分布式负载测试

该教程描述如何在Kubernetes中进行分布式负载均衡测试，包括一个web应用、docker镜像和Kubernetes controllers/services。更多资料请查看Distributed Load Testing Using Kubernetes 。

准备

不需要GCE及其他组件，你只需要有一个kubernetes集群即可。

如果你还没有kubernetes集群，可以参考kubernetes-handbook部署一个。

部署Web应用

sample-webapp 目录下包含一个简单的web测试应用。我们将其构建为docker镜像，在kubernetes中运行。你可以自己构建，也可以直接用这个我构建好的镜像index.tenxcloud.com/jimmy/k8s-sample-webapp:latest。

在kubernetes上部署sample-webapp。

$ cd kubernetes-config
$ kubectl create -f sample-webapp-controller.yaml
$ kubectl create -f sample-webapp-service.yaml

部署Locust的Controller和Service

locust-master和locust-work使用同样的docker镜像，修改controller中spec.template.spec.containers.env字段中的value为你sample-webapp service的名字。

- name: TARGET_HOST
  value: http://sample-webapp:8000

创建Controller Docker镜像（可选）

locust-master和locust-work controller使用的都是locust-tasks docker镜像。你可以直接下载gcr.io/cloud-solutions-images/locust-tasks，也可以自己编译。自己编译大概要花几分钟时间，镜像大小为820M。

$ docker build -t index.tenxcloud.com/jimmy/locust-tasks:latest .
$ docker push index.tenxcloud.com/jimmy/locust-tasks:latest

注意：我使用的是时速云的镜像仓库。

每个controller的yaml的spec.template.spec.containers.image 字段指定的是我的镜像：

image: index.tenxcloud.com/jimmy/locust-tasks:latest

部署locust-master

$ kubectl create -f locust-master-controller.yaml
$ kubectl create -f locust-master-service.yaml

部署locust-worker

Now deploy locust-worker-controller:

$ kubectl create -f locust-worker-controller.yaml

你可以很轻易的给work扩容，通过命令行方式：

$ kubectl scale --replicas=20 replicationcontrollers locust-worker

当然你也可以通过WebUI：Dashboard - Workloads - Replication Controllers - ServiceName - Scale来扩容。

配置Traefik

参考kubernetes的traefik ingress安装，在ingress.yaml中加入如下配置：

  - host: traefik.locust.io
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          serviceName: locust-master
          servicePort: 8089

然后执行kubectl replace -f ingress.yaml即可更新traefik。

通过Traefik的dashboard就可以看到刚增加的traefik.locust.io节点。

执行测试

打开http://traefik.locust.io页面，点击Edit输入伪造的用户数和用户每秒发送的请求个数，点击Start Swarming就可以开始测试了。

在测试过程中调整sample-webapp的pod个数（默认设置了1个pod），观察pod的负载变化情况。

从一段时间的观察中可以看到负载被平均分配给了3个pod。

在locust的页面中可以实时观察也可以下载测试结果。