python性能测试工具locust

天下客 發表於 2020-3-10 13:54:00

<h2>一、简介</h2>
　　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。
<h2>二、安装</h2>
 用 pip 管理工具安装： 
<div class="cnblogs_code">
<pre>pip3 install locust</pre>
</div>
 检查是否安装成功，执行命令：locust --v
<img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200305175058994-2090512905.png">
 
<h2>三、压测过程</h2>
<h3>1.编写脚本</h3>
      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。
<pre class="language-python highlighter-hljs"><code>from locust import HttpUser, 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"})

# locust 1.x版本
#class WebsiteUser(HttpLocust):
# host = 'https://10.1.62.133'
# task_set = UserTask
# wait_time = between(0, 0)

# locust 2.15版本弃用HttpLocust类，使用HttpUser替代
class WebsiteUser(HttpLocust):
host = 'https://10.1.62.133'
tasks =
wait_time = between(0, 0)

if __name__ == "__main__":
os.system('locust -f stress_test.py ')</code></pre>
 locust 运行时：
<ol>
<li> on_start()  ：每个并发用户在开始前各执行一次</li>
<li>on_stop()：每个并发用户在结束后各执行一次</li>
<li>@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</li>
<li>assert：断言设置</li>
<li>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</li>
<li>locust -f：指定 .py 压测脚本路径</li>
</ol>
 
<h3>2. Locust 监控</h3>
 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 
<img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309144256694-586943011.png">
 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
<img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309144632235-682036643.png"><img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309150526472-1466575394.png"><img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309150545238-707273705.png"><img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309150612248-210256435.png">
 
<h3>3.运行模式</h3>
 1.web UI 模式
<div class="cnblogs_code">
<pre>locust -f stress_test.py --web-host 10.1.44.31 --web-port 8090</pre>
</div>
--web-host：指定 web UI IP，默认 localhost
--web-port：指定 web UI 端口，默认 8089
--logfile=app.log：日志输出到本地文件，不输出到控制台
 
2. no web 模式
<div class="cnblogs_code">
<pre>locust -f stress_test.py --no-web -c 100 -r 20 -t 120</pre>
</div>
--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：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309154655084-143503962.png">
 
<h3>4.分布式进程</h3>
       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。（locust 2.15 版本启动节点 slave 弃用，改用 worker，请自行修改）
单台多进程：
 先启一个 master
<div class="cnblogs_code">
<pre>locust -f /home/script/stress_test.py --web-host 10.1.62.223 --master</pre>
</div>
 再启 8 个 slave
<div class="cnblogs_code">
<pre>locust -f /home/script/stress_test.py --slave</pre>
</div>
slave 节点启动后，在 locust 监控中能看到
<img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309161558400-1582991332.png">
 
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：
<div class="cnblogs_code">
<pre>locust -f /home/script/stress_test.py --slave --master-host 10.1.62.223</pre>
</div>
<img src="https://img2020.cnblogs.com/i-beta/1236854/202003/1236854-20200309163521881-816534484.png">
 
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 
  
<h2>四、总结</h2>
　　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。
  
来源：https://www.cnblogs.com/shenh/p/12424990.html

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