多进程分布式的实现:

locust分布式时,需借助命令locust 一个一个启动worker,在使用中有点繁琐,

下面借助于多进程,按既定worker数量,一键启动;


from locust import FastHttpUser, task, User, events, HttpUser #class WebsiteUser(FastHttpUser): 错误的使用!!!
class WebsiteUser(HttpUser): #正确的使用
tasks = [TaskSet]
host = "https://www.baidu.com"
wait_time = between(0, 0) def processFun(cmd):
os.system(cmd) def start_by_process(tst_locust_file, slave_num, master_host='127.0.0.1', locust_web_port=8090, no_web=False,
user_num=10, user_rate=1, result_log='result.log', run_log='run.log'):
p_lst = []
if no_web:
slave_cmd = f"locust -f {tst_locust_file} --worker --master-host={master_host}"
master_cmd = f"locust -f {tst_locust_file} --headless -u {user_num} -r {user_rate} --master"
else:
slave_cmd = f"locust -f {tst_locust_file} --worker --master-host={master_host}"
master_cmd = f"locust -f {tst_locust_file} --web-host {master_host} --web-port {locust_web_port} --master"
master_cmd += f' --logfile {result_log} --loglevel INFO 1>{run_log} 2>&1'
# 启动master
process_master = multiprocessing.Process(target=processFun, args=(master_cmd,))
process_master.start()
p_lst.append(process_master)
# 启动 worker
for index_num in range(slave_num):
process = multiprocessing.Process(target=processFun, args=(slave_cmd,))
process.start()
p_lst.append(process) # 阻塞等待
for process in p_lst:
process.join() if __name__ == "__main__":
tst_locust_path = 'wms/wms_test'
slave_num = 3 # 计划所启动worker数量, 不可超过运行机的CPU数量
master_host = '127.0.0.1'
master_host = '192.168.1.102'
locust_web_port = 8099 # locust web页面挂载端口
no_web = False
tst_locust_file = os.path.basename(__file__) # 本脚本名
os.chdir(os.getcwd().replace(tst_locust_path.replace('/', os.sep), ''))
tst_locust_file = f'{tst_locust_path}/{tst_locust_file}'
start_by_process(tst_locust_file, slave_num, master_host, locust_web_port, no_web=no_web)

问题:

在上述代码中,我使用了class WebsiteUser(FastHttpUser): 错误的使用!!!这个方式,来使用locust的User类,当执行压测时,work会因CPU过高而miss掉,导致压测终止.当切换成class WebsiteUser(HttpUser): #正确的使用时,可以正常执行locust的压测.

HttpUser和FastHttpUser介绍:

在Locust中,HttpUserFastHttpUser 是两种不同的用户行为模拟类,它们分别用于模拟不同的HTTP客户端行为。以下是这两种类的主要区别:

HttpUser

  • HttpUser 是Locust的基本HTTP用户模拟类,它使用requests库来发送HTTP请求。
  • HttpUser 支持多线程或多进程模式,具体取决于你的配置。
  • 它提供了丰富的功能和灵活性,包括支持重试、会话管理、以及使用requests库的所有特性。
  • 由于requests库本身是同步的,因此在高并发场景下,HttpUser可能会导致较高的CPU使用率,尤其是当请求之间没有足够的等待时间时。
  • HttpUser适用于大多数HTTP负载测试场景,特别是那些对复杂性和灵活性有较高要求的测试。

FastHttpUser

  • FastHttpUser 是一个较新的类,它使用httpx库来发送HTTP请求,这是一个异步的HTTP客户端库。
  • FastHttpUser 提供了更高的性能和更低的CPU使用率,因为它使用了异步I/O,可以在等待网络响应时执行其他任务。
  • 它特别适合于高并发的场景,可以显著减少CPU使用率,尤其是在大量并发用户的情况下。
  • FastHttpUser 相对于HttpUser来说,可能不支持requests库的所有高级特性,但在大多数情况下,基本的功能如GET、POST请求等都是支持的。
  • 如果你的目标是进行大规模并发测试,同时保持较低的CPU使用率,FastHttpUser是一个很好的选择。

总结

  • 如果你的测试场景需要高度定制化的请求设置或者你已经在使用requests库的高级功能,那么HttpUser可能更适合你。
  • 如果你希望在高并发场景下减少CPU使用率,并且能够接受一定的功能限制,那么FastHttpUser是一个更好的选择。

示例

以下是使用HttpUserFastHttpUser的简单示例:

HttpUser 示例

from locust import HttpUser, task, between

class MyHttpUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 5) @task
def my_task(self):
self.client.get("/some_endpoint")

FastHttpUser 示例

from locust import FastHttpUser, task, between

class MyFastHttpUser(FastHttpUser):
wait_time = between(1, 5) @task
def my_task(self):
self.client.get("/some_endpoint")

请注意,在使用FastHttpUser时,你需要确保你的Locust版本支持该类。如果不确定,可以检查你的Locust版本或者查阅官方文档。

原因分析:

  1. 异步I/O与多进程的交互:
  • FastHttpUser使用httpx库来进行异步HTTP请求,而httpx是基于trio或anyio的异步I/O库。
  • 在多进程环境下,每个进程都有自己的事件循环,这可能导致每个进程中的异步I/O操作无法有效地与其他进程协调,从而增加了CPU的负担。
  1. 多进程与异步I/O的兼容性:
  • 多进程模式下,每个进程都有独立的内存空间和事件循环,这可能意味着每个进程都在单独运行其事件循环,而不是共享一个全局的事件循环。这种情况下,每个进程都在尝试同时执行大量的异步任务,可能会导致CPU使用率上升。
  1. 事件循环的调度:
  • 在FastHttpUser中,每个进程可能有自己的事件循环,而在多进程模式下,这些事件循环可能没有被有效地调度,导致CPU使用率增加。
  • httpx的异步特性通常在单进程中表现更好,因为它可以充分利用事件驱动模型的优势,但在多进程环境下,每个进程都需要维护自己的事件循环,这可能会导致额外的开销。
  1. 并发模型的不匹配:
  • FastHttpUser的设计初衷是为了利用异步I/O的优势来提高性能,特别是在高并发场景下。然而,在多进程模式下,这种优势可能会因为进程间的隔离和通信开销而被抵消。

总结: FastHttpUser更适合单进程下使用,HttpUser更适合多进程情况

locust多进程实现分布式压测遇到的问题的更多相关文章

  1. 案例 | 荔枝微课基于 kubernetes 搭建分布式压测系统

    王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云 ...

  2. jmeter分布式压测

    stop.sh需要跑Jmeter的服务器上安装Jmeteryum install lrzsz 安装rz.sz命令rz jemter的压缩包 拷贝到/usr/local/tools下面unzip apa ...

  3. jmeter 分布式压测(Linux)

    之前一篇博文写的是如何在Linux上使用jmeter压测,这篇介绍下Linux上jmeter的分布式压测. 和windows上的分布式类似,需要配置agent节点和控制机 一.Agent节点配置 1. ...

  4. jmeter 分布式压测(windows)

    单台压测机通常会遇到客户端瓶颈,受制于客户机的性能.可能由于网络带宽,CPU,内存的限制不能给到服务器足够的压力,这个时候你就需要用到分布式方案来解决客户机的瓶颈,压测的结果也会更加接近于真实情况. ...

  5. Jmeter 在linux下的分布式压测

    Jmeter 在linux下的分布式压测 0.将 windows机器作为master 控制机(同时也兼做负载机slave), linux机器作为 负载机 slave. 1.linux环境安装 : (1 ...

  6. 分布式压测系列之Jmeter4.0第一季

    1)Jmeter4.0介绍 jmeter是个纯java编写的开源压测工具,apache旗下的开源软件,一开始是设计为web测试的软件,由于发展迅猛,现在可以压测许多协议比如:http.https.so ...

  7. JMeter在linux上分布式压测步骤(二)

    哈喽,我又来了~ 前提:三台linux虚拟机,一台作为master,另外两台作为slave. 一.server端 1.修改1099端口,client和server通信的端口,可以不修改,默认就是109 ...

  8. jmeter实现分布式压测步骤

    环境说明:安装与控制机相同版本的jdk与jmeter 1.修改控制机中的jmeter.properties文件 将<remote_hosts=127.0.0.1>改为<remote_ ...

  9. Linux环境下进行分布式压测踩过的坑

    背景:公司为了满足大并发的情况,需要测试组配合,就需要分布式压测,这里我把我踩过坑都记录下来: 环境:Linux + jmeter-v.5.1.1;使用3台2核4G的压力机: Q1: Server f ...

  10. jmeter5.1分布式压测

    在使用jmeter压测过程中,可能会度遇到内存溢出的错误,这是为什么呢?因为jmeter是java写的应用,java应用jvm堆内存heap受负载机硬件限制,虽然我们可以调整堆内存大小,但是单机无法支 ...

随机推荐

  1. .NET 将多个程序集合并成单一程序集的 4+3 种方法

    将 .NET 程序集与依赖合并到一起的方法有下面四种: 使用 .NET Core 3.0 自带的 PublishSingleFile 属性合并依赖使用 Fody使用 SourceYard 源代码包使用 ...

  2. Leetcode数组-二分法

    Leetcode数组-二分法 二分法学习地址 二分法 704. 二分查找 给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 targe ...

  3. FRDM-MCXN947开发板之RGB灯

    一.背景 RGB LED:通过红.绿.蓝三种颜色组合发光的LED,可以理解由三个不同发光属性的LED组成,这个是LCD平板显示原理的基础,一个LED相当于屏幕上面的一个像素 FRDM-MCXN947集 ...

  4. docker inspect 格式化输出

    docker inspect 例子 [root@hmm ~]# docker run -tid --name YUN-teSt ubuntu 337170fc3109a824273a7f04dd5c5 ...

  5. Linux间进程通信--消息队列

    本系列文章主要是学习记录Linux下进程间通信的方式. 常用的进程间通信方式:管道.FIFO.消息队列.信号量以及共享存储. 参考文档:<UNIX环境高级编程(第三版)> 参考视频:Lin ...

  6. webpack配置图片处理

    # 安装 npm i -D url-loader html-loader file-loader # loader配置 module: { rules: [ // 图片处理 { test: /\.(p ...

  7. ABC353

    不知道为啥有断更了一周... E woc,怎么跟我出的题目这么像 先把字符串扔到一个 Trie 里面,然后对于每一个点我们考虑这一个点到根节点组成的字符串能是多少对字符串的最长公共前缀. 我们定义 \ ...

  8. k8s 安装ingress nginx controller 并部署.net core ingress服务

    k8s 安装ingress nginx controller 并部署.net core ingress服务 本地k8s集群概览 192.168.28.132 k8smaster 192.168.28. ...

  9. Android开发基础——真机测试错误,ADB启动不了,程序安装不了,the connection to adb is down,INSTALL_CANCELED_BY_USER...

    在Android开发中,无论是真机测试还是AVD测试,都会报出这些错误.在这里,我会详细说明一下怎么会出现这些错误的,然后要怎么样才能解决这些错误. 错误一: The connection to ad ...

  10. Mybatis 动态 sql 是做什么的?都有哪些动态 sql?能简述一下动态 sql 的执行原理不?

    a.Mybatis 动态 sql 可以让我们在 Xml 映射文件内,以标签的形式编写动态 sql,完成逻辑判断和动态拼接 sql 的功能. b.Mybatis 提 供 了 9 种 动 态 sql 标 ...