快速入门Python性能测试框架Locust

目前做性能测试，比较简单常用的工具就是jmeter，但是对于一些复杂需求和场景需要编写java代码，如果只会Python能做性能测试吗，当然可以，今天就介绍一下Python强大的性能测试框架Locust。

Locust简介

一个基于python语言的开源性能测试工具，Locust直译为蝗虫，比喻他能产生蝗虫般成千上万的并发，内部使用requests完成http请求，使用协程完成并发请求，提供WebUI美观方便，支持分布式并发，当然也可以根据需要进行二次开发。

它的最重要优点是运行开销小，可以产生更高的并发请求。

更详细的介绍和使用可以查看官网介绍：https://locust.io/

Github地址：https://github.com/locustio/locust

Locust安装

需要Python版本3.6及以上环境。

pip install locust

查看是否安装成功

locust -V

一个简单的Locust案例

新建一个用户行为类，定义任务集（用户行为），包含一个或多个请求。设置压测的基本参数，比如指向压测的host，等待时间等。

from locust import task, HttpUser, between

# 定义用户行为
class UserBehavior(HttpUser):
    host = "https://www.baidu.com" # 配置URL
    wait_time = between(1,2) # 用户执行每个task之后等待1-2秒
    # task装饰的方法会在Locust虚拟用户运行过程中被调用
    # 定义任务Locust发送请求是基于requests实现，请求的使用requests库一致
    @task
    def test_baidu(self):
        resp = self.client.get("/")
        return resp.status_code

当然，你也可以添加多个请求

from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)
    # wait_time = constant(3)  # 每次请求停顿时间 （思考时间）
    # 每个模拟用户开始执行，只执行一次
    def on_start(self):
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/hello")
        self.client.get("/world")
    # 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。
    @task(3)
    def view_item(self):
        for item_id in range(10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")

运行Locust

在命令行运行Locust脚本，在cmd下（win），进入到脚本目录，执行命令：

locust -f 文件名.py

设置测试

命令行运行之后，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）

出现如下界面启动成功，输入对应的虚拟用户数、用户启动速度，点击Start swarming，开始运行性能测试。

• Number of users：设置模拟用户总数
• Spawn rate（users started/second）：每秒新增虚拟用户数
• Host：目标服务器的ip端口或域名

测试监控字段说明

点击STOP，运行完成，查看测试统计如下，类似于jmeter中聚合报告的内容：

• 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：当前请求数量。
• fails：当前请求失败的数量。
• Median：50%的用户响应时间，单位毫秒
• 90%ile：90%请求响应时间
• Average：所有请求的平均响应时间，单位毫秒。
• Min：最小响应时间，单位毫秒。
• Max：最大响应时间，单位毫秒。
• Average size：平均网络字节数
• Current RPS：每秒请求书(TPS)。
• Current Failures/s：每秒失败数。

响应时间和TPS曲线图