背景
最近自己開發了一個小的接口，功能測完了，突然想測下性能，原來做性能測試，我一直用的是HP的LoadRunner，前一段時間正好看過locust，想想就用這個來測測性能吧。
由于對LR比較熟，正好做個對比，這樣更利于對新東西的了解。
基礎
目前locust還隻支援Python 2版本。
測試需求
驗證在相同的伺服器端的情況下，使用LR和locust分别進行性能測試，在相同并發使用者的情況下，驗證平均響應時間，TPS值等性能測試名額的差異。
為了友善，使用http協定，一個get請求，一個post請求，交易比例為1：1。
伺服器端
為了簡單易了解，用Python的bottle架構寫了一個伺服器端，2個交易，一個get，一個post請求，交易中加了2個不同的sleep。
代碼如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'among,[email protected]'
from bottle import *
from time import sleep
app = Bottle()
@app.route('/transaction_1', method='GET')
def tr1():
sleep(0.2)
resp = dict()
resp['status'] = 0
resp['value'] = 'xxx'
return resp
@app.route('/transaction_2', method='POST')
def tr2():
parm1 = request.forms.get('parm1')
parm2 = request.forms.get('parm2')
sleep(0.5)
resp = dict()
resp['status'] = 0
resp['value'] = 'yyy'
return resp
run(app=app, server='cherrypy', host='0.0.0.0', port=7070, reloader=False, debug=False)
伺服器端部署在一個單獨的Windows的機器中，基于Python 3，啟動後，監聽7070端口。
LR中的測試腳本
在另外的一個Windows機器中，使用LR 11，用的是http/html協定的腳本，主要代碼如下：
用了2個action，用于劃分交易比例。
action1:
Action1()
{
lr_start_transaction("get");
web_reg_find("Text=xxx",
LAST);
web_custom_request("Head",
"URL=http://10.0.244.108:7070/transaction_1",
"Method=GET",
"Resource=0",
"Referer=",
LAST);
lr_end_transaction("get", LR_AUTO);
return0;
}
action2:
Action2()
{
lr_start_transaction("post");
web_reg_find("Text=yyy",
LAST);
web_custom_request("Head",
"URL=http://10.0.244.108:7070/transaction_2",
"Method=POST",
"Resource=0",
"Referer=",
"Body=parm1=123&parm2=abc",
LAST);
lr_end_transaction("post", LR_AUTO);
return0;
}
使用1:1的比例設定2個transaction的執行比例：
LR中的執行方法，直接放到場景中，執行即可。
locust中的測試腳本
在另外的mac中，使用locust執行測試，全部通過代碼實作。代碼如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'among,[email protected]'
from locust import *
class mytest(TaskSet):
@task(weight=1)
def transaction_1(self):
with self.client.get(name='get', url='/transaction_1', catch_response=True) as response:
if 'xxx' in response.content:
response.success()
else:
response.failure('error')
@task(weight=1)
def transaction_2(self):
dt = {
'parm1': '123',
'parm2': 'abc'
}
with self.client.post(name='post', url='/transaction_2', data=dt, catch_response=True) as response:
if 'yyy' in response.content:
response.success()
else:
response.failure('error')
class myrun(HttpLocust):
task_set = mytest
host = 'http://10.0.244.108:7070'
min_wait = 0
max_wait = 0
具體的參數可以檢視官方文檔。
其中：
1. 主類繼承HttpLocust，用于測試http協定的系統；
2. min_wait和max_wait用于設定執行task過程中的等待時間，相當于LR中Pacing的設定，這裡都設定為0；
3. task裝飾器類似于LR中的事務，可以做嵌套；
4. weight相當于權重，如2個事務是1：1，保持比例一緻就行；
5. 這裡寫了2個事務，分别為get和post；對response的判斷通過python的文法實作，類似于LR中的檢查點。
執行方法，通過指令行啟動：
如下圖：
LR中的測試過程和結果
測試過程：
直接設定并發使用者數和加載方式，10個使用者并發，同時加載就可以了。
測試結果：
平均響應時間：
TPS：
事務：
Locust中的測試過程和結果
設定需要的并發使用者數和使用者加載政策。
這裡設定相同的10使用者并發，Hatch Rate是每秒啟動多少使用者的意思。這裡設定為10，就是同時啟動10個了。注意，這裡不好設定執行多久，和LR不一樣。(可以不啟動浏覽器，直接在啟動參數中設定并發使用者數，執行多少個事務後結束，具體用-h可以看到幫助)
啟動執行後：
其中，Average中為平均響應時間等測試名額，最後一列的reqs/sec相當于LR中的TPS。(這裡locust把它叫做rps)，其他名額都比較好了解了。
最後的結果：
在web頁面中可以下載下傳原始的測試結果資料。
在停掉python指令後，在終端中也可以看到一些資訊，最後的一行是百分之X的響應時間，表示百分之多少的交易在XXX響應時間内。
這裡比LR中的要多點，包括了50%到100%的響應時間。
結果比較
在相同的伺服器端環境，測試的結果值相似，沒有多大的差別。
在設定交易比例的過程中，可以看到get和post交易的比例都存在差異。這個也無法避免(除非自己寫腳本劃分)。是以tps方面存在些差異。不過總體差距很小。
總結
性能測試，重點是考察并發使用者數、響應時間、tps這類名額。
一直用的是LR，LR在一起概念上更易于了解，在有lr的基礎上，在看其他的工具，就比較容易了。
locust也可以支援分布式執行(多執行機)，用來簡單測試這類http的接口，也算比較友善。
而且，locust全部基于Python腳本，擴充性不錯，号稱可以測試任何協定和系統。
最後，我還是那句話，看什麼事情，用什麼工具最高效易用，用合适的工具做合适的事情即可。
備注：
調試的時候都是連接配接的代理，這樣友善。一種方法是自己在外面的py中先調試好，然後再放到locust中執行。另一種是使用指令行啟動 locust如：locust -f loc1.py --no-web -c 1 -n 4-c是指并發數，-n是執行的次數。少跑點，調試友善。這樣配合代理，調試也不複雜。
用指令行還可以自動化執行，執行的結果也可以通過日志或output來分析。
![python性能測試工具_Python3中性能測試工具Locust安裝使用[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)