一文6000字从0到1使用Locust做性能测试【建议收藏】

01、Locust介绍

Locust 一个开源性能测试工具，使用Python代码来定义用户行为，用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。

性能工具对比：

LoadRunner 是非常有名的商业性能测试工具，功能非常强大。使用也比较复杂，目前大多介绍性能测试的书籍都以该工具为基础，甚至有些书整本都在介绍 LoadRunner 的使用。

Jmeter 同样是非常有名的开源性能测试工具，功能也很完善，它可以作为接口测试工具的使用。但实际上，它是一个标准的性能测试工具

Locust 同样是性能测试工具，虽然官方这样来描述它 “An open source load testing tool.” ，但其它和前面两个工具有着较大的不同。相比前面两个工具，功能上要差上不少，但它也并非优点全无。

Locust 完全基于 Python 编程语言，采用 Pure Python 描述测试脚本，并且 HTTP 请求完全基于 Requests 库。除了 HTTP/HTTPS 协议，Locust 也可以测试其它协议的系统，只需要采用Python调用对应的库进行请求描述即可。
LoadRunner 和 Jmeter 这类采用进程和线程的测试工具，都很难在单机上模拟出较高的并发压力。Locust 的并发机制摒弃了进程和线程，采用协程（gevent）的机制。协程避免了系统级资源调度，由此可以大幅提高单机的并发能力。

02、Locust安装

pip安装

pip install locust

源码安装

git clonehttps://github.com/locustio/locust/

cd locust

python setup.py install

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03、创建性能测试

01、编写简单脚本

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

# 定义用户行为

class UserBehavior(TaskSet):

# 任一测试用例执行前均会执行一次

def on_start(self):

print('开始性能测试')

@task(1)

# 表示一个用户为行，访问百度首页。使用 @ task装饰该方法为一个事务。client.get()用于指请求的路径“ / ”，因为是百度首页，所以指定为根路径。

def index(self):

self.client.get("/")

@task(2) # task()参数用于指定该行为的执行权重。参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高。如果不设置默认为1。

def index2(self):

self.client.get(

"/s?wd=locust&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xbb8514200006b7d0&issp=1&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&rsv_enter=1&rsv_dl=tb&rsv_sug3=8&rsv_sug1=9&rsv_sug7=101&rsv_sug2=0&inputT=1458&rsv_sug4=1911&rsv_sug=2")

# 用于设置性能测试

class WebsiteUser(HttpLocust):

# 指向一个定义的用户行为类。

task_set = UserBehavior

# 执行事务之间用户等待时间的下界（单位：毫秒）。如果TaskSet类中有覆盖，以TaskSet 中的定义为准。

min_wait = 3000

# 执行事务之间用户等待时间的上界（单位：毫秒）。如果TaskSet类中有覆盖，以TaskSet中的定义为准。

max_wait= 6000

# 设置 Locust 多少秒后超时，如果为 None ,则不会超时。

stop_timeout = 5

# 一个Locust实例被挑选执行的权重，数值越大，执行频率越高。在一个 locustfile.py 文件中可以同时定义多个 HttpLocust 子类，然后分配他们的执行权重

weight = 3

# 脚本指定host执行测试时则不在需要指定

host = "https://www.baidu.com"

02、执行测试

1、web执行

启动服务

locust -f test.py --host=https://www.baidu.com

locust -f test.py # 如果脚本中已经指定host，则不需要再次指定

-f：指定性能测试脚本文件
–host：指定被测试应用的URL的地址，注意访问百度使用的HTTPS协议

执行测试

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

Number of users to simulate 设置模拟用户数

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

结果说明

Type：请求的类型，例如GET/POST
Name：请求的路径。这里为百度首页，即：https://www.baidu.com/
request：当前请求的数量
fails：当前请求失败的数量
Median：中间值，单位毫秒，一半的服务器响应时间低于该值，而另一半高于该值
Average：平均值，单位毫秒，所有请求的平均响应时间
Min：请求的最小服务器响应时间，单位毫秒
Max：请求的最大服务器响应时间，单位毫秒
Content Size：单个请求的大小，单位字节
reqs/sec：是每秒钟请求的个数

2、no-web执行

locust -f test.py --host=https://www.baidu.com --no-web -c 10 -r 2 -t 1m

locust -f test.py --no-web -c 10 -r 2 -t 1m # 如果脚本中已经指定host，则不需要再次指定

–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：设置设置运行时间

关闭服务可直接Ctrl+C

03、分布式运行

一旦单台机器不够模拟足够多的用户时，Locust支持运行在多台机器中进行压力测试。

为了实现这个，你应该在 master 模式中使用–master标记来启用一个 Locust 实例。这个实例将会运行你启动测试的 Locust 交互网站并查看实时统计数据。master 节点的机器自身不会模拟任何用户。相反，你必须使用 --slave 标记启动一台到多台 Locustslave 机器节点，与标记 --master-host 一起使用(指出master机器的IP/hostname)。

常用的做法是在一台独立的机器中运行master，在slave机器中每个处理器内核运行一个slave实例。

注意：master 和每一台 slave 机器，在运行分布式测试时都必须要有 locust 的测试文件

在 master 模式下启动 Locust:

locust -f my_loucstfile.py --master

在每个 slave 中执行(192.168.0.14 替换为你 master 的IP):

locust -f my_locustfile.py --slave --master-host=192.168.0.14

参数说明

--master 设置 Locust 为 master 模式。网页交互会在这台节点机器中运行。

--slave 设置 Locust 为 slave 模式。

--master-host=X.X.X.X 可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器的IP/hostname(默认设置为127.0.0.1)

--master-port=5557 可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器中 Locust 的端口(默认为5557)。注意，locust 将会使用这个指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust将会使用 5557 和 5558。

--master-bind-host=X.X.X.X` 可选项，与 --master 一起结合使用。决定在 master 模式下将会绑定什么网络接口。默认设置为*(所有可用的接口)。

--master-bind-port=5557 可选项，与 --master 一起结合使用。决定哪个网络端口 master 模式将会监听。默认设置为 5557。注意 Locust 会使用指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust 将会使用 5557 和 5558。

--expect-slaves=X 在 no-web 模式下启动 master 时使用。master 将等待X连接节点在测试开始之前连接。

04、权重分配

Locust支持同一脚本中使用权重的方式达到用例被执行频率不同的问题（例如用户流失，浏览用户100人，注册只有50人），不同于Jmeter、LandRunner权重分配方式并不是标准的比例。

权重1 - task

# -*- coding: utf-8 -

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

class TestLocust(TaskSet):

def on_start(self):

print('开始性能测试')

@task(1)

def test_demo_get1(self):

self.client.get(url="/mock_server/configs/info")

@task(2)

def test_demo_get2(self):

self.client.get("/mock_server/mock/show_lists")

class Query(HttpLocust):

task_set = TestLocust

min_wait = 1000

max_wait = 3000

host = http://localhost:5000

方法的参数用于指定该行为的执行权重。参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高。如果不设置默认为1。

权重2 - weight

# -*- coding: utf-8 -

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

class TestLocust(TaskSet):

def on_start(self):

print('开始性能测试')

@task

def test_demo_get(self):

self.runLocust(demoGet.demo_get())

class TestLocust2(TaskSet):

def on_start(self):

print('开始性能测试')

@task

def test_demo_post(self):

page_num, num = 10, 1

self.runLocust(demoPost.demo_post(page_num, num))

class QueryOne(HttpLocust):

task_set = TestLocust

min_wait = 1000

max_wait =3000

weight = 1

host = http://localhost:5000

class QueryTwo(HttpLocust):

task_set = TestLocust2

min_wait = 1000

max_wait = 3000

weight = 3

host = http://localhost:5000

执行语句不同

locust -f test.py QueryOne QueryTwo

weight

一个Locust实例被挑选执行的权重，数值越大，执行频率越高。在一个 locustfile.py 文件中可以同时定义多个 HttpLocust 子类，然后分配他们的执行权重

05、参数化

参数化首先需要清楚locust的执行逻辑，定义的用户行为下带有task装饰器的函数才会被协程不断的执行

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

from random import randint

data1 = randint(1, 3)

# 定义用户行为

class UserBehavior(TaskSet):

def on_start(self):

print('开始性能测试')

@task(1)

def index(self):

print(data1)

self.client.get("/")

@task(2)

def index2(self):

data2 = randint(1, 3)

print(data2)

self.client.get(

"/s?wd=locust&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xbb8514200006b7d0&issp=1&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&rsv_enter=1&rsv_dl=tb&rsv_sug3=8&rsv_sug1=9&rsv_sug7=101&rsv_sug2=0&inputT=1458&rsv_sug4=1911&rsv_sug=2")

class WebsiteUser(HttpLocust):

task_set = UserBehavior

min_wait = 3000

max_wait = 6000

stop_timeout = 5

weight = 3

host = "https://www.baidu.com"

根据打印的结果就可以看出，data1被设为了全局变量，无论怎么多次执行值都不会变；data2被设为函数变量，因为每次执行该函数（接口进行一次请求），该变量都会重新执行发生变化。

因此，如果接口需要参数不重复，将该参数的生成方法写在执行函数中即可；如果接口需要的参数保持不变，将该参数写为全局变量即可

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