Locust基于python的协程机制，打破了线程进程的限制，可以能够在一台测试机上跑高并发

【资料图】

1.快慢：衡量系统的处理效率：响应时间

2.多少：衡量系统的处理能力：单位时间内能处理多少个事务（tps）

性能测试根据测试需求最常见的分为下面三类

1 负载测试load testing

不断向服务器加压，值得预定的指标或者部分系统资源达到瓶颈，目的是找到系统最大负载的能力

2 压力测试

通过高负载持续长时间，来验证系统是否稳定

3 并发测试：

同时像服务器提交请求，目的发现系统是否存在事务冲突或者锁升级的现象

性能负载模型

安装存在问题，可以通过豆瓣源下载

pip install locust

基本上多数的场景我们都可以基于这个模板read.py去做修改

from locust import HttpUser, TaskSet, task, tag, events# 启动locust时运行@events.test_start.add_listenerdef setup(environment, **kwargs):    # print("task setup")# 停止locust时运行@events.test_stop.add_listenerdef teardown(environment, **kwargs):    print("task teardown")class UserBehavor(TaskSet):    #虚拟用户启用task运行    def on_start(self):        print("start")        locusts_spawned.wait()    #虚拟用户结束task运行    def on_stop(self):        print("stop")    @tag("test1")    @task(2)    def index(self):        self.client.get("/yetangjian/p/17320268.html")    @task(1)    def info(self):        self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html")class WebsiteUser(HttpUser):    def setup(self):        print("locust setup")    def teardown(self):        print("locust teardown")    host = "https://www.cnblogs.com"    task_set = task(UserBehavor)    min_wait = 3000    max_wait = 5000

注：这里我们给了一个webhost，这样我们可以直接在浏览器中打开locust

当然我们可以把集合点操作放入上述模板的setup中去运行起来

locusts_spawned = Semaphore()locusts_spawned.acquire()def on_hatch_complete(**kwargs):    """    select_task类的钩子函数    :param kwargs:    :return:    """    locusts_spawned.release()events.spawning_complete.add_listener(on_hatch_complete)n = 0class UserBehavor(TaskSet):    def login(self):        global n        n += 1        print(f"第{n}个用户登陆")    def on_start(self):        self.login()        locusts_spawned.wait()    @task    def test1(self):        #catch_response获取返回        with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html",catch_response=True):            print("查询结束")class WebsiteUser(HttpUser):    host = "https://www.cnblogs.com"    task_set = task(UserBehavor)    wait_time = between(1,3)if __name__ == "__main__":    os.system("locust -f read.py --web-host="127.0.0.1"")

在上面两个例子中我们已经看到了一些，例如装饰器events.test_start.add_listener；events.test_stop.add_listener用来在负载测试前后进行一些操作，又例如on_start、on_stop，在task执行前后运行，又例如task，可以用来分配任务的权重

等待时间

# wait between 3.0 and 10.5 seconds after each task#wait_time = between(3.0, 10.5)#固定时间等待# wait_time = constant(3)#确保每秒运行多少次constant_throughput（task_runs_per_second）#确保每多少秒运行一次constant_pacing(wait_time)

同样也可以在User类下发重写wait_time来达到自定义

tag标记

@tag("test1")@task(2)def index(self):    self.client.get("/yetangjian/p/17320268.html")

通过对任务打标记，就可以在运行时候执行运行某一些任务：

#只执行标记test1os.system("locust -f read.py --tags test1 --web-host="127.0.0.1"")#不执行标记过的os.system("locust -f read.py --exclude-tags --web-host="127.0.0.1"")#除去test1执行所有os.system("locust -f read.py --exclude-tags test1 --web-host="127.0.0.1"")

自定义失败

#定义响应时间超过0.1就为失败with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html", catch_response=True) as response:    if response.elapsed.total_seconds() > 0.1:        response.failure("Request took too long")#定义响应码是200就为失败with self.client.get("/yetangjian/p/17320268.html", catch_response=True) as response:    if response.status_code == 200:        response.failure("响应码200，但我定义为失败")

自定义负载形状

自定义一个shape.py通过继承LoadTestShape并重写tick

这个形状类将以100块为单位,20速率的增加用户数，然后在10分钟后停止负载测试（从运行开始的第51秒开始user_count会round到100）

from locust import LoadTestShapeclass MyCustomShape(LoadTestShape):    time_limit = 600    spawn_rate = 20    def tick(self):        run_time = self.get_run_time()        if run_time < self.time_limit:            # User count rounded to nearest hundred.            user_count = round(run_time, -2)            return (user_count, self.spawn_rate)        return None

运行图如下所示

通过命令行去触发

os.system("locust -f read.py,shape.py --web-host="127.0.0.1"")

不同时间阶段的例子

from locust import LoadTestShapeclass StagesShapeWithCustomUsers(LoadTestShape):    stages = [        {"duration": 10, "users": 10, "spawn_rate": 10},        {"duration": 30, "users": 50, "spawn_rate": 10},        {"duration": 60, "users": 100, "spawn_rate": 10},        {"duration": 120, "users": 100, "spawn_rate": 10}]    def tick(self):        run_time = self.get_run_time()        for stage in self.stages:            if run_time < stage["duration"]:                tick_data = (stage["users"], stage["spawn_rate"])                return tick_data        return None

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