3.6 KiB
分布式负载测试
该教程描述如何在 Kubernetes 中进行分布式负载均衡测试,包括一个 web 应用、docker 镜像和 Kubernetes controllers/services。关于分布式负载测试的更多资料请查看 Distributed Load Testing Using Kubernetes 。
准备
不需要 GCE 及其他组件,你只需要有一个 kubernetes 集群即可。
部署 Web 应用
本文中使用的镜像、kubernetes 应用的 yaml 配置来自我的另一个项目,请参考 GitHub。
sample-webapp
目录下包含一个简单的 web 测试应用。我们将其构建为 docker 镜像,在 kubernetes 中运行。
在 kubernetes 上部署 sample-webapp。
$ git clone https://github.com/rootsongjc/distributed-load-testing-using-kubernetes.git
$ cd kubernetes-config
$ kubectl create -f sample-webapp-controller.yaml
$ kubectl create -f sample-webapp-service.yaml
部署 Locust 的 Controller 和 Service
locust-master
和 locust-work
使用同样的 docker 镜像,修改 cotnroller 中 spec.template.spec.containers.env
字段中的 value 为你 sample-webapp
service 的名字。
- name: TARGET_HOST
value: http://sample-webapp:8000
创建 Controller Docker 镜像(可选)
locust-master
和 locust-work
controller 使用的都是 locust-tasks
docker 镜像。你可以直接下载 gcr.io/cloud-solutions-images/locust-tasks
,也可以自己编译。自己编译大概要花几分钟时间,镜像大小为 820M。
$ docker build -t jimmysong/locust-tasks:latest .
$ docker push jimmysong/locust-tasks:latest
每个 controller 的 yaml 的 spec.template.spec.containers.image
字段指定的是我的镜像:
image: jimmysong/locust-tasks:latest
部署 locust-master
$ kubectl create -f locust-master-controller.yaml
$ kubectl create -f locust-master-service.yaml
部署 locust-worker
Now deploy locust-worker-controller
:
$ kubectl create -f locust-worker-controller.yaml
你可以很轻易的给 work 扩容,通过命令行方式:
$ kubectl scale --replicas=20 replicationcontrollers locust-worker
当然你也可以通过 WebUI:Dashboard - Workloads - Replication Controllers - ServiceName - Scale 来扩容。
配置Traefik
参考 Kubernetes 的 traefik ingress 安装,在 ingress.yaml
中加入如下配置:
- host: traefik.locust.io
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: locust-master
servicePort: 8089
然后执行 kubectl replace -f ingress.yaml
即可更新 traefik。
通过 Traefik 的 dashboard 就可以看到刚增加的 traefik.locust.io
节点。
执行测试
打开 http://traefik.locust.io
页面,点击 Edit
输入伪造的用户数和用户每秒发送的请求个数,点击 Start Swarming
就可以开始测试了。
在测试过程中调整 sample-webapp
的 pod 个数(默认设置了 1 个 pod),观察 pod 的负载变化情况。
从一段时间的观察中可以看到负载被平均分配给了 3 个 pod。
在 locust 的页面中可以实时观察也可以下载测试结果。