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1、Locust基本介绍
1.1 引言
??现在不管是互联网行业或者是传统行业，对性能的要求，都日渐增多，为了能更快更准确的定位问题，发现问题，解决问题，市面上出现了越来越多的性能测试工具，例如Jmeter，Loadrunner，Locust等。
??而今天，我们主要介绍的，就是Locust！很多人并不知道什么是Locust，包括使用python的人，因为不涉及到，所以不会去可以了解。那么，什么是Loucst，以及Locust的功能，大家接着往下看。
1.2 简介
??Locust直译是“蝗虫”的意思，意在压测时产生的压力就像是漫天蝗虫一样，铺天盖地。Locust是用Python实现的开源性能测试框架，不同于其他压测工具基于进程/线程产生压力，Locust是完全基于事件，支持分布式，一个Locust节点可以在一个进程中轻松支持上千并发用户。从这一点来看，它的设计思路要远优于Jmeter、Loadrunner之类的工具。
- Locust 与Jmeter占用资源比较
Locust之所以在资源占用方面完胜开源的Jmeter，主要是因为：
两者的模式用户方式不同：
①Jmeter是通过线程来作为虚拟用户
②Locust借助gevent库对协程的支持，以greenlet来实现对用户的模拟。
所以，在相同配置下，Locust能支持的并发用户数相比Jmeter，就不止提升了一个Level。
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Locust使用语言
Locust使用的是Python代码定义测试场景，目前支持Python2.7，3.3~3.7。
它自带一个Web UI，用于定义用户模型，发起测试，实时测试数据，错误统计等。
2、Locust安装方式
2.1 安装 locust
- 安装Python，建议使用Python3.6+
- 安装Locust及其依赖：
pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple locust - 验证是否安装成功，执行命令：locust -V，如果能看到版本信息，即代表安装成功
如果安装 locust-1.2.3 以下版本，还需要pip install pyzmq安装pyzmq，支持运行Locust 分布在多个进程/进程
2.2 安装成功确认
locust --help
安装成功：
3、Locust 参数说明
3.1 参数信息
-h, --help 查看帮助
-H HOST, --host=HOST 指定被测试的主机，采用以格式：http://10.21.32.33
--web-host=WEB_HOST 指定运行 Locust Web 页面的主机，默认为空 ''。
-P PORT, --port=PORT, --web-port=PORT 指定 --web-host 的端口，默认是8089
-f LOCUSTFILE, --locustfile=LOCUSTFILE 指定运行 Locust 性能测试文件，默认为: locustfile.py
--csv=CSVFILEBASE, --csv-base-name=CSVFILEBASE 以CSV格式存储当前请求测试数据。
--master Locust 分布式模式使用，当前节点为 master 节点。
--slave Locust 分布式模式使用，当前节点为 slave 节点。
--master-host=MASTER_HOST 分布式模式运行，设置 master 节点的主机或 IP 地址，只在与 --slave 节点一起运行时使用，默认为：127.0.0.1.
--master-port=MASTER_PORT 分布式模式运行， 设置 master 节点的端口号，只在与 --slave 节点一起运行时使用，默认为：5557。注意，slave 节点也将连接到这个端口+1 上的 master 节点。
--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.
--expect-slaves=EXPECT_SLAVES How many slaves master should expect to connect before starting the test (only when --no-web used).
--no-web no-web 模式运行测试，需要 -c 和 -r 配合使用.
-c NUM_CLIENTS, --clients=NUM_CLIENTS 指定并发用户数，作用于 --no-web 模式。
-r HATCH_RATE, --hatch-rate=HATCH_RATE 指定每秒启动的用户数，作用于 --no-web 模式。
-t RUN_TIME, --run-time=RUN_TIME 设置运行时间, 例如： (300s, 20m, 3h, 1h30m). 作用于 --no-web 模式。
-L LOGLEVEL, --loglevel=LOGLEVEL 选择 log 级别（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL）. 默认是 INFO.
--logfile=LOGFILE 日志文件路径。如果没有设置，日志将去 stdout/stderr
--print-stats 在控制台中打印数据
--only-summary 只打印摘要统计
--no-reset-stats Do not reset statistics once hatching has been completed。
-l, --list 显示测试类, 配置 -f 参数使用
--show-task-ratio 打印 locust 测试类的任务执行比例，配合 -f 参数使用.
--show-task-ratio-json 以 json 格式打印 locust 测试类的任务执行比例，配合 -f 参数使用.
-V, --version 查看当前 Locust 工具的版本.
3.2 Locust主要库
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gevent
gevent是一种基于协程的Python网络库，它用到Greenlet提供的，封装了libevent事件循环的高层同步API。 -
flask
Python编写的轻量级Web应用框架。 -
requests
Python的HTTP库，如requests.get()、requests.post() -
msgpack-python
MessagePack是一种快速、紧凑的二进制序列化格式，适用于类似JSON的数据格式。msgpack-python主要提供MessagePack数据序列化及反序列化的方法。 -
six
Python2和3兼容库，用来封装Python2和Python3之间的差异性。 -
pyzmq
pyzmq是zeromq(一种通信队列)的Python绑定，主要用来实现Locust的分布式模式运行。
4、Locust类说明
4.1 client属性
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在Locust类中，静态字段client即客户端的请求方法，这里的client字段没有绑定客户端请求方法，因此在使用Locust时，需要先继承Locust类
class HttpLocust(HttpUser)，然后在self.client =HttpSession(base_url=self.host)绑定客户端请求方法。 -
对于常见的HTTP(s)协议，Locust已经实现了HttpLocust类，其
self.client=HttpSession(base_url=self.host)，而HttpSession继承自requests.Session。 -
在测试HTTP(s)的Locust脚本中，可以通过client属性来使用Python requests库的所有方法，调用方式与reqeusts完全一致。
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由于requests.Session的使用，client的方法调用之间就自动具有了状态记忆功能。
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常见的场景就是，在登录系统后可以维持登录状态的Session，从而后续HTTP请求操作都能带上登录状态。
4.2 其他属性
4.2.1 task_set
指向一个TaskSet类，TaskSet类定义了用户的任务信息，该静态字段为必填。
4.2.2 max_wait/min_wait
每个用户执行两个任务间隔的上下限（毫秒），具体数值在上下限中随机取值，若不指定则默认间隔时间为1秒。
4.2.3 host
被测试系统的host，当在终端中启动locust时没有指定–host参数时才会用到。
4.2.4 weight
同时运行多个Locust类时，用于控制不同类型的任务执行权重。
5、Loucst执行流程
具体流程如下：
①先执行WebsiteTasks中的on_start（只执行一次），作为初始化；
②从WebsiteTasks中随机挑选（如果定义了任务间的权重关系，那么就按照权重关系随机挑选）一个任务执行；
③根据Locust类中min_wait和max_wait定义的间隔时间范围（如果TaskSet类中也定义了min_wait或者max_wait，以TaskSet中的优先），在时间范围中随机取一个值，休眠等待；
④重复2~3步骤，直到测试任务终止。
执行顺序：
Locust setup → TaskSet setup → TaskSet on_start →
TaskSet tasks → TaskSet on_stop → TaskSet teardown →
Locust teardown
6、性能测试工具比较
| 项目 | Jmeter | Loadrunner | Locust |
|---|---|---|---|
| 授权方式 | 开源 | 商业收费 | 开源 |
| 开发语言 | Java | C/Java | Python |
| 测试脚本形式GUI | Java | C/Java | Python |
| 并发机制 | 线程 | 进程/线程 | 协程 |
| 单机并发能力 | 低 | 低 | 高 |
| 分布式压力 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 资源监控 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| 报告与分析 | 简单图表 | 完善 | 简单图表 |
| 支持二次开发 | 支持 | 不支持 | 支持 |
通过对比，可以看到Locust并不占优，但是，采用Locust原因在于：
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首先是模拟用户操作
①Locust采用Pure Python脚本描述，并且HTTP请求完全基于Requests库。
②Requests这个库非常简洁易用，但功能十分强大，很多其它编程语言的HTTP库都借鉴了它的思想和模式，如果将其评选为最好用的HTTP库之一（不限语言），应该也不会有太大的争议。
③除了HTTP(S)协议，Locust也可以测试其它任意协议的系统，只需要采用Python调用对应的库进行请求描述即可。 -
并发机制
①Locust的并发机制采用协程（gevent）的机制。
②采用多线程来模拟多用户时，线程数会随着并发数的增加而增加，而线程之间的切换是需要占用资源的，IO的阻塞和线程的sleep会不可避免的导致并发效率下降；正因如此，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。
③而协程和线程的区别在于：协程避免了系统级资源调度，由此大幅提高了性能。
④正常情况下，单台普通配置的测试机可以生产数千并发压力，这是LoadRunner和Jmeter都无法实现的。
原文链接：https://www.cxybb.com/article/wuyoudeyuer/108596264