aiohttp는 Python에서 비동기 웹 애플리케이션을 개발하기 위한 강력한 프레임워크입니다. 서버의 성능을 테스트하고 부하를 시뮬레이션하는 것은 중요한 작업입니다. 이 글에서는 aiohttp 서버가 어떻게 부하 테스트될 수 있는지 알아보겠습니다.

1. 요청 수 측정

부하 테스트를 시작하기 전에 aiohttp 서버에 대한 요청 수를 측정해야 합니다. 이를 위해 ab (Apache HTTP 서버 부하 테스트 도구)를 사용할 수 있습니다. 다음 명령을 실행하여 요청 수를 측정합니다:

ab -n 100000 -c 100 http://localhost:8080/

위 명령에서 -n 옵션은 총 요청 수, -c 옵션은 동시에 실행되는 요청 수를 나타냅니다. 위 명령은 100,000개의 요청을 100개의 동시 요청으로 실행합니다. 결과에는 요청 수, 요청 속도, 응답 시간 등이 포함됩니다.

2. 동시 사용자 수 측정

aiohttp 서버의 부하 테스트를 위해 실제로 얼마나 많은 동시 사용자가 지원될 수 있는지 측정할 수 있습니다. 이를 위해 wrk (http 성능 측정 도구)를 사용할 수 있습니다. 다음 명령을 실행하여 동시 사용자 수를 측정합니다:

wrk -t 10 -c 100 http://localhost:8080/

위 명령에서 -t 옵션은 총 스레드 수, -c 옵션은 동시 요청 수를 나타냅니다. 위 명령은 10개의 스레드로 100개의 동시 요청을 실행합니다. 결과에는 요청 수, 평균 응답 시간 등이 포함됩니다.

3. 부하 테스트 코드 작성

aiohttp 서버의 부하 테스트를 위해 간단한 테스트 코드를 작성해야 합니다. 아래는 aiohttp를 사용하여 GET 요청을 보내고 응답을 받는 예제 코드입니다:

import aiohttp
import asyncio

async def send_request(session):
    async with session.get('http://localhost:8080/') as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for _ in range(100):
            task = asyncio.ensure_future(send_request(session))
            tasks.append(task)

        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        print(responses)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

위 코드는 100개의 GET 요청을 비동기적으로 실행하고 응답을 모아서 출력합니다.

결론

aiohttp 서버의 부하 테스트는 성능 측정과 여러 동시 사용자의 요청 처리 능력을 확인하기 위해 중요한 과정입니다. ab와 wrk를 사용하여 요청 수와 동시 사용자 수를 측정하고, async/await 문법을 사용하여 aiohttp 서버를 부하 테스트하는 코드를 작성해보았습니다. 이를 통해 서버의 성능을 높이고 확장 가능한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.