UI自动化压测（一）

前言

　　最近在负责一个基于airtest的游戏UI自动化压测项目，需求大概是达到单服同时在线1500人并在游戏中做主线大约30分钟。

　　由于项目由我一个人负责，身边也没有多少可以交流的同事，导致在过程中遇到了N多坑，便决定在此记录下这些坑点以免后面再踩同样的坑

框架的选择

　　框架并没有多少选择，UI自动化目前比较好的就只有airtest，便决定在airtest的基础上进行二次开发

　　由于airtest并不支持多台手机并发执行，因此首先要对其进行调整

并发的选择

　　因为部署的是docker环境，所以并发的较优选择有三种——gevent协程、asyncio协程、threading多线程。在这里讲解下个人理解三种方法的缺点

　　gevent的缺点

　　1、gevent的并发主协程中创建的子协程，会在主协程停止时直接停止，而不是等待子协程完成后再停止

import time
import gevent

tests = [3, 7, 11]

def second(test):
"""创建一个新的子协程"""
    while True:
        gevent.sleep(test)
        print(second.__name__, test, time.time())

def first(test):
"""主协程"""
    gevent.sleep(test)
    gevent.spawn(second, test)
    print(first.__name__, test, time.time())

gevent.joinall([gevent.spawn(first, test) for test in tests])

# 执行结果
================================
first 3 1584368355.9011917
second 3 1584368358.9016078
first 7 1584368359.9008148
second 3 1584368361.901649
first 11 1584368363.9010885
[Finished in 11.9s]

　　2、由于是单线程，airtest中存在着的大量的time.sleep()会导致线程长期处理阻塞状态，影响效率，不过可以通过将time.sleep()改为gevent.sleep()来解决

　　asyncio的缺点

　　1、由于是单线程，airtest中存在着的大量的time.sleep()会导致线程长期处理阻塞状态，影响效率，且asyncio专属的asyncio.sleep()需要在async def定义的方法中才能使用，改动起来需要大量的代码及架构调整

　　threading的缺点

　　1、效率不如前两者（具体的差距可以去百度或者谷歌下，这里便不细讲了）

　　工具是压测工具，高并发下我们需要尽可能的提高自身的效率，所以threading并不适合；

　　而asyncio虽然效率高，但代码改动量太大，导致其也不适合；

　　gevent因为可以通过代码来规避掉其问题1，且问题2的代码改动也不是很多，所以最终选择用gevent来改动airtest框架