Locust压测实践

　　1、概述
　　Locust是一款通过Python语言来编写压测脚本，且使用简单的分布式负载测试工具，完全基于事件，即一个locust节点也可以在一个进程中支持数千并发用户，不使用回调，通过gevent使用轻量级过程（即在自己的进程内运行）。
　　其中gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，greenlet是python的并行处理的一个库。python有一个非常有名的库叫做stackless，用来做并发处理，主要是弄了个叫做tasklet的微线程的东西，而greenlet跟stackless的最大区别是greenlet需要你自己来处理线程切换，就是说，你需要自己指定现在执行哪个greenlet再执行哪个greenlet。
　　2、特点
　　、不需要编写笨重的UI或者臃肿的XML代码，基于协程而不是回调，脚本编写简单易读；
　　、有一个基于web简洁的HTMLJS的UI用户界面，可以实时显示相关的测试结果；
　　、支持分布式测试，用户界面基于网络，因此具有跨平台且易于扩展的特点；
　　、所有繁琐的IO和协同程序都被委托给gevent，替代其他工具的局限性；
　　3、locust与jmeter的区别
　　工具
　　区别
　　jmeter
　　需要在UI界面上通过选择组件来编写脚本，模拟的负载是线程绑定的，意味着模拟的每个用户，都需要一个单独的线程。单台负载机可模拟的负载数有限
　　locust
　　通过编写简单易读的代码完成测试脚本，基于事件，同样配置下，单台负载机可模拟的负载数大于jmeter
　　4、locust的局限性
　　locust的局限性在于，目前其本身对测试过程的监控和测试结果展示，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。
　　运行大规模测试时，建议在Linux机器上执行，因为gevent在Windows下的性能很差。
　　5、测试脚本demo
　　下面的demo是基于locust最新的v2。1。0版本，笔者在学习时，发现网上很多blog资料都已经过时了，所以在这里特别说明一下版本，因为2。1。0版本的API和脚本编写跟之前版本有较大差异。
　　最新版本可以参考官方的文档：https：docs。locust。ioenstablewritingalocustfile。html
　　脚本说明：
　　1）新建一个类Demo（HttpUser），继承User，该类下面需要实现压测的相关逻辑，包含请求和校验；
　　2）实现用户行为：task装饰该方法表示为用户行为，括号里面参数表示该行为的执行权重：数值越大，执行频率越高，不设置默认是1；
　　3）压测设置：host：指向压测的host或urlwaittime：模拟负载的任务之间执行时等待时间的区间：单位：毫秒
　　默认情况下，时间是在区间之间随机选择，但是可以通过将waitfunction设置为任意函数来使用任何用户定义的时间分布。
　　4）任务的生命周期函数：
　　Useronstartuser初始化的时候执行，只执行一次
　　Usertasks
　　Useronstopuser执行完时执行，只执行一次
　　此外压测的初始和结束时会调用的函数可以通过事件监听器来实现，如压测开始的onteststart函数就是通过events。teststart。addlistener、onteststop函数通过events。teststop。addlistener
　　其他说明可以参考脚本中的注释说明
　　6、启动执行
　　locust提供了2种方式方式来启动执行：
　　1）web控制台启动：
　　命令行执行：locustfhttpdemo。pyhosthttps：test。yourdns。com，程序运行后可以在浏览器输入http：ip：8089（8089是该服务启动的端口号，本地启动的话就直接localhost：8089）打开web控制台，输入总的用户数和每秒的并发用户数，如下图：
　　2）命令行启动（非web控制台触发执行）：
　　执行命令行：locustfhttpdemo。pyheadlessu10r3runtime10s
　　或者在代码中执行：
　　7、分布式模式启动
　　locust单机模式启动下，对于多核CPU仍不能完全利用，单机模式下的并发量维持在千级，再往上需要利用masterslave分布式模式，master节点负责分发和统计，slave节点负责并发执行。
　　分布式模式的使用也很简单，只需要在locust命令行中加上master或worker即可，下面为了方便在同一台服务器上启动master和多个worker，自己写的一个shell启动脚本：