松勤软件性能测试

前面的微信介绍项目的部署也是为性能测试做铺垫，只有对已经部署的项目做性能测试才有意义，因为中间价Nginx、uWSGI是影响系统性能的重要一环。

Locust性能测试工具

LoadRunner、JMeter都是非常好用的性能测试工具。

Locust同样也是性能测试工具，完全基于Python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协议外，Locust还可以测试其他协议的系统，只需要采用Python调用对应的库进行请求描述即可。

LoadRunner、JMeter采用进程、线程的方式，这种方式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的调度，因此可以大幅度提高单机的并发能力。

安装Locust

如果是python 2.*版本，则使用pip进行安装；

如果是python 3版本，则建议从GitHub克隆岛本地进行安装。

Locust安装目录下的setup.py文件的要求：

install_requires=["gevent>=1.1.2","flask>=0.10.1","requests>=2.9.1","msgpack-python>=0.4.2","six>=1.10.0","pyzmq==15.2.0"]

gevent：在Python中实现协程的一个第三方库，协程，又称微线程（Coroutine），使用gevent可以获得极高的并发性能；

flask：Python的一个Web开发框架，它与Djanog的地位相当；

requests：做HTTP接口测试的库；

msgpack-python：一种快速、紧凑的二进制序列化格式，适用于类似JSON的数据；

six：它提供了一些简单的工具来封装Python 2和Python 3之间的差异性；

pyzmq：如果你打算把Locust运行在多个进程/机器，建议安装pyzmq；

试运行一下locust，查看帮助信息：

性能测试案例

对于Web应用来说，它本质上是由一个个的Web页面构成，一般我们可以通过不同的URL地址来得到不同的页面。

1. 编写性能测试脚本

使用Locust编写一个简单性能测试行为表述脚本，创建文件：locustfile.py

UserBehavior类继承TaskSet类，用于描述用户行为；

baidu_page()方法表示一个用户行为，访问百度首页，使用@task装饰该方式为一个事务；

client.get()用于指定请求的路径“/”，因为是百度首页，所以指定为根路径。

WebsiteUser类用于设置性能测试：

task_set：指向一个定义的用户行为类；

min_wait：执行事务之间用户等待时间的下界，单位：毫秒；

max_wait：执行事务之间用户等待时间的上界，单位：毫秒；

2. 执行性能测试

首先，启动性能测试：

其中：

-f：指定性能测试脚本文件；

–host：指定被测试应用的URL地址，注意访问百度使用的HTTPS协议；

通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8089（Locust启动网络监控器，默认端口号为8089），如图：

其中：

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；

单击“Start swarming”按钮，开始运行性能测试，各个参数如下：

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：每秒钟请求的个数。