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GPT Data Generator用于为GitLab Performance Tool(GPT)创建所需的所有测试数据。
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gpt-data-generator 使用指南

gpt-data-generator 配置说明

gpt-data-generator 官方文档

GPT Data Generator 镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

GPT Data Generator 是一个专为 GitLab Performance Tool (GPT) 设计的 Docker 镜像,用于生成性能测试所需的全套测试数据。其核心用途是在执行 GitLab 性能测试前,自动化创建标准化、可配置的测试数据集,确保 GPT 能够基于真实场景数据进行准确的性能评估。

2. 核心功能和特性

  • 一站式测试数据生成:自动生成 GPT 所需的全类型测试数据(如项目、用户、分支、合并请求等),无需手动准备。
  • 高度可配置:支持通过参数自定义数据规模(如项目数量、用户数、提交记录数等),适应不同性能测试场景。
  • 与 GPT 无缝集成:生成的数据格式和结构完全符合 GPT 的输入要求,可直接用于性能测试流程。
  • 轻量化部署:基于 Docker 容器化设计,无需复杂依赖,快速部署并执行数据生成任务。

3. 使用场景和适用范围

GPT Data Generator 主要适用于以下场景:

  • GitLab 性能测试前置准备:在使用 GPT 对 GitLab 实例(自托管或 SaaS)进行性能测试前,生成标准化测试数据,确保测试环境一致性。
  • 多环境数据复用:在开发、测试、预生产等不同环境中,通过统一配置快速复现相同测试数据集,便于对比性能差异。
  • 高负载场景模拟:支持生成大规模数据(如千级项目、万级提交),模拟生产环境负载,验证 GitLab 在极限条件下的性能表现。

4. 使用方法和配置说明

4.1 前置条件

  • 已安装 Docker 或 Docker Compose。
  • 可访问的 GitLab 实例(目标测试环境)。
  • 具备足够权限的 GitLab 访问令牌(需包含 api、read_user、write_repository 权限,用于创建资源)。

4.2 Docker 命令行运行示例

通过 docker run 直接启动容器,配置必要参数(环境变量或命令行参数):

docker run -it --rm \
  -e GITLAB_URL="[***]" \  # 目标 GitLab 实例 URL
  -e ACCESS_TOKEN="glpat-xxxxxx" \             # 具备权限的访问令牌
  -e PROJECT_COUNT=200 \                       # 生成项目数量(默认 50)
  -e USER_COUNT=50 \                           # 生成用户数量(默认 20)
  -e GROUP_COUNT=30 \                          # 生成组数量(默认 10)
  -e DATA_OUTPUT_DIR="/data" \                 # 容器内数据输出目录(默认 /data)
  -v /local/output:/data \                     # 挂载本地目录持久化数据
  gitlab/gpt-data-generator:latest

参数说明:

  • -it:交互式运行,实时查看日志输出。
  • --rm:容器退出后自动删除。
  • -v /local/output:/data:将容器内生成的数据挂载到本地 /local/output 目录,便于后续查看或复用。

4.3 Docker Compose 配置示例

创建 docker-compose.yml 文件,定义服务及配置:

version: '3.8'

services:
  gpt-data-generator:
    image: gitlab/gpt-data-generator:latest
    container_name: gpt-data-gen
    environment:
      GITLAB_URL: "[***]"       # 目标 GitLab 实例 URL(必填)
      ACCESS_TOKEN: "glpat-xxxxxx"                  # GitLab 访问令牌(必填)
      PROJECT_COUNT: 150                             # 项目数量(默认 50)
      USER_COUNT: 30                                # 用户数量(默认 20)
      GROUP_COUNT: 20                               # 组数量(默认 10)
      BRANCH_COUNT: 8                               # 每个项目分支数(默认 5)
      COMMIT_COUNT: 50                              # 每个分支提交数(默认 20)
      VERBOSE: "true"                               # 启用详细日志(默认 false)
    volumes:
      - ./gpt-test-data:/data                       # 本地目录挂载,存储生成数据
    restart: on-failure                             # 失败时自动重启

启动服务:

docker-compose up

4.4 数据生成验证

数据生成完成后,可通过以下方式验证:

  1. 查看本地挂载目录(如 ./gpt-test-data)是否生成数据清单文件(如 projects.csv、users.json)。
  2. 登录 GitLab 实例,通过管理界面确认生成的项目、用户、组等资源已创建。

5. 配置参数说明

5.1 环境变量配置

以下为常用环境变量,用于定义数据生成规则和连接信息(具体参数以官方文档为准):

参数名描述是否必填默认值
GITLAB_URL目标 GitLab 实例完整 URL(如 [***])是-
ACCESS_TOKENGitLab 个人访问令牌(需 api、write_repository 权限)是-
DATA_OUTPUT_DIR容器内数据输出目录(建议通过 -v 挂载到本地)否/data
PROJECT_COUNT生成的项目总数否50
USER_COUNT生成的用户总数(仅管理员令牌可创建)否20
GROUP_COUNT生成的组总数否10
BRANCH_COUNT每个项目生成的分支数否5
COMMIT_COUNT每个分支生成的提交数否20
ISSUE_COUNT每个项目生成的议题数否10
VERBOSE启用详细日志(true/false)否false

5.2 命令行参数覆盖

支持通过命令行参数覆盖环境变量配置(优先级更高),格式如下:

docker run gitlab/gpt-data-generator:latest \
  --gitlab-url "[***]" \
  --access-token "glpat-xxxxxx" \
  --project-count 300 \
  --verbose true

6. 参考文档

  • 官方配置指南:GPT Data Generator 环境准备
  • GitLab 访问令牌创建:个人访问令牌文档
  • GitLab Performance Tool 镜像:Docker Hub 地址
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常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

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流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

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