性能测试之Locust(完整版)

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 性能测试之Locust(完整版)

官方文档:Locust说明文档

一、Locust简介

1、定义

Locust是一款易于使用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)。

2、特点

①、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;

②、有一个基于简洁的HTML+JS的UI用户界面,可以实时显示相关的测试结果;

③、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;

④、所有繁琐的I / O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远超jmeter

二、安装Locust

1、支持的python版本:2.7、3.4、3.5、3.6;

2、安装locust

①、通过 pip install locust 命令安装;

②、通过为pyzmq、gevent和greenlet安装预先构建的二进制包,然后在这里找到非官方的预制包,下载.whl文件后,使用 pip install name-of-file.whl 命令安装;

检测是否安装成功:

pip show 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。

三、示例

from locust import TaskSet, task, HttpUser, run_single_user
from locust.clients import ResponseContextManager
from locust.runners import logger


class Task(TaskSet):
    @task(1)
    def query_room_all_user_id(self):
        # 传递字典数据
        payload = {"roomId": "101_102_1_3_100001"}

        path = "/room-assignment/query-room-all-user-id"
        logger.info(f"Request URL {path}")
        with self.client.post(path, json=payload, catch_response=True) as res:
            res: ResponseContextManager
            if res.status_code != 200:
                # 输出请求的完整 URL 和状态码
                logger.error(f"Request failed. URL: {res.request.url}, Status Code: {res.status_code}")

                # 输出响应文本
                logger.error(f"Response Text: {res.text}")

                # 标记请求为失败
                res.failure(res.text)

    @task(2)
    def query_room_info(self):
        # 传递字典数据
        payload = {
            "appId": "4",
            "roomType": 2,
            "roomLevel": -1
        }

        path = "/room-assignment/query-room-info"
        logger.info(f"Request URL {path}")
        with self.client.post(path, json=payload, catch_response=True) as res:
            res: ResponseContextManager
            if res.status_code != 200:
                # 输出请求的完整 URL 和状态码
                logger.error(f"Request failed. URL: {res.request.url}, Status Code: {res.status_code}")

                # 输出响应文本
                logger.error(f"Response Text: {res.text}")

                # 标记请求为失败
                res.failure(res.text)

    def on_start(self):
        

    def on_stop(self):
        logger.info('goodbye')


class test(HttpUser):
    host = 'http://10.12.13.129:8008'
    tasks = [Task, ]


if __name__ == '__main__':
    run_single_user(test)

脚本说明:(详细使用请看官方文档)

  • @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

四、启动

如果Locust文件位于子目录下且名称不是locustfile.py,可以使用-f命令启动上面的示例locust文件:

locust -f testscript/locusttest.py --host=http://10.12.13.129:8008

PS:8089是该服务启动的端口号,如果是本地启动,可以直接在浏览器输入http://localhost:8089打开UI界面,如果是其他机器搭建locust服务,则输入该机器的IP+端口即可;

五、结果分析、参数说明

1、启动界面

  • Number of users to simulate:设置模拟的用户总数
  • Hatch rate (users spawned/second):每秒启动的虚拟用户数
  • Start swarming:执行locust脚本

2、测试结果界面

PS:点击STOP可以停止locust脚本运行:

  • Type:请求类型,即接口的请求方法;
  • Name:请求路径;
  • requests:当前已完成的请求数量;
  • fails:当前失败的数量;
  • Median:响应时间的中间值,即50%的响应时间在这个数值范围内,单位为毫秒;
  • Average:平均响应时间,单位为毫秒;
  • Min:最小响应时间,单位为毫秒;
  • Max:最大响应时间,单位为毫秒;
  • Content Size:所有请求的数据量,单位为字节;
  • reqs/sec:每秒钟处理请求的数量,即QPS

3、各模块说明

  • New test:点击该按钮可对模拟的总虚拟用户数和每秒启动的虚拟用户数进行编辑;
  • Statistics:类似于jmeter中Listen的聚合报告;
  • Charts:测试结果变化趋势的曲线展示图,分别为每秒完成的请求数(RPS)、响应时间、不同时间的虚拟用户数;
  • Failures:失败请求的展示界面;
  • Exceptions:异常请求的展示界面;
  • Download 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;

相关实践学习
通过性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测
本文为您介绍如何利用性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测。
相关文章
|
3天前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
13 2
|
2天前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【9月更文挑战第10天】随着软件应用的不断扩展,性能测试成为确保系统稳定运行的关键环节。本文通过对比Apache JMeter和Locust,探讨了如何在Python环境中利用这两款工具挖掘更多性能测试潜力。JMeter是一款成熟且功能强大的开源工具,支持多种协议,适用于各种应用的测试;而Locust则基于Python,通过简单脚本模拟HTTP请求,更适合Web应用测试。
8 2
|
6天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
【9月更文挑战第5天】性能测试是确保应用在高负载下稳定运行的关键。本文介绍Apache JMeter和Locust两款常用性能测试工具,帮助识别并解决性能瓶颈。JMeter适用于测试静态和动态资源,而Locust则通过Python脚本模拟HTTP请求。文章详细讲解了安装、配置及使用方法,并提供了实战案例,帮助你掌握性能测试技巧,提升应用性能。通过分析测试结果、模拟并发、检查资源使用情况及代码优化,确保应用在高并发环境下表现优异。
28 5
|
4天前
|
消息中间件 监控 测试技术
惊呆了!Python性能测试高手都用这些神器:JMeter+Locust,效率翻倍📈
【9月更文挑战第8天】在软件开发中,性能测试对确保应用稳定性和高效运行至关重要。对于Python开发者而言,选择合适的性能测试工具能显著提升测试效率并精准定位性能瓶颈。本文深入探讨了JMeter和Locust这两款工具的独特优势。JMeter作为跨平台的性能测试工具,支持多种协议,具备高度可定制性和扩展性;而Locust则专为Python应用设计,利用协程实现高并发,提供实时监控和分布式测试功能。两者结合使用,可在实际项目中实现1+1>2的效果,帮助开发者构建全面高效的测试方案,保障应用稳定运行。
24 1
|
6天前
|
测试技术 Apache 数据库
从慢如蜗牛到飞一般的感觉!Python性能测试实战,JMeter&Locust助你加速🏃‍♂️
【9月更文挑战第6天】你的Python应用是否曾因响应缓慢而让用户望而却步?借助JMeter与Locust,这一切将迎刃而解。JMeter作为Apache基金会的明星项目,以其强大的跨平台和多协议支持能力,成为性能测试领域的魔法师;而Locust则以Python的简洁与高效,让性能测试更加灵活。通过实战演练,你可以利用这两款工具轻松识别并解决性能瓶颈,优化数据库查询、网络配置等,最终使应用变得敏捷高效,轻松应对高并发挑战。
9 1
|
8天前
|
测试技术 持续交付 Apache
性能测试不再愁!Python+JMeter+Locust,三步打造高性能应用
【9月更文挑战第4天】随着互联网的发展,软件性能成为衡量应用成功的关键。性能测试确保应用稳定高效运行,但复杂环境和多样需求带来了挑战。Python、JMeter和Locust三款工具可构建高效全面的性能测试方案。Python语法简洁,库丰富;JMeter提供图形界面,支持多种协议;Locust基于Python,简单易用且高度可扩展。结合三者,能满足复杂需求,保证灵活性与高效性。无论初学者还是资深工程师,都能确保应用高性能运行。
15 1
|
1月前
|
监控 Java 测试技术
实战派必看!Python性能测试中,JMeter与Locust如何助力性能调优
【8月更文挑战第6天】性能优化是软件开发的关键。本文介绍JMeter与Locust两款流行性能测试工具,演示如何用于Python应用的性能调优。JMeter可模拟大量用户并发访问,支持多种协议;Locust用Python编写,易于定制用户行为并模拟高并发。根据场景选择合适工具,确保应用在高负载下的稳定运行。
77 4
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
性能测试不再愁!Python+JMeter+Locust,三步打造高性能应用
【8月更文挑战第6天】互联网快速发展,应用性能成为关键指标。性能测试至关重要,但复杂环境和多样需求构成挑战。Python、JMeter与Locust三剑客提供高效解决方案。Python语法简洁、库丰富;JMeter支持图形界面和多协议测试;Locust基于Python,简单易用且高度可扩展。结合使用,能满足复杂测试需求,保证灵活性与效率。通过具体步骤和示例,本文将引导您掌握这些工具,打造高性能应用。
73 3
|
1月前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【8月更文挑战第6天】在数字化时代,确保软件在高并发下的稳定性至关重要。Python 提供了强大的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可配置复杂请求场景,而 Locust 则以 Python 脚本灵活模拟真实用户行为。两者结合,可全面评估系统性能。例如,对电商网站进行测试时,JMeter 模拟登录请求,Locust 定义浏览和购物行为,共同揭示系统瓶颈并指导优化,从而保证稳定高效的用户体验。
67 1
|
1月前
|
测试技术 Apache 开发者
性能测试新纪元!Python携手JMeter与Locust,开启应用性能优化新篇章
【8月更文挑战第6天】应用性能测试是软件开发的关键环节。随着云技术和微服务架构的发展,传统测试方法已难以满足需求。Python 作为一种灵活强大的语言,在性能测试中扮演重要角色。本文探讨 Python 与 Apache JMeter 及 Locust 的结合如何开启性能优化新篇章。JMeter 适用于多种协议的压力测试,而 Locust 用 Python 定义测试场景,两者各具特色。
73 0