怎么识别身边的压力怪？学会保护自己很重要！

今天跟大家伙儿唠唠我最近搞的一个小玩意儿，我自己管它叫“压力怪”。听名字就知道，这玩意儿是用来测试系统抗压能力的，说白了就是模拟各种高并发场景，看看系统能不能扛得住。

我琢磨着怎么搞这个东西。最简单的办法就是用现成的工具，比如JMeter啥的。但转念一想，自己动手写一个，岂不是更能了解底层的原理？还能根据自己的需求定制，岂不美哉？

说干就干！我选了Python这门语言，为因为它写起来快，而且各种库也多，用起来方便。我得模拟大量的用户请求。这还不简单？用threading模块，搞个线程池，每个线程模拟一个用户，疯狂地往目标系统发请求。

第一步：模拟用户行为

我定义了一个User类，每个User对象代表一个虚拟用户。
然后，User类里有个run()方法，这个方法就是用户发起请求的逻辑。
我用requests库来发送HTTP请求，可以模拟GET、POST等各种请求。

怎么识别身边的压力怪？学会保护自己很重要！

代码大概是这样的：


import requests
import threading
class User(*):

def __init__(self, url):
*.__init__(self)
* = url
def run(self):
try:
response = *(*)

print(f"User {*} - Status Code: {*_code}")
except Exception as e:
print(f"User {*} - Error: {e}")

第二步：线程池管理

怎么识别身边的压力怪？学会保护自己很重要！

光有用户还不行，还得有个地方来管理这些用户，让他们并发地执行。ThreadPoolExecutor是个好东西，可以方便地创建和管理线程池。


from * import ThreadPoolExecutor
def main():
url = "*"  # 换成你要测试的URL

num_users = 100  # 模拟用户数量
with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_users) as executor:
for i in range(num_users):
user = User(url)
* = f"User-{i+1}" # 给线程命名


if __name__ == "__main__":
main()

第三步：监控与报告

光发请求还不行，得知道系统扛不扛得住，出了啥问题。我得加上监控功能。简单点，可以记录每个请求的响应时间、状态码等信息。高级点，还可以集成Prometheus、Grafana等工具，做更全面的监控。

怎么识别身边的压力怪？学会保护自己很重要！

我先简单地记录了一下响应时间：


import time
def run(self):
try:

start_time = *()
response = *(*)
end_time = *()
response_time = end_time - start_time
print(f"User {*} - Status Code: {*_code}, Response Time: {response_time:.4f} seconds")
except Exception as e:

print(f"User {*} - Error: {e}")