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python性能測試工具locust的使用

瀏覽:48日期:2022-07-01 08:58:21
一、簡介

Locust 是一個易于使用,分布式,用戶負載測試工具。它用于負載測試 web 站點(或其他系統),并計算出一個系統可以處理多少并發用戶。在測試期間,一大群虛擬用戶訪問你的網站。每個測試用戶的行為由您定義,集群過程由 web UI 實時監控。這將幫助您在讓真正的用戶進入之前進行測試并識別代碼中的瓶頸。

Locust 完全是基于事件的,因此在一臺機器上支持數千個并發用戶是可能的。與許多其他基于事件的應用程序不同,它不使用回調。相反它通過 gevent 使用輕量級協程。這允許您用 Python 編寫非常有表現力的場景,而不用回調使代碼復雜化。

二、安裝

用 pip 管理工具安裝:

pip3 install locust

檢查是否安裝成功,執行命令:locust --v

python性能測試工具locust的使用

三、壓測過程1.編寫腳本

Locust 不同于 jmeter 可以用 GUI 來創建壓測腳本。Locust 需要自己編寫 python 腳本,壓測負載腳本主要包含兩個子類UserTask和WebsiteUser,分別繼承TaskSet和Httplocust類,擁有這兩個父類的公共屬性和方法。

from locust import HttpLocust, TaskSet, task, betweenimport os,json# 定義用戶行為class UserTask(TaskSet): def on_start(self): ’’’初始化數據,每個虛擬用戶只執行一次’’’ 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): ’’’銷毀數據,每個虛擬用戶只執行一次’’’ 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 運行時:

on_start() :每個并發用戶在開始前各執行一次 on_stop():每個并發用戶在結束后各執行一次 @task: 通過裝飾器設置運行權重,比如上面代碼中 執行任務 home_index 和 sale 的總請求為 2:1 assert:斷言設置 wait_time :每個任務之間設置間隔時間,隨機從3~5區間內取,單位是 s locust -f:指定 .py 壓測腳本路徑 2. Locust 監控

順帶提一下 locust web UI監控是基于 flask 框架,不指定 port 的話,默認地址:http://localhost:8089

python性能測試工具locust的使用

開始測試,Locust 提供一個簡易的監控界面,可以看到 RPS、響應時間 和 部分曲線圖

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3.運行模式 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,默認 localhost

--web-port:指定 web UI 端口,默認 8089

2. no web 模式

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

--no-web:指定無 web UI模式

-c:起多少 locust 用戶(等同于起多少 tcp 連接)

-r:多少時間內,把上述 -c 設置的虛擬用戶全部啟動

-t:腳本運行多少時間,單位s

在 --no-web 模式下的報告如下:

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4.分布式進程

Locust 是由 python 編寫的,由于GIL的限制,單進程不能利用CPU多核的優勢(實際測試結果也是一樣,8核心的虛擬機,只有一核達到了95%以上的使用率,其余7核只圍觀,不出力)。所以單臺機器上想要盡可能的壓榨 CPU,只能開啟多進程,一般有多少個核心啟多少進程。

單臺多進程:

先啟一個 master

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

再啟 8 個 slave

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

slave 節點啟動后,在 locust 監控中能看到

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多臺多進程:

多臺機器搭建 Locust 分布式 和 單臺搭建多進程差不多。只有一個區別,如果 slave 和 master 不在一臺機器上, slave 需要指定 --master-host 參數:

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更多功能使用請查看Locust官方文檔,形成良好的習慣 :官方文檔

四、總結

Locust 基于 python 腳本定制化壓測,使用 python 語言來實現 參數化、關聯參數、斷言和一些復雜的壓測場景非常方便。Locust 使用協程來構建tcp連接,本身單機并發能力強,但內部是由requests庫的httpclient 發起網絡請求,requests庫功能挺全面,性能卻很一般,好在 Locust 支持分布式,彌補了一定的性能缺陷。根據自己做的測試,同樣幾臺客戶機,jmeter搭建分布式測出的 qps 比 Locust分布式 高1/3。如果要提升 locust 單進程性能,可以將 httpclient 的實現方式從 requests 換成 geventhttpclient ,這個下一篇再講述。

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標簽: Python 編程
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