Ubuntu Python性能测试工具

Ubuntu下的Python性能测试工具与用法

工具分类与适用场景

• 基准测试：衡量小段代码或函数的执行时间与稳定性，常用工具有timeit、pytest-benchmark。
• CPU性能分析：定位热点函数与调用瓶颈，常用cProfile、line_profiler、Py‑Spy。
• 内存分析：定位内存占用与泄漏，常用memory_profiler、objgraph、psutil。
• Web与接口压测：评估吞吐、并发与稳定性，常用Locust、ApacheBench(ab)、JMeter。
• 系统级与综合：评估CPU/内存/IO/数据库等系统能力，常用sysbench；IDE图形化分析可用PyCharm Profiler。

快速上手示例

• timeit 测量小段代码
  • 用途：微基准测试，排除一次性开销影响。
  • 示例：
    • import timeit def test(): return sum(range(1000)) print(timeit.timeit(test, number=1000))
• cProfile 统计函数级耗时
  • 用途：快速找出最耗时的函数。
  • 示例：
    • python -m cProfile -o out.prof your_script.py
    • 可视化：pip install snakeviz & & python -m snakeviz out.prof
• line_profiler 逐行分析
  • 用途：精确到行的CPU时间定位。
  • 示例：
    • pip install line_profiler
    • 在目标函数上加装饰器：@profile
    • 运行：kernprof -l -v your_script.py
• memory_profiler 逐行内存
  • 用途：定位内存峰值与泄漏疑点。
  • 示例：
    • pip install memory_profiler psutil
    • @profile 标记函数
    • 运行：python -m memory_profiler your_script.py
• Py‑Spy 非侵入采样与火焰图
  • 用途：对线上进程低开销采样，生成火焰图。
  • 示例：
    • pip install py-spy
    • 实时查看：py-spy top --pid
    • 记录采样：py-spy record -o profile.svg --pid
• Locust 分布式负载与场景化压测
  • 用途：模拟成千上万用户并发，支持复杂行为。
  • 示例：
    • pip install locust
    • locust -f locustfile.py 并在浏览器打开 http://localhost:8089
• ApacheBench(ab) 快速HTTP压测
  • 用途：命令行快速评估吞吐与延迟。
  • 示例：ab -n 1000 -c 10 http://localhost:8000/
• sysbench 系统级基准
  • 用途：CPU/内存/IO/数据库等系统能力评估。
  • 示例：sudo apt-get install sysbench & & sysbench cpu --threads=4 --time=60 run。

如何选择与组合

• 微基准与回归：优先用pytest-benchmark（可统计均值、标准差、历史对比），配合timeit做最小样例验证。
• 定位CPU热点：先用cProfile找Top函数，再用line_profiler逐行确认；生产环境可用Py‑Spy低开销采样。
• 定位内存问题：用memory_profiler逐行看增量，配合objgraph分析对象引用关系，辅以psutil观察进程RSS/内存趋势。
• Web/接口压测：功能与场景化优先Locust；快速“冒烟”与基线对比可用ab；多协议/复杂分布式可用JMeter。
• 系统瓶颈排查：用sysbench做CPU/IO/DB基线，结合应用侧分析（cProfile/Py‑Spy）闭环定位。

实践建议

• 保持环境一致：固定Python版本/依赖/硬件，关闭无关前台进程，避免噪声。
• 多次测量取统计：基准测试至少3–5次，关注均值与波动；pytest-benchmark可自动统计。
• 贴近真实：压测并发数、数据量与关键业务路径应尽量模拟线上；逐步加压，观察吞吐、P95/P99延迟、错误率。
• 区分CPU与IO：CPU密集优先看cProfile/line_profiler，I/O密集关注并发模型/等待时间与系统资源（如磁盘/网络）。
• 线上采样要安全：Py‑Spy支持非侵入采样，尽量避免在高峰期长时间采样；必要时先在预发/灰度环境验证。

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