1. Locust简介
  • Locust是易于使用的分布式用户负载测试工具，旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并弄清一个系统可以处理多少个并发用户，Locust翻译过来是蝗虫的意思，在测试期间，意在一群蝗虫用户会攻击您的网站系统。您可以使用Python代码定义每个用户的行为，并且通过web UI实现监控集群的过程，Locust完全基于事件，因此可以再一台计算机支持数千个并发用户。
  • 不同于常用的测试工具，LR ，Jmeter ，Locust使用的不是线程，而是gevent
2. 环境安装
pip3 install locust

  • Mac 也可以直接通过Homebrew安装

  • 查看安装结果

locust --help


Usage: locust [OPTIONS] [UserClass ...]

Common options:

  -h, --help            show this help message and exit

  -f LOCUSTFILE, --locustfile LOCUSTFILE

                        Python module file to import, e.g. '../other.py'.

                        Default: locustfile

  --config CONFIG       Config file path

  -H HOST, --host HOST  Host to load test in the following format:

                        http://10.21.32.33

  -u NUM_USERS, --users NUM_USERS

                        Number of concurrent Locust users. Only used together

                        with --headless

  -r HATCH_RATE, --hatch-rate HATCH_RATE

                        The rate per second in which users are spawned. Only

                        used together with --headless

  -t RUN_TIME, --run-time RUN_TIME

                        Stop after the specified amount of time, e.g. (300s,

                        20m, 3h, 1h30m, etc.). Only used together with

                        --headless

  -l, --list            Show list of possible User classes and exit

........
3. 简单使用
from locust import HttpUser, task, between

class LocustDemo(HttpUser):

    wait_time = between(2, 5)  # 模拟用户等待2到5s然后执行

    @task

    def index_blog(self):  # 定义函数博客首页

        header = {

            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "

                          "Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36 "

        }  # 请求头

        response = self.client.get('', headers=header)  # 同request用法基本一致

        assert response.status_code == 200  # 断言请求返回200

        print(response.status_code, response.text[:1000])  # 打印状态码及返回text

if __name__ == "__main__":

    import os

    os.system("locust -f demo.py --host=https://yiluotalk.com/")  # 执行脚本访问伊洛的博客主页 https://yiluotalk.com/
  • Locust也是用的request库，所以基本请求方式与request库相同
4. 启动测试
locust -f demo.py --host=https://yiluotalk.com/
  • GUI模式，浏览器输入 http://127.0.0.1:8089/显示如下页面

  • Number of users to simulate 设置虚拟用户总数
  • Hatch rate (users spawned/second) 每秒启动虚拟用户数
  • Host 压测地址
  • Start swarming '蝗虫入境'

  • 接口返回
200 <!DOCTYPE html>

<html lang="zh-CN">

<head>

  <meta charset="UTF-8">

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=2">

<meta name="theme-color" content="#222">

<meta name="generator" content="Hexo 4.1.1">

  <link rel="apple-touch-icon" sizes="180x180" href="/images/apple-touch-icon-next.png">

  <link rel="icon" type="image/png" sizes="32x32" href="/images/favicon-32x32-next.png">

  <link rel="icon" type="image/png" sizes="16x16" href="/images/favicon-16x16-next.png">

  <link rel="mask-icon" href="/images/logo.svg" color="#222">

<link rel="stylesheet" href="/css/main.css">

<link rel="stylesheet" href="/lib/font-awesome/css/font-awesome.min.css">

<script id="hexo-configurations">

  var NexT = window.NexT || {};

  var CONFIG = {

    hostname: new URL('https://yiluotalk.com').hostname,

    root: '/',

    scheme: 'Pisces',

    version: '7.6.0',

    exturl: false,

    sidebar: {"position":"left","display":"post","padding":18,"offset":12,"onmobile":fals ....

  • 压测过程中可以随时通过edit来提高用户并发数

  • 表格charts 可以监控rps、平均响应时间、虚拟用户并发数

  • 报告结果也可以下载成CSV格式
5. 简单的总结

实际工作中确实常用到的还是Jmeter会比较多一些，但是有句老话叫：“用尽天下工具，不如心中有码”， 如果你喜欢更“随性的定制化”，那么就可以试试Locust

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