目录 一、回顾 二、DDT数据驱动性能测试：jmeter + sqlite 1.csv\txt文件中的数据，怎么来的？ 2.保存响应到本地的txt文件。...四、从mysql数据库中查询出数据，将查询到的数据写入sqlite数据库中。 五、从sqlite数据库中查询出所有的数据，将数据写入txt文件中。...二、DDT数据驱动性能测试：jmeter + sqlite DDT数据驱动性能测试：csv\txt文件。 1.csv\txt文件中的数据，怎么来的？ 手工造。 数据库导出。...是否可以用jmeter把数据库中的数据导出来。 性能测试环境的数据库中，已经有一批账号，我想把用户表中的账号导出。 使用jmeter导出数据库中的数据。...从sqlite数据库中查询出所有的数据： 图4：配置selectsqlite。 将数据写入txt文件中： 图4：保存响应到文件。 运行结果： 图4：运行结果：300条数据。
之前的几篇关于性能监控平台搭建的文章，分别介绍了性能测试中的资源数据采集、存储及展示。今天一起来看下如何完成Locust性能数据的采集。 ?...规划中我们需要支持采集JMeter和Locust工具的性能数据，今天先讲解如何采集Locust的性能数据。...问题概述 如果你使用过Locust，那么你一定知道Locust本身自带一个WEB服务，它提供了性能测试过程中的性能数据监控，并且也提供了一个图形的界面支持实时监控，完事了还可以下载csv格式的性能测试数据...获取Locust性能数据接口 既然要采集性能测试数据，那么首先要考虑的就是如何获取性能测试数据？是修改源码？还是开发插件？这些统统不要！...为了兼容no-web模式下也能正常采集到Locust的性能数据，可以直接把/stats/requests接口生成性能测试数据的代码直接COPY过来即可，所以获取Locust性能测试数据的方法需要改写成这样
规划中我们需要支持采集JMeter和Locust工具的性能数据，今天先讲解如何采集Locust的性能数据。...问题概述 如果你使用过Locust，那么你一定知道Locust本身自带一个WEB服务，它提供了性能测试过程中的性能数据监控，并且也提供了一个图形的界面支持实时监控，完事了还可以下载csv格式的性能测试数据...获取Locust性能数据接口 既然要采集性能测试数据，那么首先要考虑的就是如何获取性能测试数据？是修改源码？还是开发插件？这些统统不要！...为了兼容no-web模式下也能正常采集到Locust的性能数据，可以直接把/stats/requests接口生成性能测试数据的代码直接COPY过来即可，所以获取Locust性能测试数据的方法需要改写成这样...Locust的性能测试脚本中，即不美观也不容易管理。
前言 在前面的文章中，我们介绍了性能测试框架Locust是什么：性能专题：Locust工具实战之开篇哲学三问，以及如何安装它：性能专题：Locust工具实战之“蝗虫”降世。...接下来在本篇中，我们通过几则示例为大家展示如何利用Locust来创建性能测试。 在Locust 中没有傻瓜式的脚本录制功能，要想用它来做性能测试，必须撸起袖子来写代码。不过，它并不难！ 2....执行性能测试 1、如果启动的locust文件名为`locustfile.py` 并位于当前工作目录中，可以在编译器中直接运行该文件，或者通过命令行，执行如下命令： locust --host=https...--host=https://www.cnblogs.com 5、如果要运行分布式Locust，必须在启动从机时指定主机（运行分布在单台机器上的Locust时不需要这样做，因为主机默认为127.0.0.1...未完待续~ 细心的读者也许会发现，仅凭这篇文章的性能示例用法介绍，是很难直接应用到真实的项目性能实施中，本篇主要还是想通过基础示例，让大家对Locust开展性能测试能先有一个直观的认识，真实项目实施过程
在测试过程中，策略就是一个Locust的蠕虫将会攻击你的网站。每一个locust的行为(或你使用的测试用户)是你自己定义的，并且蠕虫进程从一个网页视图中被实时监测。...使用 使用locust -h查看帮助，我们编写一个测试，需要编写一个locustfile.py文件，如下面的简单实例： 随机执行 ?...locust性能参数界面 性能测试参数 Type： 请求的类型，例如GET/POST。 Name：请求的路径。...在这个过程中，可以随时停止测试，调整参数，当然，也可以在测试数据收集完成后，导出测试结果： ? 测试结果 图形界面显示 ? 图形界面显示 停掉python命令后，也可以看到一些测试数据： ?...性能测试首先而在于分析性能测试的需求，设计性能测试场景，尽可能的模拟真实环境中的压力（正常和异常情况）。然后结果是考察并发用户数、响应时间、tps这类指标。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。...，不如jmeter全面和详细，需要进行二次开发才能满足需求越来越复杂的性能测试需要。...PS：运行大规模测试时，建议在Linux机器上执行此操作，因为gevent在Windows下的性能很差。...四、启动Locust 1、如果启动的locust文件名为locustfile.py并位于当前工作目录中，可以在编译器中直接运行该文件，或者通过cmd，执行如下命令： locust --host=https...，必须在启动从机时指定主机（运行分布在单台机器上的Locust时不需要这样做，因为主机默认为127.0.0.1）： locust -f testscript/locusttest.py --slave
、穿透率） 应用服务器性能 DB性能（Mysql/Redis/Memcache） 由此可见，中大型项目的性能测试，从来都是一项系统工程，需要非常多人跨部门合作，且持续时间长，耗费资源大。...2、这种性能测试方法需要在压力下持续一段时间的运行。（2~3天）3、测试过程中需要关注系统的运行状况。...为了让测试结果更加准确，这里需要很细致的工作。如建立用户模型，只有知道真实的用户是如何对系统产生压力，才可以设计出有代表性的压力测试场景。...测试数据：测试数据的设计也是一个重点且容易出问题的地方。...测试数据最好使用线上脱敏后的数据，尽可能接近真实用户行为。 预调优：指根据系统的特点和团队的经验，提前对系统的各个方面做一些优化调整，避免测试执行过程中的无谓返工。
Locust简介 Locust 是一种易于使用、可编写脚本且可扩展的性能测试工具。并且有一个用户友好的 Web 界面，可以实时显示测试进度。甚至可以在测试运行时更改负载。...它也可以在没有 UI 的情况下运行，使其易于用于 CI/CD 测试。 Locust 使运行分布在多台机器上的负载测试变得容易。...并发访问站点的每个Locust（蝗虫）实际上都在其自己的进程中运行（Greenlet）。这使用户可以在Python中编写非常有表现力的场景，而不必使用回调或其他机制。...，当产生的测试并发达到一定的限额时，只需扩展 slave 组件实例即可，例如： [tp.png] 如何使用 Locust_Master 提供了一个基于WEB-UI的图形化管理界面，首次登陆，会提示输入一些信息...这意味着，如果你想要更改这个文件的内容，只需要去编辑 locust_master 组件中，环境配置下所挂载的配置文件即可。然后更新整个 Locust 集群即可生效。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。...PS：运行大规模测试时，建议在Linux机器上执行此操作，因为gevent在Windows下的性能很差。...四、启动Locust 1、如果启动的locust文件名为locustfile.py并位于当前工作目录中，可以在编译器中直接运行该文件，或者通过cmd，执行如下命令： locust --host=https...，必须在启动从机时指定主机（运行分布在单台机器上的Locust时不需要这样做，因为主机默认为127.0.0.1）： locust -f testscript/locusttest.py --slave...Data：测试数据下载模块， 提供三种类型的CSV格式的下载，分别是：Statistics、responsetime、exceptions； 以上即为locust的介绍和简单使用以及说明，更多详细的内容请参考官方文档
针对大规模用户请求的性能测试使用Jmeter显然很难达到测试要求，所以决定使用Locust来模拟大规模用户请求。...二、应用 1、场景设计 测试场景是所有并发虚拟用户共享同一份测试数据，并且保证虚拟用户使用的数据不重复。...-f 参数是指定运行的脚本 —host是指定运行服务的host地址 可以在命令后添加参数--master和--slave进行分布式测试 运行成功后，会成功返回服务启动的端口号，如果是在本机上搭建的locust...三、测试结果 本次测试共启动了8个slave。测试的结果展示如下。 吞吐量/每秒响应事务数（rps）实时统计 ? 平均响应时间/平均事务数实时统计 ? 虚拟用户数运行 ?...四、总结 本期为大家简单的介绍了Locust-参数化批量创建任务的使用方法，针对性能或并发用户要求较大的测试场景，可以充分利用Locust的特点进行测试。 ?
，如果所在中小型公司（公司只有我一个测试，老板还让我压测），在没有公司压测平台的辅助下，我们就得自己寻找一款性能测试工具，作为发压器帮助我们进行性能测试 对于服务端的性能测试工具，从2012年到2022...--help来验证是否安装成功 Locust性能测试Demo 接下来利用Locust编写一个简单的Python性能测试脚本，来快速熟悉Locust如何使用 以下性能测试脚本我们命名为locust_file.py...WebsiteUser类中定义了 wait_time 属性表示模拟用户在执行任务之间等待的最小和最大时间区间 locust运行命令 要运行这个locust实例，可以在命令行中使用以下命令： locust...分布式压测 Locust 默认情况下是以单进程模式运行，在这种模式下，所有的虚拟并发用户均运行在单个Python进程中， 由于单进程的原因，并不能完全发挥压力机所有CPU处理器的能力 Locust还支持多进程分布式压测模式...结束语 本文为大家介绍了用Locust编写Python性能测试脚本，以及如何使用分布式压测，不得不说使用Locust做性能测试真的很方便，当然测试工具只是性能测试当中的小小一环，可以从下方表格获取到性能测试各流程
undefined 引言 前面已经对市场上一些比较热门的性能测试工具进行了对比，这里主要介绍Locust性能测试框架的使用，如果你喜欢编码，学习Python自动化测试的时候，同时又能学习一款性能测试工具...群集您站点的每个蝗虫实际上都在其自己的进程中运行（正确地说，是Greenlet）。 这使您可以在Python中编写非常有表现力的场景，而不会使回调复杂化代码。... 指定运行 Locust 性能测试文件，默认为: locustfile.py --csv=CSVFILEBASE, --csv-base-name=CSVFILEBASE 以CSV格式存储当前请求测试数据...所以Locust性能测试脚本中主要是靠TaskSet类和Locust类来实现所有的业务场景。 ...Locust类其实好比一群蝗虫，每个蝗虫就是一个Locust类的实例，而TaskSet类就是蝗虫的大脑，控制着蝗虫的行为。也就是我们测试中实际场景中的任务集合。
注意： 在Windows上运行Locust应该可以很好地开发和测试您的负载测试脚本。但是，在运行大规模测试时，建议您在Linux机器上这样做，因为gevent在Windows下的性能很差。...性能相应数据 Locust--CSV存储测试数据 Locust的测试结果保存到CSV文件，在这种情况下，有两种方法可以执行此操作。...使用Docker进行分布式运行 详见 性能测试Locust--(5)Docker运行 [详见后文] 非UI模式下分布式运行Locust 详见 性能测试Locust--(6)非UI模式下分布式运行Locust...[详见后文] 逐步负载模式下分布式运行Locust 详见 性能测试Locust--(4)逐步负载模式 [详见后文] 提高蝗虫的性能 如果你打算运行大规模负载测试，你可能会对使用Locust附带的备用HTTP...默认为'' 运行测试 运行测试最简单的方法是使用内置的测试文件构建映像。
这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。 背景 在使用Locust压测的时候，如果使用Web则可以查看到QPS压测过程的曲线图。...处理步骤大致分为: 1、首先将locust执行过程的日志写入文件中 2、通过读取执行文件的日志信息，再将其转化存储到influxdb数据库 3、最后根据influxdb数据库的数据，展示图表... 画一个简单的草图，如下： 环境准备 1、python3.6.5 2、locust1.2.3 3、Grafana7.1.5 4、Influxdb1.8.2 如何搭建之前讲过...否则只能运行grafana-server.exe程序来启动。 ...2>D:\locust_test_20190228\log\run.log 运行后可以手动执行以下写入的程序，然后再查看数据库： 可以用工具查一下： Grafana图标展示 首先配置好
分布式测试：Locust 支持分布式测试，可以在多台机器上运行测试脚本，以模拟大量用户并发访问。这对于测试大规模系统的性能非常有用。...如何安装 Locust首先，我们需要安装 Locust。Locust 可以通过 Python 的包管理器 pip 进行安装。...运行 Locust 测试的命令是 locust -f path/to/your/testfile.py，其中 -f 参数后面跟的是你的测试脚本文件的路径。...如果遇到不清楚的地方，可以查阅 Locust 的官方文档或者在 GitHub 上查找相关问题。运行测试问题：在运行 Locust 测试时，可能会遇到服务器响应慢或者无响应的问题。...再次，从性能的角度来看，Locust、JMeter 和 Gatling 都可以进行大规模的性能测试，但是他们的性能表现可能会有所不同。
前言 当我们在linux上使用locust工具压测的时候，会使用no-web模式，然后需要收集运行的日志，方便查找问题。...LOCUSTFILE 指定运行 Locust 性能测试文件，默认为: locustfile.py –csv=CSVFILEBASE, –csv-base-name=CSVFILEBASE CSVFILEBASE...以CSV格式存储当前请求测试数据。...-l, –list 不带参数 显示测试类, 配置 -f 参数使用 –show-task-ratio 不带参数 打印 locust 测试类的任务执行比例，配合 -f 参数使用....–show-task-ratio-json 不带参数 以 json 格式打印 locust 测试类的任务执行比例，配合 -f 参数使用.
2、脚本设计 在我们开始性能测试之前，我们必须先有一个测试服务，那么我给你一个最简单的gRPC服务的例子。SUT服务代码下载 ?...再打开这个例子后，第一步要通过如下的命令安装依赖 pip install -r requirements.txt 那么我们运行一下，通过如下命令启动服务端：python greeter_server.py...Process finished with exit code 0 如果上面一切ok那么说明我们已经为利用Locust完成gRPC性能测试准备好了一个测试服务了。...3、撰写Locust脚本 所需文件下载地址：proto文件下载地址，criss提供第一步我们就是要通过研发提供的.proto文件生成Python的访问代码。...，helloworld_pb2.py helloworld_pb2_grpc.py，我们将其复制到我们的测试脚本代码所在目录下，然后创建性能测试脚本如下： #!
2.3.1 压测类型解释 2.3.2 压测名词解释 2.3.3 机器性能指标解释 2.3.4 访问指标解释 3.4 如何计算压测指标 3、常见的压测工具 3.1 ab 3.2 locust 3.3 Jmete...(并发读写、线程控制、资源争抢) 耐久性测试(Configuration Testing) 通过对系统在大负荷的条件下长时间运行，测试系统、机器的长时间运行下的状况,从中发现问题(内存泄漏、数据库连接池不释放...(Mininum Response Time) 在一次事务中，从发出请求或指令系统做出的反映(响应)的最少时间 平均响应时间(Average Response Time) 在一次事务中，从发出请求或指令系统做出的反映...安装 # pip3 安装locust pip3 install locust # 查看是否安装成功 locust -h # 运行 Locust 分布在多个进程/机器库 pip3 install pyzmq...，生成 curl 在终端执行命令 [copy cURL] 生成内容粘贴到项目目录下的curl/baidu.curl.txt文件中，执行下面命令就可以从curl.txt文件中读取需要压测的内容进行压测了
一、简述性能测试 性能测试含义：系统在一个给定的环境和场景中的性能表现是否与预期目标一致，评判系统是否存在性能缺陷，并根据测试结果识别性能瓶颈，改善系统性能的完整的过程。...稳定性测试：又称可靠性测试，主要是通过长时间（7*24 小时）模拟被测系统的测试负载，来观察系统在长期运行过程中是否有潜在的问题。...容量规划的主要目的是，解决当系统负载将要达到极限处理能力时，我们应该如何通过垂直扩展（增加单机的硬件资源）和水平扩展（增加集群中的机器数量）增加系统整体的负载处理能力的问题。...，若不指定默认间隔时间固定为1秒 min_wait = 3000 max_wait = 10000 locust脚本命令运行 # 方法一：脚本调试无头模式运行 locust -f...locustfile.py --headless -u 10 -r 1 -t 30s # -f:指定文件 # -u：指定用户量 # -r：每秒启动用户数 # -t：运行时间 # --headless：开启无头模式
希望通过不一样的方式让读者以另外一种视角来思考和学习性能测试实践。 1、如何在敏捷开发中做性能测试？...建议将性能测试写成故事放到每个迭代里面去，见下图： ? 性能测试脚本易读，易维护。比如代码化的脚本Gatling，Locust等。下面是Gatling的DSL示例代码： ?...通过这个漏斗模型可以知道，为了快速得到真实有效的性能测试数据模型，需要通过筛选并整合真实的用户数据，而并不是靠测试人员在实验室中想象出来的数据。 那如何进行用户行为分析呢？...测试数据一直是软件测试中的一个头疼的问题，特别是在性能测试中测试数据尤为重要，因为越真实的数据越能获得更好的结果。对于测试数据的类型可以分为以下四种：单一型，随机型，模板型，真实型。...测试数据生成和管理对于一个大型项目的性能测试是十分重要的，所以如何高效的生成有效的测试数据成为了首要的任务。
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