性能工具之 Jmeter 使用 HTTP 请求编写 HLS 脚本

简介: 在我们简要介绍了 HLS 协议的基础知识,接下来我们详细介绍一种使用 Jmeter 编写压测 HLS 协议脚本的方法。

一、前言

在我们简要介绍了 HLS 协议的基础知识,接下来我们详细介绍一种使用 Jmeter 编写压测 HLS 协议脚本的方法。

二、编写脚本

由于 HLS 基于HTTP,因此 JMeter 可以轻松模拟拉流,这意味着我们很容易创建测试计划。正如上篇文章提到的那样,HLS 的工作原理是将媒体源拆分为小文件(ts),然后将其分发为播放列表格式(m3u8)。因此,基本上在获取播放列表后,可以循环播放内容并下载所有文件(拉流)。

这里演示主播放列表地址为:

1、获取一级索引文件

由于整个流被分成小段,这意味着,为了保留主播放列表文件(m3u8),我们必须首先完成初始 HTTP 请求(一个执行 GET 的简单 HTTP 采样器)。请注意,每个流可以有多个播放列表(即不同的视频分辨率)。

image.png

由于主播放列表的响应提供了一个块列表(即较小的二级播放列表),因此我们将使用正则表达式后处理器将它们全部收集到一个数组中:
image.png

2、获取二级索引文件

现在我们有了“块”数组,我们需要添加一个 If Controller 非空判断:

image.png

下一步主要为获取的媒体(ts文件)列表,以便我们的“浏览器”能够进一步接收媒体内容(拉流)。这需要创建另一个 HTTP 采样器:

image.png

由于二级播放列表的响应提供了一个块列表(即所有 ts 文件列表),因此我们将使用正则表达式后处理器将它们全部收集到一个数组中:

image.png

注意:
“Match No.’”中的“ -1” 值,表示 JMeter 能够找到与特定正则表达式匹配的所有字符串。

3、拉流

现在我们有了 ts 文件列表“块”数组,我们需要添加一个 foreach-controller

image.png

该控制器了解变量“块”是字符串列表。因此,它将每次迭代的当前值放入“块”变量中。

下一步涉及获取实际的流部分,以便我们的“浏览器”能够接收媒体内容。这需要创建另一个 HTTP 采样器:

image.png

这里为了达到顺序拉流的,使用了循环计算器来做标记:

image.png

4、整体测试计划

注意这里使用 ${__P(tokenSetOnCommandLine,something)} 硬编码全局变量赋值:

image.png

5、测试结果

执行的测试结果如下:

image.png

压测 HLS 视频流的逻辑其实非常简单,先下载一级索引,它里面记录了二级索引文件的地址,然后模拟浏览器再去下载二级索引文件,二级索引文件中又记录了 TS 文件的下载地址,这样模拟浏览器就可以按顺序下载 TS 流媒体文件并连续播放,俗称“拉流”。

三、小结

由于 HLS 依赖 HTTP 协议,因此它以与其他任何协议数据流几乎相同的方式流传输视频流。它提供了极大的灵活性,因为它允许我们使用基于原生的 HTTP 的工具来测试,开发和操作在线视频。阅读此文章后,希望你现在也可以看到使用 JMete 压测 HLS 其实并不复杂。

示例脚本:

目录
相关文章
|
2月前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
107 2
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
性能怪兽来袭!Python+JMeter+Locust,让你的应用性能飙升🦖
【10月更文挑战第10天】随着互联网应用规模的不断扩大,性能测试变得至关重要。本文将探讨如何利用Python结合Apache JMeter和Locust,构建高效且可定制的性能测试框架。通过介绍JMeter和Locust的使用方法及Python的集成技巧,帮助应用在高负载下保持稳定运行。
65 2
|
2月前
|
缓存 Java 测试技术
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
使用JMeter对项目各个接口进行压力测试,并对前端进行动静分离优化,优化三级分类查询接口的性能
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
性能怪兽来袭!Python+JMeter+Locust,让你的应用性能飙升🦖
【10月更文挑战第2天】随着互联网应用规模的不断膨胀,性能测试变得至关重要。本文将介绍如何利用Python结合Apache JMeter和Locust构建高效且可定制的性能测试框架。Apache JMeter是一款广泛使用的开源负载测试工具,适合测试静态和动态资源;Locust则基于Python,通过编写简单的脚本模拟HTTP请求,更适合复杂的测试场景。
63 3
|
3月前
|
存储 Linux 数据库
性能工具之JMeter + Grafana + InfluxDB 性能平台搭建
【8月更文挑战第7天】性能工具之JMeter + Grafana + InfluxDB 性能平台搭建
71 1
性能工具之JMeter + Grafana + InfluxDB 性能平台搭建
|
3月前
|
监控 Java 测试技术
实战派必看!Python性能测试中,JMeter与Locust如何助力性能调优
【8月更文挑战第6天】性能优化是软件开发的关键。本文介绍JMeter与Locust两款流行性能测试工具,演示如何用于Python应用的性能调优。JMeter可模拟大量用户并发访问,支持多种协议;Locust用Python编写,易于定制用户行为并模拟高并发。根据场景选择合适工具,确保应用在高负载下的稳定运行。
132 4
|
3月前
|
Java
性能分析之JMeter 脚本执行失败导致的问题
【8月更文挑战第20天】性能分析之JMeter 脚本执行失败导致的问题
74 0
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【10月更文挑战第1天】Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
130 3
|
12天前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
37 3
|
11天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
26 1