使用Locust进行压力测试(一)入门

最近一直在使用Locust进行压力测试,因此想总结一下学习和实践的一些成果。Locust官方文档

版本:
python: 3.*
locust: 0.9.0

1. 什么是Locust
Locust的意思是蝗虫,从名字就可以看出它的开发者对其给予的希望——向蝗虫一样攻击网站。根据官方文档解释,Locust是一个易于使用、分布式的、用户负载测试工具,用于对网站(或其它系统)进行负载测试,并弄清楚系统能够处理多少并发用户。Locust是基于事件的,并通过greenlet能够在单机上支持成千上万的并发用户,并且每个用户都是运行在自己的进程当中的。

2.安装
pip install locustio
使用locust -V可查看是否安装成功

3.角色
locust框架(为区分角色的Locust,后用框架代替)中主要有几种角色,理解了每种角色的功能之后,可以帮助实际使用以及更深入学习。

  • Locust:如果说框架进行压力测试的方式是用一群蝗虫进行进攻,那么Locust类相当于一个蝗虫模板,而每一个locust实例就相当于其中的一个蝗虫,也就是一个用户、一个线程......。因此当我们使用框架进行压力测试时,至少需要存在一个Locust类,在指定了模拟用户的个数后,框架就会实例化相应多的Locust对象,从而实现对用户的模拟。
  • TaskSet:就相当于测试场景,是由一系列的任务组成。我们需要使用一群蝗虫来进攻网站,但是如果蝗虫不知道进攻谁怎么进攻那也是白费力气,因此对蝗虫(模拟用户)我们需要告诉它们执行的任务是什么,也就是需要为每个Locust指定task_set
  • task:任务,是TaskSet的一个最小单位
  • client:客户端,由于框架主要是用于向website发动进攻,因此我们需要有一个客户端(可以是Http的,也可以是WebSocket等等)。客户端在Locust中被指定,然后会被传递到TaskSet中,因此在TaskSet可以直接使用self.client进行消息的发送和接收。

4.简单使用
官方示例:

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

class UserBehavior(TaskSet):
    def on_start(self):
        """ on_start is called when a Locust start before any task is scheduled """
        self.login()

    def on_stop(self):
        """ on_stop is called when the TaskSet is stopping """
        self.logout()

    def login(self):
        self.client.post("/login", {"username":"ellen_key", "password":"education"})

    def logout(self):
        self.client.post("/logout", {"username":"ellen_key", "password":"education"})

    @task(2)
    def index(self):
        self.client.get("/")

    @task(1)
    def profile(self):
        self.client.get("/profile")

class WebsiteUser(HttpLocust):
    task_set = UserBehavior
    min_wait = 5000
    max_wait = 9000

tips:

  1. 根据4中说明的角色,我们知道,要通过框架实现压力测试,我们首先需要定义一个TaskSet,即示例中的UserBehavior。
    • 每个带注解@task的方法,都是一个最基本的任务。在每个蝗虫开启进程后,框架会根据任务的权重随机选择下一个执行的任务。
    • on_start方法会在每个任务集开始的时候执行;on_stop方法会在框架的网页上点击了stop时执行
  2. 然后我们需要定义一个Locust,示例中的Locust衍生自官方提供的HttpLocust,这样就使得这个蝗虫可以进行http消息的发送。Locust有一系列的属性可以由用户来指定,从而定制化符合需要的模拟用户。
    • task_set:我们必须为每个蝗虫指定任务集,否则在这个蝗虫启动之后,它都不知道应该做什么,因此task_set属性是必须的
    • min_wait、max_wait:每个任务执行后到下一个任务执行前的最小/最大等待时间(注:是每个任务间的等待时间!!!)
    • host:客户端发送消息的主机地址
    • wait_function:一个用于获取任务间等待时长的函数,默认是min_wait和max_wait中的随机值
    • stop_timeout:Locust停止的秒数,如果为None,将不停止一直执行任务
    • weight:当模拟的用户不一样时,设置该值,用于确定每种模拟用户的比重
  3. 在官方提供的HttpLocust中,为每个用户提供了一个Http的客户端,这个客户端是衍生自requests.Session的,因此提供的方法与requests相同(get, post, delet, put, head, options, patch, request),不同之处如下:
    • 不需要提供完整的url地址,框架会拼接host和传入的url
    • 每个方法都比原始的requests方法多了两个参数:name和catch_response。
    • 框架会自动根据消息发送是否有返回,返回的status_code是否在400~600之外,由此判断消息发送的成功/失败,实现结果统计

5.调试和运行
框架是通过命令locust运行的,常用参数有:

  • -H:指定测试的主机地址(注:会覆盖Locust类指定的主机地址)
  • -f:指定测试脚本地址(注:脚本中必须包含一个Locust的衍生类)
  • --no-web:不启动web网页,而是直接开始运行测试,需提供属性-c和-r
  • -c:并发的用户数,与--no-web一起使用
  • -r:每秒启动的用户数,与--no-web一起使用
  • -t:运行时间(单位:秒),与--no-web一起使用
  • -L:日志级别,默认为INFO
    调试命令:locust -f **.py --no-web -c 1 -t 1
    运行命令:locust -f **.py

6.开始测试
当使用locust命令运行框架后,通过访问localhost:8089即可访问web页面。Number of users to simulate即模拟用户数,也就是并发数;Hatch rate是每秒启动的用户数。通过输入这两个数字,点击Start swarming就开始了测试。

locust启动页面

测试开始后,页面中会对消息请求进行统计,我们据此可获得被测网站的rps、响应时间等等,从而对被测系统进行性能上的分析。在Charts中可以看到图表化的数据趋势;在Failures和Exceptions中,能够看到消息发送失败或执行任务异常的具体信息;在Download Data中可以对统计结果进行下载。
locust运行页面

tips:

  • 点击STOP,会停止测试,并调用所有当前执行的TaskSet的on_stop,但不会调用teardown函数
  • 点击New test,会开始新的一轮测试,但新测试不会调用setup函数,全局变量也不会再初始化
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