在本文中，我将介绍一个名为Locust的性能测试工具。我将从Locust的功能特性出发，结合实例对Locust的使用方法进行介绍。

概述

Locust主要有以下的功能特性：

• 在Locust测试框架中，测试场景是采用纯Python脚本进行描述的。不需要笨重的UI和臃肿的XML

• 对于最常见的http(s)协议的系统，Locust采用Python的requests作为客户端，使得脚本编写大大简化。除了http(s)协议的系统之外，Locust还支持测试其他系统或协议，只需要我们为测试的内容编写一个客户端就可以了。

• 在模拟并发方面，Locust是基于事件驱动，使用gevent提供的非阻塞IO和coroutine来实现网络层的并发请求，使得单个进程处理千个并发用户。再加上Locust支持分布式，使得支持数十万并发用户不是梦。

• Locust有一个简单干净的Web界面，可以实时显示测试进度。在测试运行期间，可以随时更改负载。它还可以在没有UI的情况下运行，便于用于CI/CD测试。

我们都知道服务端性能测试工具最核心的部分是压力发生器，而压力发生器的核心要点有两个：一是真实模拟用户操作，二是模拟有效并发。

• 相比 LoadRunner、Jmeter 这种压测工具（通过线程对应一个用户/并发的方式产生负载）而言，Locust能够以比较低的成本产生负载（LoadRunner 一个 Vuser 占用内存数M甚至数十MB，而 Jmeter 最高并发数受限于 JVM 大小）。

• 支持BDD（行为驱动开发）编写任务以及执行任务，能够更好地模拟用户真实的操作流程。

脚本结构介绍

下面通过一个简单的案例学习一下locust的基本使用：

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time:2022/3/26 9:38 上午# @Author:boyizhangfrom locust import TaskSet, HttpUser, task, run_single_userclass BaiduTaskSet(TaskSet):    """    任务集    """    @task    def search_by_key(self):        self.client.get('/')class BaiduUser(HttpUser):    """    - 会产生并发用户实例    - 产生的用户实例会依据规则去执行任务集    """    # 定义的任务集    tasks = [BaiduTaskSet,]    host = 'http://www.baidu.com'if __name__ == '__main__':    # debug：调试任务是否可以跑通    run_single_user(BaiduUser)

从脚本中可以看出，脚本主要包含两个类：BaiduTaskSet与BaiduUser，BaiduTaskSet继承TaskSet，BaiduUser继承HttpUser（HttpUser继承User）。

BaiduTaskSet是定义用户执行的任务细节，而BaiduUser(User)则是负责生成用户实例去执行这些任务。

User类就好比是一群蝗虫，而每一只蝗虫就是一个类的实例。相应的，TaskSet类就好比是蝗虫的大脑，控制着蝗虫的具体行为，即实际业务场景测试对应的任务集。

在User类中，具有一个client属性，它对应着虚拟用户作为客户端所具备的请求能力。

• 通常情况下，我们不会直接使用User类，因为其client属性没有绑定任何方法。

• 在使用User类时，需要先继承User类，然后在继承子类中的client属性中绑定客户端的实现类。

对于常见的HTTP(S)协议，我们可以继承HttpUser类。HttpUser 是最常用的用户类。它添加了一个client属性，用于发出 HTTP 请求。

• 其client属性绑定了HttpSession类，而HttpSession又继承自requests.Session。因此在测试HTTP(S)的Locust脚本中，我们可以通过client属性来使用Python requests库的所有方法，调用方式也与requests完全一致。

• 由于requests.Session的使用，因此client的方法调用之间就自动具有了状态记忆的功能。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态。

而对于HTTP(S)以外的协议，我们同样可以使用Locust进行测试，

• 虽然Locust 仅内置了对 HTTP/HTTPS 的支持，但它可以扩展到测试几乎任何系统。只需要基于User类实现client即可。

• 我们可以使用locust-plugins，这个是第三方维护的库，支持Kafka、mqtt，webdriver等测试。

介绍

TaskSet类实现了用户实例所执行任务的调度算法，包括规划任务执行顺序、挑选下一个任务、执行任务、休眠等待、中断控制等。在此基础上，我们就可以在TaskSet子类中采用非常简洁的方式来描述业务测试场景，对所有行为（任务）进行组织和描述，并可以对不同任务的权重进行配置。

在TaskSet子类中定义任务信息时，可以采取两种方式，@task装饰器和tasks属性。

• 采用@task装饰器

  from locust import TaskSet, task, constantclass MyTaskSet(TaskSet):    def on_start(self):        """        用户开始执行此任务集时触发        :return:        """        print("task is running")    def on_stop(self):        """        用户停止执行此任务集时触发        :return:        """        print(("task is stopped"))    @task(2)    def task1(self):        print("User instance (%r) executing my_task1" % self)    @task    def task2(self):        print("User instance (%r) executing my_task2" % self)   

• 采用tasks属性

可以使用list，也可以使用dict。如果使用list，则权重为1:1

from locust import User, task, constantclass MyTaskSet(TaskSet):    def on_start(self):        """        用户开始执行此任务集时触发        :return:        """        print("task is running")    def on_stop(self):        """        用户停止执行此任务集时触发        :return:        """        print(("task is stopped"))            def task1(self):        print("User instance (%r) executing my_task1" % self)    def task2(self):        print("User instance (%r) executing my_task2" % self)       tasks = {task1:2, task2:1}    # 如果是列表的形式，那执行任务的权限均为1:1    # tasks = [task1, task2]

在如上两种定义任务信息的方式中，均设置了权重属性，即执行task1的频率是task2的两倍。若不指定执行任务的权重，则相当于比例为1:1。

on_start()与on_stop()方法，分别重写父类的TaskSet的on_start()与on_stop()。分别在用户开始和停止执行此任务集时触发。

TaskSet 嵌套-真实模拟用户场景

TaskSet 类的任务可以是其他 TaskSet 类，允许它们嵌套任意数量的级别。这使我们能够以更真实的方式定义模拟用户的行为。

class NestTaskSet(TaskSet):    @task(3)    def get_index_page(self):        print("get_Index_page")    @task(7)    class get_forum_page(TaskSet):        @task(3)        def get_view_detail(self):            print('get_view_detail')        @task(1)        def create_forum(self):            print('create_forum')        @task(1)        def stop(self):            print('exit forum page')            self.interrupt()    @task(1)    def get_info(self):        print('get info')

from locust import HttpUser, TaskSet, task, betweenclass ForumThread(TaskSet):    passclass ForumPage(TaskSet):    # wait_time can be overridden for individual TaskSets    wait_time = between(10, 300)        # TaskSets can be nested multiple levels    tasks = {        ForumThread:3    }        @task(3)    def forum_index(self):        pass        @task(1)    def stop(self):        self.interrupt()class AboutPage(TaskSet):    passclass WebsiteUser(HttpUser):    wait_time = between(5, 15)        # We can specify sub TaskSets using the tasks dict    tasks = {        ForumPage: 20,        AboutPage: 10,    }        # We can use the @task decorator as well as the      # tasks dict in the same Locust/TaskSet    @task(10)    def index(self):        pass

关于 TaskSet 需要特别注意的是，它们永远不会停止执行其任务，需要手动调用该TaskSet.interrupt()方法来停止执行。

在上面的案例一中，如果没有stop方法，那么一旦用户进入了get_forum_page之后，就无法从此类中跳出来了，只会执行get_forum_page下的task。

脚本编写

❝

百度搜索流量比较大，现在想针对百度的搜索接口进行压测，如何写压测脚本呢？

❞

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time:2022/3/27 5:15 下午# @Author:boyizhangimport randomfrom locust import TaskSet, task, FastHttpUser, HttpUser,run_single_userfrom locust.clients import ResponseContextManagerfrom locust.runners import loggerclass BaiduTask(TaskSet):    @task    def search_by_baidu(self):        wd = random.choice(self.user.share_data)        path = f"/s?wd={wd}"        with self.client.get(path,catch_response=True) as res:        # 如果想同一接口不同参数放在同一组，可用下面这种方式        # with self.client.get(path,catch_response=True,name="/s?wd=[wd]") as res:            res: ResponseContextManager            # 如果不满足，则标记为failure            if res.status_code != 200:                res.failure(res.text)    def on_start(self):        logger.info('hello')    def on_stop(self):        logger.info('goodbye')class Baidu(HttpUser):    host = 'https://www.baidu.com'    tasks = [BaiduTask,]    share_data = ['波小艺','boxiaoyi','性能测试','locust']if __name__ == '__main__':    run_single_user(Baidu)

在案例当中，通过在HttpUser的子类中定义一个列表share_data，在执行任务集时，可以随机选取列表share_data中的一个元素作为接口入参。

脚本执行

揭开了Locust的第一层神秘的面纱后：脚本结构介绍，下面继续结合案例讲下Locust的执行。

负载测试启动时，会按照用户定义的Number of users以及Spawn rate生成用户实例。

• 用户实例执行指定的TaskSet

• 用户实例将选中TaskSet 的任务之一去执行

• 执行完毕之后线程使用户处于休眠并持续指定时间(用户定义的 wait_time )

• 休眠结束之后，再从 TaskSet 的任务中选择一个新任务执行

• 再次等待，依此类推。

以上就是Locust大致的执行流程。

命令行执行

可以通过locust -h查看Locust的命令行参数。也可以通过查看：Locust命令行参数解析 获取具体用法。

$ locust -f example.py --headless --users 10 --spawn-rate 1 -H http://www.boxiaoyi.com -t 300s

• -f: 指定执行的Locust脚本

• --headless：禁用 Web 界面（使用终端）），并立即开始测试。使用 -u 和 -t 控制用户数和运行时间

• -u/--users：并发 Locust 用户的峰值数量。主要--headless 或--autostart 一起使用。可以在测试期间通过键盘输入 w、W（生成 1、10 个用户）和 s、S（停止 1、10 个用户）来更改

• -r/--spawn-rate：以（每秒用户数）生成用户的速率。主要与-–headless 或 -–autostart 一起使用

• -t/--run_time：在指定的时间后停止，例如（300s、20m、3h、1h30m 等）。仅与 --headless 或 --autostart 一起使用。默认永远运行。

• --autostart: 立即开始测试（不禁用 Web UI）。使用 -u 和 -t 控制用户数和运行时间。可同时使用终端以及web ui页面观察

由于命令行执行的支持，加上参数的支持，可以进行集成到CI/CD的流程当中，不过有一点需要注意的是，需要指定--run_time，否则将无法自动退出该流程。

web ui界面执行

$ locust -f example.py

启动 Locust 后，打开浏览器并将其指向 http://localhost:8089。会展示以下页面：

点击start swarming，即可开始负载测试。

单机执行

单机执行，即执行的时候对应一个Locust进程。可参考上面的案例

分布式执行

运行 Locust 的单个进程可以模拟相当高的吞吐量。对于一个简单的测试计划，它应该能够每秒发出数百个请求，如果使用FastHttpUser则数千个。但是如果你的测试计划很复杂或者你想运行更多的负载，你就需要扩展到多个进程，甚至可能是多台机器。

我们可以使用--master标志Master启动一个Locust实例，并使用--worker标志Worker启动多个工作实例。

• 如果worker进程与master进程在同一台机器上，建议worker的数量不要超过机器的CPU核数。一旦超过，发压效果可能不增反减。

• 如果worker进程与master进程不在同一台机器上，可以使用--master-host将它们指向运行master进程的机器的IP/主机名。

• 在Locust在执行分布式时，master和worker机器实例上一定要有locusfile的副本。

• master实例运行Locust的Web界面，并告诉workers何时产生/停止用户。worker运行用户并将统计数据发送回master实例。master实例本身不运行任何用户。

「注意点」

• 因为Python不能完全利用每个进程一个以上的内核(参见GIL)，所以通常应该在Worker机器上为每个处理器内核运行一个Worker实例，以便利用它们的所有计算能力。

• 对于每个Worker实例可以运行的用户数量几乎没有限制。只要用户的总请求率/RPS不太高，Locust/gevent就可以在每个进程中运行数千甚至数万个用户。

• 如果Locust即将耗尽CPU资源，它将记录一个警告。

如何使用分布式？

• 开启Master实例：

  locust -f my_locustfile.py --master

• 然后在每个Worker上(xxx为master实例的IP，或者如果您的Worker与主计算机在同一台计算机上，则完全省略该参数)：

  locust -f my_locustfile.py --worker --master-host=xxx

「其他参数：」

• --master：将 locust 设置为 master 模式。Web 界面将在此节点上运行。

• --worker：将蝗虫设置为worker模式。

• --master-host=X.X.X.X：可选择与--worker设置master节点的主机名/IP 一起使用（默认为 127.0.0.1）

• --master-port=5557：可选地与--worker设置master节点的端口号一起使用（默认为 5557）。

• --master-bind-host=X.X.X.X：可选地与--master. 确定master节点将绑定到的网络接口。默认为 *（所有可用接口）。

• --master-bind-port=5557：可选地与--master. 确定master节点将侦听的网络端口。默认为 5557。

• --expect-workers=X：在使用 启动主节点时使用--headless。然后，主节点将等待 X 个worker节点连接，然后再开始测试。

使用docker执行分布式

version: '3'services:  master:    image: locustio/locust    ports:      - 8089:8089      - 5557:5557    volumes:      - ./:/myexample    command: -f /myexample/locustfile.py WebsiteUser --master -H http://www.baidu.com  worker:    image: locustio/locust    links:      - master    volumes:      - ./:/myexample    command: -f /myexample/locustfile.py WebsiteUser --worker --master-port=5557

「启动」

$ docker-compose -d -f myexample/run_locust_by_docker.yml up --scale worker=3

结果分析

Locust在执行测试的过程中，我们可以在web界面中实时地看到结果运行情况。主要展示了以下指标：并发数、RPS、失败率、响应时间 latency，另外还展示了部分指标的趋势图，如案例1-图3。

执行案例1：locust -f locustfile.py,通过Web页面，可以看到以下结果：

案例1-图1

案例1-图2

案例1-图3