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第一部分 Python3中性能测试工具Locust安装使用

概述

• Locust寓意蝗虫，蝗虫过境，寸草不生；而Locust工具生成并发请求就和一大群蝗虫一般，向我们的被测系统发起攻击，以此测试系统在高并发压力下是否能正常运转。
• Locust测试框架中，采用python进行开发，对常见的http(s)协议的系统，Locust采用request库作为客户端，在发请求时和request库使用方法一样。
• 在模拟并发时，Locust采用协程、非阻塞IO来实现网络层的并发请求，因此单台压力机也能产生数千并发请求，再加上对分布式运行的支持，Locust能在使用较少压力机的前提下支持极高的并发数测试。

Locust安装使用

安装

1. python3中 --> pip3 install locust
2. 验证是否安装成功 --> 终端中输入locust --help 显示帮助信息表示安装成功
3. locust官网 --> https://www.locust.io/
4. 大并发量测试时，建议在linux系统下进行

启动

1. 终端中 --> 进入到代码目录:

locust -f xxxx.py --host=xxxxx.com

• -f 指定性能测试脚本文件
• -host被测试应用的URL地址【如果不填写，读取继承(HttpLocust)类中定义的host】

2. 通过浏览器访问:http://localhost:8089(Locust启动网络监控器，默认端口号为:8089)

• Number of users to simulate 设置虚拟用户数
• Hatch rate(users spawned/second) 每秒产生(启动)的虚拟用户数，点击Start swarming按钮，开始运行性能测试。

3. 模式【no-web模式运行启动】

3.1 终端中 --> 进入代码目录：

locust -f xxoo.py  --no-web -c10  -r2 -t 1m

--no-web 表示不使用web界面运行测试
-c 设置虚拟用户数
-r 设置每秒启动虚拟用户数
-t 设置运行时间

==no-web模式运行将测试结果保存到当前.py目录中：locust -f xxoo.py --csv=起一个名字==

3.2 例如：

locust -f test3.py --csv=foobar --no-web -c2 -t10s

4. 分布式压测

• 主从机中必须运行相同的测试代码（把主机中代码复制一份到多个从机中），主机负责收集测试数据，从机进行施压测试；
• 在主机终端中-->进入代码目录：>> locust -f xxxoo.py --master
• 从机中终端中-->进入代码目录：>> locust -f xxxoo.py --slave --master-host=主机ip
• 分布式压测no-web模式保存结果到主机中当前运行.py的目录中：>>locust -f test2.py --csv=foobartt --no-web -c2 -t10s --master locust --help 查看帮助信息

第二部分：记一次测试记录

最近应业务需要，在做压力测试，在测试工具的选型上，尝试了Loadrunner、Jmeter、Locust

后来对比后有如下结论：

• 1. Loadrunner我装在mac电脑的pd虚拟机上，共享mac内存，但是效果并不太好，每秒启动用户数20个，这已经是最大启动用户数了，看来LR对压力机slave的性能要求过分依赖，果断弃用
• 2. Jmeter在做小并发的负载测试时，感觉十分方便，特别是终端命令行模式运行，可以对服务器优化前后、代码缓存优化前后的结果有很好的对比，但是在这些宏观意义上的对比结束后，精确到细节，大并发的时候，jmeter感觉并不给力，同样运行在mac终端，启动20000个用户，基本上java的运行机制导致jmeter大部分完成不了这个并发启动用户数
• 3. Locust：这个工具是基于Python安装的，很轻量，但是对于单机大并发来说，很给力，实际测试中，2000个用户以最大速率启动2000个用户，持续40秒钟，总request量已达20000+个，并且RPS(request per second)高达100+左右，相比于jmeter已经很给力了。

jmeter和locust对比

1. 通过对比，明显发现在相近的request量下，jmeter的各项指标均大幅度低于locust压测的结果，说明在单就工具本身的压测能力上来说，locust > jmeter

locust测试：某业务接口测试环境自身代码优化前后对比

说明(某业务接口-test_env)：

• 1. 优化前是啥都没改
• 2. 优化配置是只增加单接口的缓存
• 3. 优化各项缓存是增加了各环节的缓存

Locust脚本示例

""" 
@author:  xjy
@file:    locust_study.py 
@date:    2019/03/03 15:22:34
@email:   
@IDE:     PyCharm 
@commitLog:
    - 2019/3/3:

# code is far away from bugs with the god animal protecting
    I love animals. They taste delicious.
              ┏┓      ┏┓
            ┏┛┻━━━┛┻┓
            ┃      ☃      ┃
            ┃  ┳┛  ┗┳  ┃
            ┃      ┻      ┃
            ┗━┓      ┏━┛
                ┃      ┗━━━┓
                ┃  神兽保佑    ┣┓
                ┃　永无BUG！   ┏┛
                ┗┓┓┏━┳┓┏┛
                  ┃┫┫  ┃┫┫
                  ┗┻┛  ┗┻┛ 
"""
import logging
from locust import HttpLocust, TaskSet, task


# 去除警告用的,https下面使用的是verify=False
import urllib3
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)


class WebsitTasks(TaskSet):
    def on_start(self):  # 初始化的工作，每个locust用户开始做的第一件事
        logging.info('--- User Start ---')

    @task(1) # 这个装饰器的意思是：给每个人物设置权重，比如这个函数执行的权重就是1，如果下面是2，那么下面的函数就会更多的被执行
    def enter_classroom(self):
        # www环境
        # with self.client.get('yyyyyy', catch_response=True) as response:

        # pro环境
        with self.client.get('yyyyy', catch_response=True,verify=False) as response:
            if response.status_code == 200:
                response.success()
                print('-' * 50)
                logging.info('返回值状态码为:%s' % response.status_code)
                print('-' * 50)
            else:
                print('*' * 50)
                response.failure('GetActConfig[Failed!]')
                logging.error('错误请求，状态码为：', response.status_code)
                print('*' * 50)

    # @task(1)
    # def yunlu(self):
    #     payload = {
    #         'page': 1,
    #         'per_page': 20
    #     }
    #     with self.client.get('/api/v1/mall/index', data=payload, catch_response=True) as response:
    #         if response.status_code == 200:
    #             response.success()
    #         else:
    #             response.failure('GetActConfig[Failed!]')


class WebsiteUser(HttpLocust):
    # pro环境
    host = 'xxxxxxxxxx'  # 被测系统的host，在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到

    # www环境
    # host = 'xxxxxxxxx'  # 被测系统的host，在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到

   
    task_set = WebsitTasks  # TaskSet类，该类定义用户人物信息，必填。这里就是：WebsiteTasks类名，因为该类集成TaskSet
    min_wait = 0  # 每个用户执行两个任务间隔时间的上下限（毫秒）,具体数值在上下限中随机取值，若不指定默认间隔时间固定为1秒
    max_wait = 0


import os

if __name__ == '__main__':
    # os.system('locust -f locust_study.py --csv=result --no-web -c2000 -r2000 -t40s --loglevel=INFO --logfile=test.log')

    # 2000用户/2000/120s
    os.system('locust -f locust_study.py --csv=result --no-web -c2000 -r2000 -t120s --loglevel=INFO --logfile=test.log')
    # os.system('locust -f locust_study.py --csv=result --no-web -c10 -r10 -t5s --loglevel=INFO --logfile=test.log')
    # os.system('locust -f locust_study.py')