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      Locust 教程

      写在 Locust 教程开始的前面

      大家好,我是阿西河前端教程的站长,我给大家带来一个 Locust 教程;

      locust 的官方 Github 是:https://github.com/locustio/locust

      这个教程是我翻译官方介绍和搜索一些 locust 的使用文章组织而成的教程;

      在写本教程之前,我有去征求 Locust 作者的意见,已经通过他们的同意和授权;

      locust 这个工具,需要根据你的实际情况来决定是不是适合你;

      如果你对编程了解比较多,并不是只会 jmeter 的测试人员;

      那么完全可以代替笨拙的 jmeter 处理你的测试,它在自定义方面处理的非常好,这也就带来一个弊端,就是什么都需要你来做,而且对你的代码能力和逻辑思维有一定的要求;

      如果你对 编程是一脸懵逼的状态,那么建议你还是 jmeter 为主(毕竟要干活),然后了解下 Locust,看看它是怎么工作的,了解下它的处理思维;

      Locust 是什么?

      Locust 是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。

      它旨在对网站(或其他系统)进行负载测试,并确定系统可以处理多少个并发用户,Jmeter 也可以处理这种场景,但是个人感觉 Jmeter 在这方面做的不如 Locust 专业。

      Locust 在英文中是 蝗虫 的意思:

      作者的想法是,在测试期间,放一大群 蝗虫 攻击您的网站。

      当然事先是可以用 Locust 定义每个蝗虫(或测试用户)的行为,并且通过 Web UI 实时监视围攻过程。

      这将帮助您在项目上线之前测试并确定项目的瓶颈;

      如果上线几个人访问就跪了,被老板拉出去祭天就懵逼了,有了 locust 可以让项目更加快乐的上线;

      Locust 可以让测试工程师对开发人员和项目经理的回复的更专业,

      可以想象一下,当项目经理或领导问你这个项目的性能如何,可以承受多少压力的时候;

      你回答说这个项目的瓶颈在 2341 人同时访问,超过就会挂掉 / 宕机 / 出错等,当在 1834 人同时访问时候,会变慢;具体访问时间的饼图如 XXX)

      这样的回答是不是逼格很高?

      Locust 的运行原理

      Locust 的运行原理是完全基于事件运行的,因此可以在一台计算机上支持数千个并发用户。

      与许多其他基于事件的应用程序相比,它不使用回调(比如 Nodejs 就是属于回调,Locust 不使用这种的逻辑)。

      相反,它通过 gevent 使用轻量级进程。测试您站点的每个蝗虫实际上都在其自己的进程中运行(正确地说,是Greenlet)。

      这可以让您写 Python 代码的时候更加简单,而不会进入类似 JS 的那种回调地域。

      我是如何开始了解 Locust 的

      我是一名码农,写接口的时候,除了 Postman 做校验外,偶尔也测测一些接口的性能;

      2017 年的年中时候,做接口压力测试,一直研究使用 jmeter 写写 DEMO 还是很嗨皮的;

      但是真正进行并发接口时,发现 jmeter 在单机下并发超过 1000 的时候,单台台式电脑机器的资源早就被使用完,jmeter 都动不了,基本就算凉了;

      也可能是我的 jmeter 压测接口研究得不够,不会用吧 - -,如果有优雅的方法,欢迎通过 联系站长 来告诉我;

      通过搜索发现基于 Python 开发的 Locust 的单机并发能力很理想,在测试环境拿来压测,好像真的可以实现几千的并发,然后就打开了 Locust 的大门。

      Locust 的 特征

      • 用 Python 编写测试方案

        • 不需要在 UI 界面上傻乎乎的点击,只需正常的写写代码就可以了。
        • Locust 基于协程而不是回调,这样会让您的代码类似于正常的 Python 阻塞代码那样同步执行。
      • 分布式 & 可扩展

        • 支持模拟数十万的用户行为(还是非常给力的)
        • Locust 支持分布在多台计算机上的运行负载测试(可以多台机器并行开搞)。
        • 由于基于事件,因此即使一个蝗虫节点也可以在单个过程中处理数千个用户。
        • 不过即使您模拟了这么多用户,也并非所有人都是这种频率的使用您的系统,通常,用户会有思考的时候,会想一想下一步该怎么做。
          • 需要明白 每秒请求数 不等于 在线用户数
      • 统计结果基于 Web 界面

        • Locust 有一个简单的用户界面,可实时显示相关的测试详细信息。
        • 统计结果界面是基于网页的,而网页是天生跨平台的,所以 Locust 是跨平台且易于扩展的(Locust 作者的这种思维还是很不错的)。
      • 可以测试任何网页 / 应用 / 系统

        • 即使 Locust 是面向 Web 的,它也可以测试几乎所有项目
        • 只需用 python 编写想要测试的方案,然后放”蝗虫”去怼需要测试的项目就可以了,非常简单!
          • 虽然官方是这么宣传的,但是如果你对 python 了解的不怎么样,那可能就没有那么简单啊;就像商家把兰博基尼的操作宣传的再简单,我没钱买也是白搭(老铁,我太难了!)
          • 如果你对编程是懵逼的状态,那还是回去用 jmeter 吧,优雅不优雅的先不说,最起码你可以用它来干活;
      • 容易被入侵

        • Locust 放出去的蝗虫很小,很容易被入侵,开发团队是一只打算保持这种状态的。
        • 事件 I/O 和协程的所有繁重工作都委托给 gevent
        • 团队是看到 jmeter 等其它测试工具,处理的太 low,太死板了,所以才写的 locust;

      Locust 是完全基于 Python

      http 请求完全是基于 requests 库;

      Locust 支持 http、https 协议,还支持测试其他协议,websocket 等;

      只要采用 Python 调用对应的库就可以了。

      • http/https 采用 requests;
      • websocket 采用 websocket ;

      Locust 的创作背景

      Locust之所以创建,是因为作者受够了现有的解决方案。

      作者认为他们都没有解决正确的问题,没有抓住要点,简单的讲,就是作者认为他们太 low 了,一个能打的都没有,于是自己撸了一个 Locust 给大家用。

      作者也深度尝试过 Apache JMeter 和 偶尔用用 Tsung。

      JMeter 带有一个 UI,很多人可能会认为这是一件好事,只需要点点就好。

      但是如果你是一个测试测试,很快就会意识到,通过某些点击界面“编码”您的测试方案是一种 PITA。

      其次,JMeter 是线程绑定的,这意味着对于每个要模拟的用户,都需要一个单独的线程。这也就导致了,在一台计算机上模拟成千上万的用户进行基准测试是不可行的。

      另一方面,Tsung 没有用 Erlang 编写的线程问题。

      它可以利用 BEAM 自身提供的轻量级工艺,并且可以愉快地扩展规模。

      但是在定义测试方案时,Tsung 和 JMeter 一样有限。

      它提供了基于 XML 的 DSL 来定义用户在测试时的行为方式(这种格式还是很 low 的,但是却很直观)。完成后显示任何种类的图形或报告,都需要对测试生成的日志文件进行后处理,只有这样,您才能了解测试的进行方式。

      作者在创建 locust 时试图解决这些问题。

      开源许可证

      根据 MIT 许可获得许可的开放源代码(有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件)。

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