从事API相关的工作很有挑战性，在高峰期保持系统的稳定及健壮性就是其中之一，这也是我们在Mailgun做很多压力测试的原因。

这么久以来，我们已经尝试了很多种方法，从简单的ApacheBench到复杂些的自定义测试套。但是本贴讲述的，是一种使用python进行“快速粗糙”却非常灵活的压力测试的方法。
使用python写HTTP客户端的时候，我们都很喜欢用 Requests library。这也是我们向我们的API用户们推荐的。Requests 很强大，但有一个缺点，它是一个模块化的每线程一个调用的东西，很难或者说不可能用它来快速的产生成千上万级别的请求。
Treq on Twisted简介

为解决这个问题我们引入了Treq (Github库)。Treq是一个HTTP客户端库，受Requests影响，但是它运行在Twisted上，具有Twisted典型的强大能力：处理网络I/O时它是异步且高度并发的方式。

Treq并不仅仅限于压力测试：它是写高并发HTTP客户端的好工具，比如网页抓取。Treq很优雅、易于使用且强大。这是一个例子：

>>> from treq import get >>> def done(response): ... print response.code ... reactor.stop() >>> get("http://>', 'to': 'to@example.org', 'subject': "test"}, pool=pool) deferred.addCallback(request_done) return deferred def requests_generator(): global req_generated while True: deferred = request() req_generated += 1 # do not yield deferred here so cooperator won't pause until # response is received yield None if __name__ == '__main__': # make cooperator work on spawning requests cooperator.cooperate(requests_generator()) # run the counter that will be reporting sending speed once a second reactor.callLater(1, counter) # run the reactor reactor.run()

输出结果：

2013-04-25 09:30 Requests: 327 generated; 153 sent; 153 received 2013-04-25 09:30 Requests: 306 generated; 156 sent; 156 received 2013-04-25 09:30 Requests: 318 generated; 184 sent; 154 received

“Generated”类的数字代表被Twisted反应器准备好但是还没有发送的请求。这个脚本为了简洁性忽略了所有错误处理。为它添加超时状态的信息就留给读者作为一个练习。

这个脚本可以当做是一个起始点，你可以通过拓展改进它来自定义特定应用下的处理逻辑。建议你在改进的时候用collections.Counter 来替代丑陋的全局变量。这个脚本运行在单线程上，想通过一台机器压榨出最大量的请求的话，你可以用类似 mulitprocessing 的技术手段。

愿你乐在压力测试！