# 字符串转16进制
def str_hex(mystr):
    str1_16 = ":".join("{:02x}".format(ord(c)) for c in mystr)
    # print(str1_16)
    str2_16 = str1_16.replace(':', '\\x')
    str3_16 = "\\x"+str2_16
    # print(str3_16)
    return str(str3_16)

# 10进制转16进制
def dec_hex(str_10, number):
    str_16 = str(hex(int(str_10)))
    # print(str_16)
    str2_16 = str_16.replace("0x", '')
    # number为16进制长度
    str3_16 = str2_16.rjust(number,'0')
    # print(str3_16)
    str4_16_string = ""
    for i_str3 in range(len(str3_16)//2):
        # print(i_str3)
        result = "\\x" + str3_16[i_str3*2:i_str3*2+2]
        # print(result)
        str4_16_string += result
    # print(str4_16_string)
    return str(str4_16_string)

'''
十六进制字符串转bytes
eg:
'01 23 45 67 89 AB CD EF 01 23 45 67 89 AB CD EF'
b'\x01#Eg\x89\xab\xcd\xef\x01#Eg\x89\xab\xcd\xef'
'''
def hexStringTobytes(strTobytes):
    toBytes = strTobytes.replace(" ", "")
    # print(toBytes)
    # print(bytes.fromhex(toBytes))
    return bytes.fromhex(toBytes)

随机生成坐标（代码）：

# 随机生成范围内经纬度坐标（base_log：经度基准点，base_lat：维度基准点，radius：距离基准点的半径）
def randomLogLat(base_log = None, base_lat = None, radius = None):
    radius_in_degrees = radius / 111300
    u = float(random.uniform(0.0, 1.0))
    v = float(random.uniform(0.0, 1.0))
    w = radius_in_degrees * math.sqrt(u)
    t = 2 * math.pi * v
    x = w * math.cos(t)
    y = w * math.sin(t)
    longitude = y + base_log
    latitude = x + base_lat
    # 这里是想保留6位小数
    loga = '%.6f' % longitude
    lata = '%.6f' % latitude
    return loga, lata

3、程序运行主体代码

模拟司机出车.py

# 程序运行主体
var = 1
while var == 1:
    # 选择环境
    env = input("请选择环境：1（测试环境）、2（测试环境2）、3（预发环境）：")
    if env == "1" or env == "2" or env == "3":
        if env == "1":
            environment = "test"
        elif env == "2":
            environment = "test2"
        elif env == "3":
            environment = "uat"
        phone = input("请输入司机端手机号：")
        # 手机号格式校验：
        ret = re.match(r"^1[235678]\d{9}$", phone)
        if ret:
            coordinate = input("请输入经纬度坐标 例如 116.321895, 39.966849：")
            strlist = coordinate.split(',')
            longitude = strlist[0].strip()
            latitude = strlist[1].strip()
            # print(longitude)
            # print(latitude)
            # # 保留6位小数
            # print(format(float(longitude), '.6f'))
            # print(format(float(latitude), '.6f'))
            iteration = input("请输入司机上线迭代次数（5秒一次迭代）需大于0：")
            # 判断输入的是否为整数且不为0
            if (iteration.isdigit() == True) and (int(iteration) != 0):
                # 司机长链接
                runLonglink(environment, phone, format(float(longitude), '.6f'), format(float(latitude), '.6f'), iteration)
            else:
                print("输入迭代次数格式错误\n")
        else:
            print("手机号格式错误\n")
    else:
        print("选择环境不对\n")

模拟司机出车（多线程）.py

# 程序运行主体
if __name__=="__main__":
    threads = []
    t1 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321423,39.966684, 50)) 
    threads.append(t1)

    t2 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321315,39.967362, 300)) 
    threads.append(t2)

    t3 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.321576,39.966901, 300)) 
    threads.append(t3)

    t4 = threading.Thread(target=runLonglink, args=("test", 137xxxxxxxx, 116.354229,40.008462, 300)) 
    threads.append(t4)

    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print("执行完毕")

模拟司机出车（多线程）-压测.py

出车的司机数据存放到了Dtoken.csv文件里。

# 程序运行主体
if __name__=="__main__":
    threads = []
    # 获取CSV文件
    token_data = pandas.read_csv('Dtoken.csv', sep=',', header=None)
    print("出车司机个数 " + str(token_data.count().values[0]))
    # 逐行读取
    for index in token_data.index:
        # print(index)
        token_data_driverID = str(token_data.loc[index].values[0])
        token_data_driverToken = str(token_data.loc[index].values[1])
        # print(token_data_driverID)
        # print(token_data_driverToken)
        # 随机生成范围内经纬度坐标
        random_longitude, random_latitude = randomLogLat(base_log=116.321407, base_lat=39.966886, radius=1000)
        print(random_longitude + "," + random_latitude)
        t_Longlink = threading.Thread(target=runLonglink, args=(index + 1, "test", token_data_driverID, token_data_driverToken, random_longitude, random_latitude, 10))
        threads.append(t_Longlink)
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print("执行完毕")

Dtoken.csv文件（存放司机ID、司机Token）。

4、执行脚本

例如：模拟司机出车.py

3、全流程压测脚本

3.1、司乘数据准备

ID（乘客/司机）、Token，是每个接口都会用到的，所以压测前先把这些基础数据准备完成。

1、获取乘客ID和Token

根据乘客手机号（参数化），发送验证码（可设置通用验证码，跳过此步），进行登录，并对接口返回进行提取乘客ID和Token，保存到指定文件里。

2、获取司机ID和Token

根据司机手机号（参数化），发送验证码（可设置通用验证码，跳过此步），进行登录，并对接口返回进行提取司机ID和Token，保存到指定文件里。

3、动态获取验证码（代码）：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

String host = "XXX"; //服务器地址
int port = 6379; //端口号
String password = "XXX"; //redis密码
int index = 1; //redis db
String key = "XXX_135XXXXXXXX";

Jedis jedis = new Jedis(host, port);
if(StringUtils.isNotBlank(password)){
    jedis.auth(password);
  }
jedis.select(index); //选择redis db

Set keys = jedis.keys(key); 
log.info("keys：  "+keys);

code = jedis.get(keys.iterator().next()); //获取key的值
vars.put("code",code.replace("\"", "")); //将key的值保存为变量

4、写文件（代码）：

FileWriter fstream = new FileWriter("D:\\xxx.txt",true);
BufferedWriter out= new  BufferedWriter(fstream);
BufferedWriter bw = null;
out.write(vars.get("id")+","+vars.get("token")+"\r\n");
out.close();
fstream();

3.2、全链路压测脚本

脚本主要分为两大块：服务中订单和创建订单。

1、服务中订单（对司机之前未完成的订单和乘客未支付的订单的处理）

例如：已经派单，循环判断接单状态，失败（派单失败）或者成功（司机接到派单）。

如派单成功，接着按流程走（去接乘客、到达乘客上车点、开始计费、到达目的地、发起收款、乘客支付、乘客评价等）。

2、创建订单：

分为3个分支（获取预估价格失败、叫车成功、叫车失败）

例如：叫车成功，循环判断接单状态，失败（派单失败）或者成功（司机接到派单）。

如司机接单成功，接着流程走（去接乘客、到达乘客上车点、开始计费、到达目的地、发起收款、乘客支付、乘客评价等）。

4、资源监控与收集

Jmeter进行全流程压测时，可以使用阿里云、Jmeter聚合报告、自研脚本等对服务器性能监控与数据收集。

4.1、聚合报告

在Jmeter脚本里添加：察看结果树、聚合报告。

聚合报告

察看结果树

Jmeter常用术语：

（1）线程数：并发用户数。

（2）请求数Samples：发出了多少个请求，例：模拟10个用户，每个用户迭代10次，就是100次。

（3）平均响应时间Average：单个请求平均响应时间（毫秒）。

（4）中位数Median： 50％用户的响应时间（毫秒）。

（5）90% Line：90％用户的响应时间。

（6）Min：最小响应时间（毫秒）。

（7）Max：最大响应时间（毫秒）。

（8）错误率Error%：出现错误的请求的数量/请求的总数。

（9）吞吐量Throughput：表示每秒完成的请求数（Request per Second）。

4.2、自研脚本

在整个司乘订单状态流转过程中，想监控一下这些状态，开发了实时查询司机在线、发单、接单状态脚本。

脚本生成图形使用matplotlib包。

脚本大概流程：从redis获取司机在线数，并且通过查询数据库中订单的状态，绘制订单状态图（实时）。

程序运行主体代码：

# 选择环境
environment = input("选择环境：1（测试环境）、2（压测环境）：")
if environment == "1" or environment == "2":
    plt.ion()
    plt.figure(1)
    number = [0,]
    driver_online = [0,]
    status_100 = [0,]
    status_200 = [0,]
    status_300 = [0,]
    status_310 = [0,]
    status_320 = [0,]
    status_330 = [0,]
    status_400 = [0,]
    # 当前时间
    t = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    for i in range(1000000):
        number.append(i + 1)
        # print(number)
        online = int(get_driver_online(environment))
        s100 = int(get_status_100_count(environment, t))
        s200 = int(get_status_200_count(environment, t))
        s300 = int(get_status_300_count(environment, t))
        s310 = int(get_status_310_count(environment, t))
        s320 = int(get_status_320_count(environment, t))
        s330 = int(get_status_330_count(environment, t))
        s400 = int(get_status_400_count(environment, t))
        driver_online.append(online)
        # print(driver_online)
        status_100.append(s100)
        # print(status_100)
        status_200.append(s200)
        # print(status_200)
        status_300.append(s300)
        # print(status_300)
        status_310.append(s310)
        # print(status_310)
        status_320.append(s320)
        # print(status_320)
        status_330.append(s330)
        # print(status_330)
        status_400.append(s400)
        # print(status_400)
        plt.title('result')
        plt.grid(linestyle="--") # 设置背景网格线为虚线
        # color：b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:white
        plt.plot(number, status_100, color='green', label='status-100 CREATE')
        plt.plot(number, status_200, color='blue', label='status-200 DRIVER_TAKING')
        plt.plot(number, status_300, color='cyan', label='status-300 END')
        plt.plot(number, status_310, color='magenta', label='status-310 PAY')
        plt.plot(number, status_320, color='yellow', label='status-320 CANCEL')
        plt.plot(number, status_330, color='peru', label='status-330 DISPATCH_FAIL')
        plt.plot(number, status_400, color='orange', label='status-400 CLOSE')
        plt.plot(number, driver_online, color='red', label='driver-online')
        handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
        by_label = OrderedDict(zip(labels, handles))
        plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())
        plt.xlabel('iterations')
        plt.ylabel('amount')
        # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 如果要显示中文字体，则在此处设为：SimHei
        plt.show()
        plt.pause(0.3)
        print("driver-online: " + str(online) + " | status-100: " + str(s100) + " | status-200: " + str(s200) + " | status-300: " + str(s300) + " | status-310: " + str(s310) + " | status-320: " + str(s320) + " | status-330: " + str(s330) + " | status-400: " + str(s400))
else:
    print("选择环境不对")

如图所示：运行时的订单流转状态图（10个司机出车，还没有接单）。