有的报告生成类似之前版本的报告。有查到用jemter命令将jtl（jmeter的测试结果）转换为聚合报告，可是脚本无法执行，说是缺插件，奈何jmeter上装插件总是失败，也没办法。只得自己在jemter界面上试试，在聚合报告插件中导入之前生成的csv文件。这下成功了，也稍微理解了这些报告的作用。这些插件其实就是将日志文件重新计算整理，展示出最关注的几点。

技术图片

这样就保证数据格式一致了。接下来就是考虑读取数据了。我最先想到的是用pandas中的Dataframe格式存储数据。

写个读取的方法：

def read_reports_csv(folder):
    cp_df = pd.read_csv(os.path.join(folder, ‘cp.csv‘))
    mc_df = pd.read_csv(os.path.join(folder, ‘mc.csv‘))
    mcp113_df = pd.read_csv(os.path.join(folder, ‘mcp113.csv‘))
    mcproject_df = pd.read_csv(os.path.join(folder, ‘mcproject.csv‘))
    pa_df = pd.read_csv(os.path.join(folder, ‘pa.csv‘))
    fa_df = pd.read_csv(os.path.join(folder, ‘fa.csv‘))
    return cp_df, mc_df, mcp113_df, mcproject_df, pa_df, fa_df

至于生成图表，我想到的是pyecharts。

绘制图表的示例如下：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts


bar = (
Bar({"width": "800px", "height": "750px", }) # 初始化图表宽和高
.add_xaxis(list(last_label)) # x轴的数
.add_yaxis(‘Response Time Average This Time‘,list(this_average)) # 增加y轴，本次结果
.add_yaxis(‘Response Time Average Last TIme‘,list(last_average)) # 增加y轴，上次结果
.set_global_opts( # 设置全局设置
    title_opts=opts.TitleOpts(title=‘接口平均相应时间对比图‘), # 设置标题
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=15)), # 设置x周，这里是将文字倾斜，便于显示较长的文字
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right=10) # 设置图例
)
)

生成图表这块，在网上查了很久，主要是参数配置不太理解。最后都是在官方文档中找到了最后答案。不得不说，还是官方文档靠谱，百度里搜索出来的结果有时能解燃眉之急，有时却是东拼西凑，质量不高。还是多用Google吧。不过pyechart本身是源自百度的库，估计国外用的人不多，资料大概也不多。

接下来是就往图表里塞数据了，这里也是问题最多的地方，主要有以下几点：

1.前后执行的接口并不是完全一致，没办法直接通过Label标签排序，将要比较的数据对齐。

2.有些接口请求的参数是动态变化的，没办法将接口名写死。

可见，数据清理将是重头，会决定之后生成的图表是否正确。我的解决思路是，将要比较的接口和页面分别参数化，再拿着要比较的数据，取其Label字段，分别在新旧数据中搜索，生成新旧待比较的数据集，再将数据排列对齐，保证顺序一致。Dataframe支持的操作其实已经很多了，就我目前了解的，没有找到现成方案，就自己写了些小方法，实现这些目标。具体代码如下：

def df_contains(df, partial_labels):
    ‘‘‘
    这一步是为了找出要对比的数据
    遍历列表，在Dataframe中匹配，凡是包含当前字符串的，都拿出来
    ‘‘‘
    result_df = None
    for label in partial_labels:
        x = df[df[‘Label‘].str.contains(label)]
        if result_df is None:
            result_df = x
        else:
            if not x.empty:
                result_df = result_df.append(x, ignore_index=True)
    return result_df.drop_duplicates(subset=[‘Label‘, ‘Average‘,‘Median‘], keep=‘first‘)

def replace_digits_in_df(df, label):
    ‘‘‘
    这一步是为了取出label中的数字
    Jmeter录制的脚本中，每次请求前面都会加上序号，影响排序，需要统一去掉
    当然也许Jmeter中本身就可以设置，只是我不知道
    ‘‘‘
    for row in df.iterrows():
        _ = row[1].Label
        df.loc[row[0], label] = re.sub(‘d+‘, ‘‘, _)
    return df

def draw_api(last_df, this_df, column):
    ‘‘‘
    last_df: 上一次结果，pd.Dataframe
    this_df: 本次结果，pd.Dataframe
    return: 柱状对比图，可在notebook中绘制，也可直接导出html
    ‘‘‘
    last_temp = replace_digits_in_df(last_df,‘Label‘)
    last = df_contains(last_temp, api_labels).sort_values(by=[‘Label‘])
    
    this_temp = replace_digits_in_df(this_df,‘Label‘)
    this = df_contains(this_df,api_labels).sort_values(by=[‘Label‘])
   
    print(this.Label)
    print(‘--------‘)
    print(last.Label)

    # 下面都是为了取出新旧待比较数据集中的交集，避免数据错位
    this_del_index = this.append(last, sort=False).drop_duplicates(subset=[‘Label‘], keep=False).index
    this = this.drop(this_del_index)
    
    last_del_index = last.append(this, sort=False).drop_duplicates(subset=[‘Label‘], keep=False).index
    last = last.drop(last_del_index)
    

    
    this_average = this[column]
    this_label = this.Label
    last_average = last[column]
    last_label = last.Label
    

    bar = (
    Bar({"width": "800px", "height": "750px", })
    .add_xaxis(list(last_label))
    .add_yaxis(‘Response Time Average This Time‘,list(this_average))
    .add_yaxis(‘Response Time Average Last TIme‘,list(last_average))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=‘接口平均相应时间对比图‘),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=15)),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right=10)
    )
    )
    return bar