作者介绍：吴锋雷。PP云高级测试工程师，拥有10年业务研发和测试经验，目前负责SDK及相关产品的测试工作。
系统上线前一般要通过压力测试来判断下是否能承受预估的访问量，假设我们要测试的接口每天访问量是10万，那么平均下来的RPS(request per second)大概是10，假设高峰时访问量是平时的3倍，那么要上线，RPS必须在30+以上,下面以Locust为例说明下要达成这个目标，怎么来实现压测。
概述
Locust是一个基于python的压力测试工具，可以通过写python脚本的方式来定义用户行为对web接口进行性能测试，扩展性比较好，也可以在较快地实现性能测试。与其他性能测试工具LoadRunner，Jmeter之类的工具相比，Locust的优点有：
1. Locust采用Python脚本描述，比较容易实现复杂的因果逻辑，比如待压的接口有完整的流程的，假设程序要访问一个api,可以把鉴权返回的token放在Queue中，然后在调用接口的task中取得Queue中的token就可以了。另外python脚本也比较容易实现虚拟用户使用的数据不重复，保证并发测试数据唯一性。
2. Locust的http请求基于Request库，这个库简洁易用，功能十分强大。
3. Locust的并发机制摒弃了进程和线程，采用协程（gevent）的机制使，用协程提供的阻塞IO和coroutine来实现网络层的并发请求，即使是单台压力机也能产生数千并发请求数；因此Locust能在使用较少压力机的前提下支持极高并发数的测试。
基本概念
Locust类是超类，它的每一个实例代表了一个用户, 守护程序会为每一个模拟用户生成一个实例。
HttpLocust继承了locust 类, 添加了可以发送http请求的功能。
HttpLocust类有如下属性：
task_set:在taskset类定义了每个用户的行为。
min_wait:每个任务最少间隔多久执行一次。
max_wait:每个任务最少间隔多久执行一次。
Host:被压测的网站的域名。
Weight:一个Locust实例被挑选执行的权重，数值越大，执行频率越高。
应用实例
我们以ppyun的一些接口为例，看下locust怎么实现一个简单的性能测试。
代码示例：
上面的例子脚本中主要包含了两个类：PptvyunTasks和WebsiteUser，其中PptvyunTasks是继承了TaskSet，而WebsiteUser是继承了HttpLocust。
我们使用Locust脚本测试的时候，所有的场景都是依赖这两个基类来进行描述的。PptvyunTasks类中定义的是指我们测试任务中的具体业务操作，上面的脚本的意思就是访问一个svc.pptvyun.com路径下两个不同的接口，其中两个请求最小间隔1000ms最大的间隔为5000ms，两个请求比例为2比1。
在命令行运行locust–f locust脚本后，出现如下界面：
打开http://localhost:8089/页面就能看到如下页面：填写要模拟的用户数(Numberof user to simulate)和每秒产生的用户数(Hatchrate)
点击Startswarming后，得到如下结果。可以看到由于代码中config接口的权重是1，getplayinfo的权重是2。产生的请求数量getplayinfo接口大概是config接口的两倍。RPS在逐步提升到30后，系统的响应时间趋于稳定，在30ms左右。
通过前面对Locust的使用，可以看到Locust的结果展示比较简单，主要关注并发数、RPS、响应时间、异常率这几个指标，与其它工具相比要少一些，但对多数的场景已经够用了。