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Locust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站或其他系统进行负载测试并确定系统可以处理多少个并发用户Locust 在英文中是 蝗虫 的意思作者的想法是在测试期间放一大群 蝗虫 攻击您的网站。当然事先是可以用 Locust 定义每个蝗虫或测试用户的行为并且通过 Web UI 实时监视围攻过程。
locust运行原理
Locust 的运行原理是完全基于事件运行的因此可以在一台计算机上支持数千个并发用户。与许多其他基于事件的应用程序相比它不使用回调比如 Nodejs 就是属于回调Locust 不使用这种的逻辑。相反它通过 gevent 使用轻量级进程。测试您站点的每个蝗虫实际上都在其自己的进程中运行 Locust的特点
1、用Python编写测试方案 不需要在UI界面上点击只需要正常编写代码即可灵活性比较强
2、分布式可扩展 Locust 支持分布在多台计算机上的运行负载测试可以多台机器并行开搞。
3、统计结果基于Web界面 Locust 有一个简单的用户界面可实时显示相关的测试详细信息并且统计结果界面是基于网页的而网页是天生跨平台的所以 Locust 是跨平台且易于扩展的
4、可以测试任何网页/应用/系统 只需用 python 编写想要测试的方案然后放”蝗虫”去怼需要测试的项目就可以了非常简单
02、测试工具哪个好
LoadRunner
是非常有名的商业性能测试工具功能非常强大。使用也比较复杂但收费贼贵
Jmeter
同样是非常有名的开源性能测试工具功能也很完善。可以当做接口测试工具来测试接口但同时它也是一个标准的性能测试工具
Locust
功能上虽然不如LoadRunner及Jmeter丰富但其也有不少优点。Locust 完全基本 Python 编程语言并且 HTTP 请求完全基于 Requests 库。
LoadRunner 和 Jmeter 这类采用进程和线程的测试工具都很难在单机上模拟出较高的并发压力。Locust 的并发机制摒弃了进程和线程采用协程gevent的机制。协程避免了系统级资源调度由此可以大幅提高单机的并发能力。
03、环境安装
Python环境配置
1首先去Python官网下载Python3.6版本解释器
2安装解释器并配置环境变量将python的根目录以及Scripts路径配置到环境变量Path下面
3打开cmd窗口分别输入python、pip命令并回车如果没有报错则说明Python环境配置成功
Locust环境配置
1打开cmd窗口输入pip install locustio0.14.6 并回车此时系统会自动下载locust库以及部分依赖库
PSlocust 目前有2个大版本0和1的版本两个版本之间语法差异比较大安装1*版本直接pip install locust 即可 2安装成功后验证在cmd窗口中输入python进入python开发环境然后输入import locust如果没有报错则说明locust安装成功
04、如何使用 Locust类
HttpLocust类 继承了Locust类表示将要生成的每一个虚拟的HTTP用户用来发送请求到进行负载测试的系统。task_set属性 该 task_set 属性指向定义的用户行为的类host属性 host属性是要加载的域名URL 前缀例如http://xxxxxxwait_time属性 用于发送Http请求时虚拟用户需要等待的时间等待时间是一个区间范围。单位为毫秒等待时间在min_wait和max_wait之间随机选择
TaskSequence 类
TaskSequence 类 TaskSequence 类是 TaskSet但其任务将按顺序执行。task装饰器 用于标识测试任务并且可以通过task装饰器设置权重用于执行任务的执行率seq_task装饰器 用于指定接口的执行顺序。可以把task装饰器和seq_task装饰器一起组合使用
初始化方法
1、setup 和 teardown方法 setup 和 teardown 都是只能运行一次的方法。在任务开始运行之前运行setup而在所有任务完成并且蝗虫退出后运行 teardown这使您能够在任务开始运行之前做一些准备工作比如创建数据库或者打印日志 等等并在蝗虫退出之前进行清理。
2、on_start 和 on_stop 方法 每个虚拟用户执行操作时运行on_start方法退出时执行on_stop方法
3、初始化方法的执行顺序 setup on_start on_stop teardown
常用3种启动方式
直接启动 locust -f stock_center.py stock_center.py为执行脚本可在编译器中直接运行该脚本
无web页面启动 locust -f stock_center.py --no-web -c 200 -r 20 -t 1m –no-web 代表不需要启动UI页面 -c 代表需要并发的用户数 -r 代表每秒并发的用户数 -t 代表需要运行的时间
分布式启动 locust -f stock_center.py --master # 指定当前机器为master主机 locust -f stock_center.py --slave --master-host10.xxx.xxx.xxx # 指定当前机器为从机并指向对应master主机
启动页面 Number of total users simulate: 设置需要并发的总人数
Hatch rate(users spawned/second): 每秒启动的虚拟用户数
Start swarming: 执行locust脚本 Type: 请求类型即接口的请求方法
Name: 接口请求路径
Requests: 当前已完成的请求数量
Fails: 当前失败的数量
Median: 响应时间的中间值即50%的响应时间在这个数值范围内单位为毫秒
Average: 平均响应时间单位为毫秒
Min: 最小响应时间单位为毫秒
Max: 最大响应时间单位为毫秒
Average Size: 平均请求的数据量 单位为字节
Current RPS: 每秒能处理的请求数目 各模块说明 New test点击该按钮可对模拟的总虚拟用户数和每秒启动的虚拟用户数进行编辑Statistics类似于jmeter中Listen的聚合报告Charts测试结果变化趋势的曲线展示图分别为每秒完成的请求数RPS、响应时间、 不同时间的虚拟用户数Failures失败请求的展示界面Exceptions异常请求的展示界面Download Data测试数据下载模块 提供四种类型的CSV格式的下载 分别是Statistics、responsetime、failures、exceptions
05、Locust的总结
局限
locust的局限性在于目前其本身对测试过程的监控和测试结果展示不如jmeter全面和详细需要进行二次开发才能满足需求越来越复杂的性能测试需要。
优势
纯脚本形式并且HTTP请求完全基于Requests库。用过Requests的都知道这个库非常简洁易用但功能十分强
另外一点就是并发机制了。Locust的并发机制摒弃了进程和线程采用协程gevent的机制。避免了系统级资源调度由此大幅提高了性能。正常情况下单台普通配置的测试机可以生产数千并发压力这是LoadRunner和Jmeter都无法实现的。 总结
感谢每一个认真阅读我文章的人
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