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python性能测试工具locust的使用

来源:互联网 作者:佚名 时间:2021-09-10 03:09
一、简介 Locust 是一个易于使用,分布式,用户负载测试工具。它用于负载测试 web 站点(或其他系统),并计算出一个系统可以处理多少并发用户。在测试期间,一大群虚拟用户访问你的网站。每个测试用户的行为由您定义,集群过程由 web UI 实时监控。这将帮助您

一、简介

  Locust 是一个易于使用,分布式,用户负载测试工具。它用于负载测试 web 站点(或其他系统),并计算出一个系统可以处理多少并发用户。在测试期间,一大群虚拟用户访问你的网站。每个测试用户的行为由您定义,集群过程由 web UI 实时监控。这将帮助您在让真正的用户进入之前进行测试并识别代码中的瓶颈。

  Locust 完全是基于事件的,因此在一台机器上支持数千个并发用户是可能的。与许多其他基于事件的应用程序不同,它不使用回调。相反它通过 gevent 使用轻量级协程。这允许您用 Python 编写非常有表现力的场景,而不用回调使代码复杂化。

二、安装

 用 pip 管理工具安装: 

pip3 install locust

检查是否安装成功,执行命令:locust --v

三、压测过程

1.编写脚本

      Locust 不同于 jmeter 可以用 GUI 来创建压测脚本。Locust 需要自己编写 python 脚本,压测负载脚本主要包含两个子类UserTask和WebsiteUser,分别继承TaskSet和Httplocust类,拥有这两个父类的公共属性和方法。

from locust import HttpLocust, TaskSet, task, between
import os,json

# 定义用户行为
class UserTask(TaskSet):
  def on_start(self):
    '''初始化数据,每个虚拟用户只执行一次'''
    self.client.post("/login",{"username":"test","password":"123456"})

  @task(2)
  def home_index(self):
    r = self.client.get("/sz/Home/DefaultHomeV2Request")
    assert json.loads(r.text)['Error'] == 0

  @task(1)
  def sale(self):
    self.client.get("/sz/Home/FlashSaleRequest")
    assert json.loads(r.text)['Error'] == 0

  def on_stop(self):
    '''销毁数据,每个虚拟用户只执行一次'''
    self.client.post("/SignOut",{"CustomerGuid":"c7d7e646-9ce2-499b-a22e-a3c98d4545fe"})

class WebsiteUser(HttpLocust):
  host = 'http://10.1.62.126'
  task_set = UserTask
  wait_time = between(3, 5)


if __name__ == "__main__":
  os.system('locust -f stress_test.py ')

locust 运行时:

  • on_start()  :每个并发用户在开始前各执行一次
  • on_stop():每个并发用户在结束后各执行一次
  • @task: 通过装饰器设置运行权重,比如上面代码中 执行任务 home_index 和 sale 的总请求为 2:1
  • assert:断言设置
  • wait_time :每个任务之间设置间隔时间,随机从3~5区间内取,单位是 s
  • locust -f:指定 .py 压测脚本路径

2. Locust 监控

 顺带提一下 locust web UI监控是基于 flask 框架,不指定 port 的话,默认地址:http://localhost:8089 

开始测试,Locust 提供一个简易的监控界面,可以看到 RPS、响应时间 和 部分曲线图

3.运行模式

 1.web UI 模式

locust -f stress_test.py --web-host 10.1.44.31 --web-port 8090

--web-host:指定 web UI IP,默认 localhost

--web-port:指定 web UI 端口,默认 8089

2. no web 模式

locust -f stress_test.py --no-web -c 100 -r 20 -t 120

--no-web:指定无 web UI模式

-c:起多少 locust 用户(等同于起多少 tcp 连接)

-r:多少时间内,把上述 -c 设置的虚拟用户全部启动

-t:脚本运行多少时间,单位s

在 --no-web 模式下的报告如下:

4.分布式进程

       Locust 是由 python 编写的,由于GIL的限制,单进程不能利用CPU多核的优势(实际测试结果也是一样,8核心的虚拟机,只有一核达到了95%以上的使用率,其余7核只围观,不出力)。所以单台机器上想要尽可能的压榨 CPU,只能开启多进程,一般有多少个核心启多少进程。

单台多进程:

 先启一个 master

locust -f /home/script/stress_test.py --web-host 10.1.62.223 --master

 再启 8 个 slave

locust -f /home/script/stress_test.py --slave

slave 节点启动后,在 locust 监控中能看到

多台多进程:

 多台机器搭建 Locust 分布式 和 单台搭建多进程差不多。只有一个区别,如果 slave 和 master 不在一台机器上, slave 需要指定 --master-host 参数:

更多功能使用请查看Locust官方文档,形成良好的习惯 :官方文档 

四、总结

  Locust 基于 python 脚本定制化压测,使用 python 语言来实现 参数化、关联参数、断言和一些复杂的压测场景非常方便。Locust 使用协程来构建tcp连接,本身单机并发能力强,但内部是由requests库的httpclient 发起网络请求,requests库功能挺全面,性能却很一般,好在 Locust 支持分布式,弥补了一定的性能缺陷。根据自己做的测试,同样几台客户机,jmeter搭建分布式测出的 qps 比 Locust分布式 高1/3。如果要提升 locust 单进程性能,可以将 httpclient 的实现方式从 requests 换成 geventhttpclient ,这个下一篇再讲述。

以上就是python性能测试工具locust的使用的详细内容,更多关于python性能测试工具locust的资料请关注鸿网互联其它相关文章!

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