locust性能

一、安装Locust

安装Locust之前先安装的库:

gevent库:第三方库,gevent为python提供了比较完善的协程支持。使用gevent,可以获得极高的并发性能。

pip install gevent==1.1.2

flask库:Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。

pip install flask==0.10.1

requests库:用python写过接口测试的朋友应该都不陌生,Requests 是用Python语言编写,基于 urllib,采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。它比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求。

pip install requests==2.10.0

msgpack-python库:比JSON快10倍的序列化包。

pip install msgpack-python==0.4.2

six库:six 提供了一些简单的工具用来封装 Python 2 和 Python 3 之间的差异性。

pip install six==1.10.0

pyzmq库:Pyzmq是zeromq的Python绑定。

pip install pyzmq==15.2.0

安装库的过程中可能会遇到一些报错信息:

ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.python.org', port=443): Read timed out.

解决方案:

更新pip版本到pip官网下载:https://pypi.python.org/simple/pip/

比如下载pip-9.0.1-py2.py3-none-any.whl

pip install pip-9.0.1-py2.py3-none-any.whl

如果还报错再执行:

pip --default-timeout=100 install -U pip

其他第三方库都安装完成后,接下来再安装locust:

pip install locustio

安装locustio库时可能会报错:

error:command 'gcc' failed with exit status 1

解决方案:yum install gcc python-devel

安装完成后,执行:locust--help

看到如下locust相关命令介绍,说明安装成功。

Usage: locust [options] [LocustClass [LocustClass2 ... ]]

Options:

-h, --help show this help message and exit

-H HOST, --host=HOST Host to load test in the following format:

http://10.21.32.33

--web-host=WEB_HOST Host to bind the web interface to. Defaults to '' (all

interfaces)

-P PORT, --port=PORT, --web-port=PORT

Port on which to run web host

-f LOCUSTFILE, --locustfile=LOCUSTFILE

Python module file to import, e.g. '../other.py'.

Default: locustfile

--master Set locust to run in distributed mode with this

process as master

--slave Set locust to run in distributed mode with this

process as slave

--master-host=MASTER_HOST

Host or IP address of locust master for distributed

load testing. Only used when running with --slave.

Defaults to 127.0.0.1.

--master-port=MASTER_PORT

The port to connect to that is used by the locust

master for distributed load testing. Only used when

running with --slave. Defaults to 5557. Note that

slaves will also connect to the master node on this

port + 1.

--master-bind-host=MASTER_BIND_HOST

Interfaces (hostname, ip) that locust master should

bind to. Only used when running with --master.

Defaults to * (all available interfaces).

--master-bind-port=MASTER_BIND_PORT

Port that locust master should bind to. Only used when

running with --master. Defaults to 5557. Note that

Locust will also use this port + 1, so by default the

master node will bind to 5557 and 5558.

--no-web Disable the web interface, and instead start running

the test immediately. Requires -c and -r to be

specified.

-c NUM_CLIENTS, --clients=NUM_CLIENTS

Number of concurrent clients. Only used together with

--no-web

-r HATCH_RATE, --hatch-rate=HATCH_RATE

The rate per second in which clients are spawned. Only

used together with --no-web

-n NUM_REQUESTS, --num-request=NUM_REQUESTS

Number of requests to perform. Only used together with

--no-web

-L LOGLEVEL, --loglevel=LOGLEVEL

Choose between DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL.

Default is INFO.

--logfile=LOGFILE Path to log file. If not set, log will go to

stdout/stderr

--print-stats Print stats in the console

--only-summary Only print the summary stats

-l, --list Show list of possible locust classes and exit

--show-task-ratio print table of the locust classes' task execution

ratio

--show-task-ratio-json

print json data of the locust classes' task execution

ratio

-V, --version show program's version number and exit

二、使用Locust测试淘宝首页

#locust_taobao.py

#!/usr/bin/env python

#-*-coding:utf-8-*-

#author:@TT

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

#定义用户行为

class UserBehavior(TaskSet):

@task

def taobao_page(self): #定义一个方法访问淘宝首页

self.client.get("/")

class WebsiteUser(HttpLocust):

task_set = UserBehavior

min_wait = 3000 #用户等待时间下限

max_wait = 5000 #用户等待时间上限

执行:

locust -f locust_taobao.py --host=https://www.taobao.com

提示:Starting web monitor at *.8089

Starting Locust 0.7.5

说明已经启动成功,浏览器输入:http://120.76.139.13:8089即可看到设置页面,并监控

Number of users to simulate:设置需要模拟的用户数量,这次只是为了演示,设置为10;

Hatch rate:每秒需要启动的用户数量,这次只是为了演示,设置为2;

点击『start swarming』,开始了性能测试:

Type:请求的类型;

Name:请求的url或者自定义的统计分组名字;

requests:当前请求的数量;

fails:当前请求失败的数量;

Median:中间值,一半的服务器响应时间高于该值,而另一半的服务器响应时间低于该值(毫秒);

Average:所有请求的平均响应时间(毫秒);

Min:请求最小响应时间(毫秒);

Max:请求最大响应时间(毫秒);

Content Size:单个请求的大小(字节);

reqs/sec:每秒请求的个数;

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