locust工具使用詳解
今年負責部門的人員培養工作，最近在部門內部分享和講解了locust這個工具，今天再部落格園記錄下培訓細節
一、簡介
1、優勢
locust是python語言開發的一款的開源的的性能測試框架，他比jmeter更加的輕量級，主要是通過協程（gevent）的方式去實現並發，通過協程的方式可以大幅提高單機的並發能力，同時避免系統級的資源調度。locust具有開源性、分散式、支援高並發，支援webUI的操作方式。
2、劣勢
locust的圖表功能較弱，只展示了很少的數據
locust不支援監控服務端的狀態，需要藉助第三方工具，或者自己寫程式碼去實現
二、安裝
locust的安裝非常簡單，直接通過pip的方式就可以安裝
pip install locust
三、locust的庫和方法介紹
1、from locust import task
通過task可以把某個函數指定為任務，直接@task裝飾對應的函數即可，在@tast(n)中可以有一個參數n，意思是這個任務的佔比是多少
2、from locust import TaskSet
需要定義一個類，繼承TaskSet這個類，這個是是一個任務集的概念，這個類中可以包括多個task
3、from locust import HttpUser
需要定義一個類，這個類要繼承HttpUser，通過這個定義的類我們可以執行具體的任務集
看了上面的介紹，可能大家有點雲里霧裡的，下面我們由淺入深看程式碼
四、實戰程式碼V1.0（入門程式碼）
1、程式碼如下
from locust import HttpLocust
from locust import HttpUser
from locust import task
from locust import TaskSet
#指定一個任務集
class My_task_set(TaskSet):
#這是某個任務,30是比例，比如這裡是30/50
@task(30)
def getindex1(self):
# client就是個requests對象
# catch_response，告訴locust如何判斷請求失敗還是成功
res = self.client.get("/bainianminguo/p/10952586.html")
@task(20)
def getindex2(self):
# client就是個requests對象
res = self.client.get("/bainianminguo/p/7253930.html")
class WebSite(HttpUser):
# 指定要執行哪個任務集
tasks = [My_task_set,]
# 請求和請求之間最小的間隔時間
min_wait = 1000
# 請求和請求之間最大的間隔時間
max_waif = 2000
2、進入程式碼的目錄，執行如下命令
3、打開瀏覽器，輸入//localhost:8089/
4、參數講解
Number of total users to simulate 模擬的總的用戶數
Spawn rate 每秒鐘新增的用戶數
五、實戰程式碼V1.1（入門程式碼）
1、任務集類中的on_start方法
class My_task_set(TaskSet):
#添加初始化方法
def on_start(self):
print("類似類中的構造方法，每個用戶在任務開始前，只執行一次,在這裡可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")
這個方法類似pytest框架中的前置條件或者說是面向對象中的構造方法
2、任務集類中的on_start方法
def on_stop(self):
print("類似類中的後置方法，每個用戶在任務開始後，只執行一次,在這裡可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")
六、實戰程式碼V1.2（入門程式碼）
1、如何判斷請求是失敗還是成功
2、然後再響應的消息中指定判斷邏輯即可，success即為成功，failure即為失敗
七、實戰程式碼V1.3（全量程式碼）
from locust import HttpLocust
from locust import HttpUser
from locust import task
from locust import TaskSet
# locust中的client會自動幫我們處理cookies。類似request.session(),所以如果我們登陸的時候，只需要在on_start中登陸一次就可以了
# 如果在locust中，如果url是不需要統計，則我們不要用clent去訪問api，應該用request去訪問，這樣就locust就不會統計request庫發起的請請求
#指定一個任務集
class My_task_set(TaskSet):
#添加初始化方法
def on_start(self):
print("類似類中的構造方法，每個用戶在任務開始前，只執行一次,在這裡可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")
def on_stop(self):
print("類似類中的後置方法，每個用戶在任務開始後，只執行一次,在這裡可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")
#這是某個任務,30是比例，比如這裡是30/50
@task(30)
def getindex1(self):
# client就是個requests對象
# catch_response，告訴locust如何判斷請求失敗還是成功
res = self.client.get("/bainianminguo/p/10952586.html",catch_response=True)
if res.code == 200:
res.success()
else:
res.failure("ff")
print(res)
@task(20)
def getindex2(self):
# client就是個requests對象
res = self.client.get("/bainianminguo/p/7253930.html")
print(res)
class WebSite(HttpUser):
# 指定要執行哪個任務集
# task_set = My_task_set
tasks = [My_task_set,]
# 請求和請求之間最小的間隔時間
min_wait = 1000
# 請求和請求之間最大的間隔時間
max_waif = 2000
# Number of total users to simulate 模擬的用戶數
# Spawn rate 每秒鐘產生的用戶數
八、常見問題
1、cookies
locust中的client會自動幫我們處理cookies。類似request.session(),所以如果我們登陸的時候，只需要在on_start中登陸一次就可以了
2、多統計api的問題
# 如果在locust中，如果url是不需要統計，則我們不要用clent去訪問api，應該用request去訪問，這樣就locust就不會統計request庫發起的請請求
九、分散式調用的問題
一旦單台機器不夠模擬足夠多的用戶時，Locust支援運行在多台機器中進行壓力測試。 為了實現這個，你應該在 master 模式中使用--master標記來啟用一個 Locust 實例。這個實例將會運行你啟動測試的 Locust 交互網站並查看實時統計數據。
master 節點的機器自身不會模擬任何用戶。相反，你必須使用 --slave 標記啟動一台到多台 Locustslave 機器節點，與標記 --master-host 一起使用(指出master機器的IP/hostname)。 常用的做法是在一台獨立的機器中運行master，在slave機器中每個處理器內核運行一個slave實例。 注意：master 和每一台 slave 機器，在運行分散式測試時都必須要有 locust 的測試文件。
在 master 模式下啟動 Locust: locust -f my_loucstfile.py --master 在每個 slave 中執行(192.168.0.14 替換為你 msater 的IP): locust -f my_locustfile.py --slave --master-host=192.168.0.14
