1. 前言

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。

就服务端性能测试而言，工具选择性上面，Jmeter的选择热度和网上已有的学习资料明显高于Locust，也正因如此，本篇计划会以Locust工具系列的实战介绍优先，算是弥补目前市面上Locust学习资料较少的空缺。

整个Locust系列连载内容目录大纲如图1所示，每篇具体的名称和内容后续可能会有所调整，最终以公众号发表的为准：

图1 内容大纲

2. 开篇介绍

在学习任何一款新工具之前，首先至少要先了解搞清楚这款工具的“哲学三问”：我是谁（是什么），我从哪里来（为了解决什么问题），我将去哪里（具体是如何实现的）。

关于第一问：是什么，Locust到底是什么呢？先来看一段官网的介绍，如图2所示

官网传送门：https://www.locust.io/

图2 Locust官网主页

在图2 官网主页介绍中，有两句对Locust的描述：

`An open source load testing tool.`

一个开源负载测试工具。

`Define user behaviour with Python code, and swarm your system with millions of simultaneous users.`

使用 Python 代码来定义用户行为。用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。

看到这里，相信读者对Locust是什么，有了一个大致的印象，概括起来：Locust是一款开源的性能负载测试工具，且是使用Python代码来定义用户行为的。

3. 进一步认识Loucst

当前在网络上针对Locust的教程比较少，不管是中文还是英文，基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示，对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有，因此很多工程师都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中。有这类想法的人员，归根结底还是在于没有深入去学习了解Locust这款工具。

对于技术人而言，学习一款新工具，特别还是开源工具，最好的方式就是结合官网文档和项目源码来学习。

Locust官方文档：https://docs.locust.io/en/stable/
Locust官方源码：https://github.com/locustio/locust

关于第二问：Locust为了解决什么问题？从前面我们可以得知，官网对Loucst定位是一款负载测试工具。

而Locust一词英文翻译过来的意思为蝗虫，

原作者之所以选择Locust这个蝗虫名字，估计也是听过这么一句俗语，“蝗虫过境，寸草不生”。寓意为：Locust工具生成的并发请求就跟一大群蝗虫一般，对我们的被测系统发起攻击，并以此检测系统在高并发压力下是否能正常运转。

在官方文档中，关于Locust介绍有这样一段描述：

通过上述官网对Locust的介绍，可以进一步加深认识Locust：它是一款开源的分布式负载测试工具，使用Python代码定义用户行为，完全基于事件驱动，在模拟并发时，Locust基于gevent协程、非阻塞IO来实现网络层的并发请求，可以实现单机模拟生成较高的并发压力。

4. Locust特点、实现

Locust是使用Python语言编写实现的开源性能测试工具，具有简洁、轻量、高效的优点，除此之外，还具备如下特点。

主要特点如下：

• 使用纯Python来描述测试脚本、定义用户行为。
  
• 分布式和可扩展，可支持成千上万的用户。
  
• 基于Web的用户界面，用户可以实时监控测试脚本运行状态。
  
• 几乎可以测试任何系统，除了Web HTTP接口外，还可自定义Clients测试其他类型系统。
  
• Hackable，可定制性较高。
  

关于第三问：具体是如何实现的？

了解过性能测试的同学，应该都清楚，实现性能测试，其中有两个关键：

• 尽可能模拟到真实用户行业。
  
• 尽可能模拟更高的（有效）并发数。
  

关于第一点，尽可能模拟到真实用户行为：我们从上述介绍中可以得知，在Locust中，测试场景皆是采用纯Python脚本进行描述的。对于最常见的HTTP(S)协议的系统，Locust采用的是Python的Requests库作为客户端，而对于其它协议类型的系统，Locust也提供了接口，我们只需要采用Python编写对应的请求客户端。换而言之，只要你具备了Python编码能力，并且熟悉业务流程，就能很容易的在Locust中通过Python脚本实现模拟到真实用户行为。

对于第二点，如何实现有效的高并发：

LoadRunner 和 Jmeter 这类采用进程和线程的测试工具，都很难在单机上模拟出较高的并发压力。而Locust 的并发机制摒弃了进程和线程，基于事件驱动，采用gevent提供的非阻塞IO和coroutines协程机制。而协程避免了系统级资源调度，由此可以大幅提高单机的并发能力。并且Locust支持分布式多机联合测试，从而可以实现极高的并发数。

5. 小结

介绍到这里，相信读者们对Locust已经有了一定的认识，总结归纳成两点：

• Locust是开源，使用Python开发，基于事件，支持分布式并且提供Web UI执行测试执行和结果显示的性能测试工具。它之所以能够在资源占用方面明显优于Jmeter，一个关键点在于两者模拟虚拟用户的方式不同，Jmeter是通过线程来作为虚拟用户，而Locust借助gevent库对协程的支持，相同配置下Locust能支持的并发用户数相对Jmeter可以达到一个数量级的提升。（其中，gevent是Python下实现协程的一个第三方库，通过greenlet来实现协程，而greenlet是Python的并行处理的一个库，能够使系统获取极高的并发性能）
  
  
• Locust作为一款性能测试工具，可以说是它是由Python下的一些库集成而来。Locust完全基于Python作为编程语言，采用Pure Python描述测试脚本，其中HTTP请求是基于Requests库，除了HTTP/HTTPS协议，Locust也可以测其他协议的系统，只需要采用Python调用对应的库进行请求描述即可。