在上一篇文章中,我们已经为大家介绍了什么是Locust,具体可参照:性能专题:Locust工具实战之开篇哲学三问,简单来说,Locust 是基于 Python 语言下的一个性能测试库,如果要想使用它来做性能测试必须要先安装 Python。
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试,并计算一个系统可以处理多少并发用户。
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。。。
在上一篇性能专题的文章:性能专题:性能测试实施全过程指南,已提前剧透告知了,从本篇开始,将结合服务端性能测试的两款常用工具进行实战操作介绍:Jmeter和Locust。
Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。
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。这篇博客,简单介绍下locust的使用方法,仅供参考。。。
最近公司在做一个IoT项目,需要把分布在全国的电池设备连接上中央服务器并上报数据。服务器端使用java+netty来进行开发,测试这块是个麻烦事了。之前团都是使用jmeter来进行压力测试,但jmeter这种基于线程方式的测试工具很难在单机上模拟出较高的并发数,使用搜索引擎看一下最后我们选择了使用Locust来进行压测。Locust基于gevent使用协程机制,避免了系统资源调度,由此可以大幅度提高单机的并发性能。
安装完成 HttpRunner 后,系统中会新增locusts命令,但不会同时安装 Locust。 使用locusts -V查看时,会提示需要先安装locustio
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是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫,寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户:
目前接触以及听说过的压测工具/框架繁多,如jmeter/k6/locust/loadrunner/qload等,每个压测工具都有自己特性和不足,如何选择适合自己的压测工具,简单高效的完成自己的压测目标,是我们应该思考的问题,本文旨在对locust的特性以及实现进行梳理,方便并对qload以及jmeter进行一个简单的横向对比。
1、Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫,寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户。
提到性能测试,大部分小伙伴想到的就是LR和jmeter这种工具,小编一直不太喜欢写这种工具类的东西,我的原则是能用代码解决的问题,尽量不去用工具。 python里面也有一个性能测试框架Locust,本篇简单的介绍Locust的基本使用,希望越来越多的小伙伴能一起爱上它!
做为一个压测工具(库),[locust](http://locust.io/) 其实解决这么一个问题:AB 之类压测工具不能编写复杂的因果逻辑,而现实场景中,待压的服务往往是有一套完整执行流程的,比如 APP 要访问一个 API,是需要先鉴权(验明不是非 APP 访问),再登录换 Token,然后才是 API 调用……
最近学习python也想通过python中的locust模块做性能测试,简单介绍下。官方网站【https://www.locust.io/】
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,何乐而不为呢。
Locust是一个易于使用,可编写脚本且可扩展的性能测试工具。您可以使用常规Python代码定义用户的行为,这使Locust可以无限扩展,并且对开发人员非常友好。
(3)分布执行。配置master和slave(主从机器),在多要机器上对系统持续发起请求;
在实际生产环境中,无论是新业务上线,还是新功能的发布,我们都需要做整体的性能压测,以便我们能够清楚的知道系统的性能上限,而然搭建压测环境往往比较耗时,本文主要介绍怎么使用K8S快速创建locust压测服务。
Locust是基于事件的分布式负载测试工具。名字和logo都代表蝗虫/蚂蚱,解释是因为它们总是成群。
对于分布式系统而言,不同的服务分布在不同的节点上,一个服务要完成自己的功能经常需要调用其他服务的接口,比如典型的微服务架构。通常这种服务调用方式有两种,一种是发送HTTP请求的方式,另一种则是RPC的方式,RPC是Remote Procedure Call(远程过程调用)的简称,可以让我们像调用本地接口一样使用远程服务。gRPC是一个由 google 推出的、高性能、开源、通用的 rpc 框架。它是基于 HTTP2 协议标准设计开发,默认采用 Protocol Buffers 数据序列化协议,支持多种开发语言。ProtoBuf buffer 是一种数据表达方式,以.proto 结尾的数据文件,可以类比 json、xml 等。
最近复习python相关知识和学习httprunner的源代码,从中学习了很多知识.想着把这些知识穿起来,做一个小的压测工具.
它采用纯 Python 实现,是一个分布式用户负载测试的工具。 使用基于 Requests 库的客户端发起请求,使编写脚本大大简化; 在模拟并发方面摒弃进程和线程,完全基于时间驱动,采用协程(gevent)提供的非阻塞 IO 和 coroutine 来实现网络层的并发请求。因此单台压力机也能产生数千并发请求数。
大多数测试人员在谈到性能测试时,往往会倍感压力。对于我来说更是如此,想做好性能测试需要庞大的知识体系,不断实践所总结的经验教训更是弥足珍贵。而且每个人对性能测试的理解都有独到的地方,此次有幸参加全栈测开训练营在狂师老师的指导下逐步揭开性能测试得神秘面纱,结合课堂学习及自身消化理解后的,归纳了一些性能测试的基础知识,希望对大家理解性能测试有所帮助。
作为性能测试的老司机们而言,要么对各大性能测试工具的特性都了然于心了,要么已经使用“惯”了手头上的工具;他们是不会没事做个性能评测的,只有新手们才会认认真真的、按部就班的从第一步走起。
三年前写过一篇关于socket压测的文章,当时Locust还是0.x版本。现在已经进化到2.x版本,发现之前的的压测脚本已经跑不起来了,得重构下脚本。
Locust 是近几年新兴的开源测试压力项目,主要是基于 Python 的多进程和协程的方式来实现并发压力。
谈到性能测试工具,我们首先想到的是LoadRunner或JMeter。LoadRunner是非常有名的商业性能测试工具,功能非常强大。但现在一般不推荐使用该工具来进行性能测试,主要是使用也较为复杂,而且该工具体积比较大,需要付费且价格不便宜。
在抢红包、活动秒杀这种短时间内流量突增的场景,或者是健康宝这种使用用户超级多的场景,我们均需要进行压力测试,确保服务稳定可用
大家好,今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本,这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为,而不仅仅是模拟 HTTP 请求,这使得它在性能测试领域中独树一帜。
随着5G时代的到来,以及万物互联时代的到来,云应用和云服务会越来越多,数据量会指数级增长。尤其是2020年全球疫情的时代意义,会导致各行各业开始上云。从而会催生出极具个性化的各类产品的诞生。
gevent是一个基于协程的Python网络库,可以用于实现高效的协程并发操作。在使用gevent方式实现多任务协程时,我们可以使用gevent.spawn函数来创建协程对象,使用gevent.joinall函数来实现多个协程的并发执行。
上文我们讲了locust的基本语法,现在我们先来认识一下locust代码规范。了解这些以后我们开发脚本的时候就会思路更清晰。
使用Locust进行性能测试时,当一台单机不足以模拟所需的用户数量的时候,可以使用主从模式,启动一个master节点,多个slave节点。
时隔一年多,gevent 的作者 Denis Bilenko 终于从创业的百忙之中,抽出时间打算 review 我在 2012 年的时候完成的 gevent 到 Python 3 的迁移工作。
我们已经把基础知识都了解了,现在就可以进入实战脚本开发,看一下效果了。我们还是用微信公众号提供的接口,有兴趣的可以复制下面代码,可以直接在本地执行了。
提起性能测试,可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆(不仅仅只是测试人员会弄混淆,很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解)。性能测试,它是属于测试领域一个专业细分领域,其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精,从大的类型来划分,常见的它又被分为:
文章作者来自ThoughtWorks:佟达 ,图片来自网络。 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”,是关于用Jav
错误日志: C:\Users\xieboke>pip install locustio -U Collecting locustio Using cached locustio-0.999.tar.gz (267 kB) Building wheels for collected packages: locustio Building wheel for locustio (setup.py) ... error ERROR: Command errored out with exit stat
httprunner 3.x最大的改变是执行用例用的是 python 的 pytest 框架,支持3种格式的用例:YAML/JSON/pytest 代码 对比 httprunner 2.x 以前版本,早期版本用的是 unittest 框架,只支持2种格式的用例: YAML/JSON
nGrinder是基于Grinder开源项目,但由NHN公司的nGrinder开发团队进行了重新设计和完善(所以叫做nGrinder)。
前段时间有位朋友看完我之前的文章Locust + python + influxdb + grafana 展示性能压测QPS图表之后,咨询我如何安装Locust。
Python locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具,可以模拟大量用户并发访问网站、API等,以测试它们的性能和承受能力。Python locust 具有易于编写和运行的脚本、实时监控和可扩展性等特点,因此在实际的软件开发中得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python locust 进行负载测试。
这是之前介绍过的性能监控平台的整体架构图,想要了解其它部分的搭建,可以查看相关文章《Telegraf安装与简易使用指南》、《InfluxDB安装与简易使用指南》、《Grafana安装与简易使用指南》
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