| # coding=utf-8 |
| import profile |
| import pstats |
| import timeit |
| |
| from pyjsonrpc import HttpClient |
| from dubbo_client import ZookeeperRegistry, DubboClient |
| |
| |
| __author__ = 'caozupeng' |
| |
| number = 1000 |
| |
| def test_client_every_new(): |
| for x in range(number): |
| user_provider = HttpClient(url="http://{0}{1}".format('172.19.3.111:38080/', 'com.ofpay.demo.api.UserProvider')) |
| user_provider.getUser('A003') |
| user_provider.queryUser( |
| {u'age': 18, u'time': 1428463514153, u'sex': u'MAN', u'id': u'A003', u'name': u'zhangsan'}) |
| # user_provider.queryAll() |
| user_provider.isLimit('MAN', 'Joe') |
| user_provider('getUser', 'A005') |
| |
| |
| def test_client(): |
| user_provider = HttpClient(url="http://{0}{1}".format('172.19.3.111:38080/', 'com.ofpay.demo.api.UserProvider')) |
| for x in range(number): |
| user_provider.getUser('A003') |
| user_provider.queryUser( |
| {u'age': 18, u'time': 1428463514153, u'sex': u'MAN', u'id': u'A003', u'name': u'zhangsan'}) |
| # user_provider.queryAll() |
| user_provider.isLimit('MAN', 'Joe') |
| user_provider('getUser', 'A005') |
| |
| |
| def test_dubbo(): |
| service_interface = 'com.ofpay.demo.api.UserProvider' |
| # 该对象较重，有zookeeper的连接，需要保存使用 |
| registry = ZookeeperRegistry('172.19.65.33:2181') |
| user_provider = DubboClient(service_interface, registry, version='2.0') |
| for x in range(number): |
| user_provider.getUser('A003') |
| user_provider.queryUser( |
| {u'age': 18, u'time': 1428463514153, u'sex': u'MAN', u'id': u'A003', u'name': u'zhangsan'}) |
| # user_provider.queryAll() |
| user_provider.isLimit('MAN', 'Joe') |
| user_provider('getUser', 'A005') |
| |
| if __name__ == '__main__': |
| """ |
| 在我的mac 4c8g笔记本上，同时启动服务端和客户端（忽略网络开销） |
| test_client_every_new 运行1000次，13.380 seconds |
| test_client 运行1000次， 12.851 seconds |
| test_dubbo运行1000次 13.559 seconds |
| 说明 |
| 1、加上Dubbo的封装，和原生的jsonrpclib差距很小，可以忽略不计 |
| 2、每次new HttpClient和保持一个HttpClient句柄复用的效率相差不大 |
| 3、每秒接近300次的调用，对一个业务系统来说绰绰有余 |
| 大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。 |
| 例如开发一个下载MP3的网络应用程序，C程序的运行时间需要0.001秒， |
| 而Python程序的运行时间需要0.1秒，慢了100倍，但由于网络更慢，需要等待1秒， |
| 你想，用户能感觉到1.001秒和1.1秒的区别吗？ |
| 这就好比F1赛车和普通的出租车在北京三环路上行驶的道理一样， |
| 虽然F1赛车理论时速高达400公里，但由于三环路堵车的时速只有20公里， |
| 因此，作为乘客，你感觉的时速永远是20公里。 |
| |
| """ |
| # print u'test_client_every_new 运行{0}次， 耗时{1}'.format(number, timeit.timeit(test_client_every_new, number=1)) |
| # print u'test_client 运行{0}次， 耗时{1}'.format(number, timeit.timeit(test_client, number=1)) |
| # print u'test_dubbo 运行{0}次， 耗时{1}'.format(number, timeit.timeit(test_dubbo, number=1)) |
| # profile.run("test_dubbo()", 'test_dubbo.txt') |
| p = pstats.Stats('test_dubbo.txt') |
| p.sort_stats('time').print_stats() |
| # profile.run('test_client_every_new()', 'test_client_every_new.txt') |
| np = pstats.Stats('test_client_every_new.txt') |
| np.sort_stats('time').print_stats() |
| # profile.run('test_client()', 'test_client.txt') |
| cp = pstats.Stats('test_client.txt') |
| cp.sort_stats('time').print_stats() |
