python压测工具Locust

Locust介绍

Locust作为基于Python语言的性能测试框架。

其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具。他的工作原理为协程并发，也就是gevent库。

Locust的缺点也显而易见，他没有友好的性能监控页面，没有任何关联，参数化，检查点之类的定义。当然基于python这些都不是问题，如果简单的使用，用来做压测是最合适不过了

Locust安装

1、安装了python，并加入了环境变量：pip intsall locustio

2、Pycharm内部直接import Locust，如图：

Locust实例_1（访问百度首页）

代码：

 1 from locust import HttpLocust, TaskSet, task  #导入需要引用的类
 2 
 3 class MyTasks(TaskSet):
 4     '''
 5     创建测试任务，需要继承TaskSet
 6     可以添加多个测试任务
 7     '''
 8     #每个测试任务，往往会以实例方法的形式呈现
 9     #同时需要使用task装饰器来装饰任务
10     @task
11     def one_task(self):
12         print("执行第一个测试任务")
13         self.client.get("/")  #client封装的requests，所以requests的请求方法都能调用，括号内为子路径，与class RunTasks(HttpLocust)中的host拼接，也可以直接写成self.clint.get("http://www.baidu.com/"),在class RunTasks(HttpLocust)就不需要指host了
14 
15 class RunTasks(HttpLocust):
16     '''
17     创建运行测试类，需要继承HttpLocust父类
18     '''
19     task_set = MyTasks #指定测试任务类，使用task_set覆盖父类属性
20     min_wait = 2000    #模拟负载的任务之间执行时的最小等待时间，单位为毫秒
21     max_wait = 5000    #模拟负载的任务之间执行时的最大等待时间，单位为毫秒
22     host = "http://www.baidu.com/"   #进行压测的地

启动：

可以在cmd中启动，也可以直接在Pycharm的控制台中启动：locust -f locusttest2.py --web-host=127.0.0.1

-f 后面跟的是需要启动的.py文件，--web-host=127.0.0.1 是我们需要的前端页面展示的地方

启动之后可以在在浏览器中输入127.0.0.1:8089访问页面

开始执行：

统计页面

图图表页面：

第一个为：RPS分别为每秒完成的请求数

第二个为：响应时间

第三个为：不同时间的虚拟数

失败请求页面

异常请求展示页面

数据下载页面

Locust实例2（某子系统系统压测）

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

class AdminLoadTest(TaskSet):
    '''
    创建后台管理站点压测类，需要继承TaskSet
    可以添加多个任务
    '''
    def login(self):   #登录方法
        '''
        登录实例方法
        :return:
        '''
        self.client.post("http://ip：port/ssoserver/login?service=http://ip：port/portal/cas", {'username': 'Y2R6Znc=','password':'MTIzNDU2NzhBYQ==', 'scope': '','lt':'_cFC77B10F-B8C6-39DF-8177-35D753A043FC_kF557C6AB-47D5-9530-3B1F-75EA4B339131', 'eventId': 'submit'})#这里先截包，找到登录接口，由于密码都进行的js加密处理，所已我们直接正确的用户名密码加密的结果传入。post的参数可以直接使用字典的形式传入

    def logout(self):  #退出登录方法
        '''
        退出实例方法
        :return:
        '''
        self.client.get("http://ip：port/portal/logout") #子系统的退出接口

    def on_start(self):
        '''
        当任何一个task调度执行前，on_start实例方法会被调用
        先登录
        :return：
        '''
        self.login()

    def on_stop(self):
        '''
        当任何一个task调度执行之后，on_stop实例方法会被调用
        :return:
        '''
        self.logout()

    @task   #task装饰器来装饰任务
    def admin_index(self):
        '''
        对后台主页进行压测
        :return:
        '''
        self.client.get("http://ip:port/portal/")


class RunLoadTests(HttpLocust):
    '''
    创建运行类
    '''
    task_set = AdminLoadTest
    min_wait = 200    #模拟负载的任务之间执行时的最小等待时间，单位为毫秒
    max_wait = 500    #模拟负载的任务之间执行时的最大等待时间，单位为毫秒
    
#启动：locust -f test_load.py --web-host=127.0.0.1 --host=172.25.16.7

安装这样的参数，我们执行的动作为：一共1000个用户，每个用户在2~5秒内进行登录，访问首页，退出3个动作。用户数已没5秒一个的方式递增，我们来看看结果：

总览页面

图表页面：

针对这3个动作，子系统每秒能完成的请求数在150左右

响应时间随着用户量增加，持续上升

没有失败和异常的请求

总结：

locust用来做压测工具还是挺不错了，因为它单机能模拟并发量确实是太高了（采用的是协程的方式模拟并发），初次之外，locust还支持分布式，这样并发量就进一步提升了。由于Locust的缺点也显而易见，他没有友好的性能监控页面，没有任何关联，参数化，检查点之类的定义，所以locust单独不适合做完整的性能测试，当然如果能结合python的其他的库，也应该可以解决。有兴趣的小伙伴可以研究研究...