負荷テストとシナリオ

そもそも僕は負荷テストというものが何かを知らなかった。 ググったところ JMeterを始め、いろいろな形式の負荷テストツールや負荷テストサービスがあるらしい。

いずれのツールもやることは基本的にHTTPリクエストを投げることなのだが、その内容や数など、シチュエーションに応じたリクエストを作らなければ負荷テストとして意味が無い。 そのシチュエーションを再現した一連のHTTPリクエストを「シナリオ」という。

負荷テストツールを選ぶ上で、どのようにシナリオを作るかという点が大きな選択基準となる、と思う。 その点に関して、今回触ったGatlingはなかなか秀逸だと感じた。

Gatlingの特徴

Gatlingの特徴はシナリオをScalaによる内部DSLで記述する点だ。 初見でもサンプルをそれなりに読み下せる。

JMeterのサンプルが比較対象として上げられているが、こんな長ったらしいXMLを見ると体調を崩すタイプの人間にはGatlingのDSLはかなりありがたい。

また、JMeter同様シナリオの自動生成もできる。やり方はJMeterと同様プロキシサーバを立ててそれ越しにWebサービスにアクセスし、HTTPのやりとりを記録する方法だ。 JMeterと比べた利点は生成されるシナリオを人が読める点だ。

生成されたシナリオは余計なリクエストや不要なヘッダを含んでいたりして、シナリオとしてそのまま使えるということはそう多くないと思う。 したがって、シナリオとして仕上げるためにはある程度編集が必要となる。

JMeterの場合はちまちまGUIから編集するか、場合によっては巨大なXMLをいじるはめになるのだろうが、Gatlingでは生成されるシナリオも比較的触りやすい形になっている [1] 。

シナリオを実行した結果のレポートもおしゃれで、大したこと無いテストでもなんだか一仕事した感を演出してくれる。 レスポンスタイムの最小・最大・平均だけでなく、標準偏差・P値まで出し、グラフによる可視化もこれでもかというぐらいやってくれる。

レポートに関しては他のツールがどんなものか分からないが、Gatlingのレポートで不足するシーンはめったにないだろう。

使用方法

公式ドキュメントに全て書いてあるので、そちらを読んでほしい。 https://github.com/excilys/gatling/wiki

英語だが、サンプルも多く使い方もシンプルなので、それほど難儀しないだろう。 Gatling 1とGatling 2があるが、2はまだ開発中とのこと。

不満

起動が遅い。JVMの起動とシナリオのコンパイルのせいか、起動からシナリオ実行まで結構もたつく。 シナリオ作成中にこまめに修正->実行をするのはそれほどスムーズではなかった。

最初は一からシナリオを手書きしていたが、あまりにももたもたしてストレスが溜まったので、結局Recoderで自動生成したものやや修正するだけにした。 そもそもそういった使い方を前提としているのかもしれない。

あとはcheckによるアサーションでリダイレクト先のURLの部分一致がほしいと思った。

脚注

概要

現状の飼育条件を考慮した上で飼育可能と思われる種としてヒョウモントカゲモドキをとりあげ、どの程度の費用と手間がかかるかを検討する。

飼育条件

• 世話ができない期間(最大1週間程度）があっても問題ない生物であること。
• 高温に強いこと。
• 極端に好みが分かれる容姿の生物(例えばヘビ、カエル、ゴキブリ、ヤスデ)でないこと。

候補となる生物

初期費用

セットアップ

ランニングコスト

遠赤外線パネルヒーターの消費電力は6~10Wであり、家庭用ルータ1台分程度である。 夏場はつける必要はないが、冷房を入れる場合はつけるべきかもしれない。

餌代は仮に1日平均で6匹のイエコオロギを食べ、イエコオロギ一匹あたり8円だった場合、1,440になる。

日常的な世話

餌

参考

• http://geckolog.jp/care/20120607/leopard-geckos-care/
• http://www.reptile.sakura.ne.jp/leopard_gecko/leopard_gecko3.html
• http://geckolog.jp/care/20120607/leopard-geckos-care/
• http://allabout.co.jp/gm/gc/69766/2/

Vagrant

開発環境向け仮想マシンマネージャでお馴染みの Vagrant を最近使い始めた。 実態は単なるVirtual Box [1] のCLIユーティリティだが、開発端末としてMacを利用している場合、KVMは利用できないし、LXCやFreeBSD jailに相当するものもないため、開発環境構築に重宝する。

手軽に仮想マシンを作れるようになった一方で、開発環境として構成する作業は別途面倒を見なければならない。 そういった文脈で Chef と一緒に語られることが多いが、Chefは学習コストが高いことでお馴染みなので僕は未だに手を出せていない [2] 。

Fabric

そこで前々から気になっていた Fabric を利用することにした。 これはコマンド実行やらファイル転送やらの一連の環境構築作業をtaskとしてSSH越しに実行するPython製のツールだ。

動きとしてはかなりシンプルで、各種APIを組み合わせて作った関数をtaskとしてローカルないしリモートで実行するだけ。 ローカルでshell scriptの代わりに使うのも大いに便利らしく、ちょっとした自動化ならかなりのことをこなせそうだ [3] 。 僕のようにshell力が乏しい人間にとって、Pythonで書けるというのはうれしい。

FabricでVagrantに入る

Vagrantと組み合わせる場合、まずFabricがsshで開発環境に入れなければならないのでそのための設定をする。 ググったところ、 Use Fabric on Vagrant instances という記事がヒットしたが、秘密鍵のパスを取得する部分が動かなかったので以下のように修正した。:

import re
from fabric.api import env, local

def vagrant():
    # change from the default user to 'vagrant'
    env.user = 'vagrant'
    # connect to the port-forwarded ssh
    env.hosts = ['127.0.0.1:2222']

    # use vagrant ssh key
    # 'IdentityFile "/Users/garsue/.vagrant.d/insecure_private_key"'
    result = local('vagrant ssh-config | grep IdentityFile', capture=True)
    env.key_filename = re.search('"(.*)"', result).group(1)

その他にハマった部分として、ホスト名をavahiおよびbonjourで割り振っている場合、 env.hosts にそのままホスト名を渡しても名前解決できないため、接続できなかった。

回避策として socket モジュールの gethostbyname を利用して自力でIPアドレスを引っ張った。

コンテキストマネージャ

Fabric デプロイツールのPythonicな書き方 の最後にあるように、コンテキストマネージャを利用してコマンドのprefixを指定できる点がかなり良い。 よく使うのは cd で、たとえば

with cd("~/.local/"):
   run("ls -la")

とした場合、このコンテキスト下では全てのコマンドの先頭に cd ~/.local/ && が付与されるため、結果として ~/.local/ 以下が表示される。

さらに fabric.context_managers.prefix を使えば任意のprefixを利用できる。あまりいい例ではないかもしれないが、 virtualenvwrapper を利用して仮想環境を作成するtaskを以下のように定義した。:

def setup_python():
    packages = ["ipython", "mock", "pep8", "pyflakes", "pytest-cov", "tox",
                "dotcloud"]
    packages = " ".join(["-i " + p for p in packages])
    with cd("~"):
        run("wget http://python-distribute.org/distribute_setup.py")
        run("python3 distribute_setup.py --user")
        run("rm distribute*")
        run(".local/bin/easy_install --user pip")
        run(".local/bin/pip install --user virtualenvwrapper")
        prefixes = [
            "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3",
            "export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV=$HOME/.local/bin/virtualenv",
            "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs",
            "export PROJECT_HOME=$HOME/Projects",
            "source .local/bin/virtualenvwrapper.sh"
        ]
        with prefix(" && ".join(prefixes)):
            run("mkvirtualenv --python=python3 --use-distribute "
                "{} 3".format(packages))
            run("mkvirtualenv --python=python2 --use-distribute "
                "{} 2".format(packages))

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