python輕量級性能工具-Locust詳解
Locust基于python的協(xié)程機制,打破了線程進程的限制,可以能夠在一臺測試機上跑高并發(fā)
性能測試基礎
1.快慢:衡量系統(tǒng)的處理效率:響應時間
2.多少:衡量系統(tǒng)的處理能力:單位時間內能處理多少個事務(tps)
性能測試根據(jù)測試需求最常見的分為下面三類
1 負載測試load testing
不斷向服務器加壓,值得預定的指標或者部分系統(tǒng)資源達到瓶頸,目的是找到系統(tǒng)最大負載的能力
2 壓力測試
通過高負載持續(xù)長時間,來驗證系統(tǒng)是否穩(wěn)定
3 并發(fā)測試:
同時像服務器提交請求,目的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)是否存在事務沖突或者鎖升級的現(xiàn)象
性能負載模型
locust安裝
安裝存在問題,可以通過豆瓣源下載
pip install locust
locust模板
基本上多數(shù)的場景我們都可以基于這個模板read.py去做修改
from locust import HttpUser, TaskSet, task, tag, events # 啟動locust時運行 @events.test_start.add_listener def setup(environment, **kwargs): # print("task setup") # 停止locust時運行 @events.test_stop.add_listener def teardown(environment, **kwargs): print("task teardown") class UserBehavor(TaskSet): #虛擬用戶啟用task運行 def on_start(self): print("start") locusts_spawned.wait() #虛擬用戶結束task運行 def on_stop(self): print("stop") @tag('test1') @task(2) def index(self): self.client.get('/yetangjian/p/17320268.html') @task(1) def info(self): self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html") class WebsiteUser(HttpUser): def setup(self): print("locust setup") def teardown(self): print("locust teardown") host = "https://www.cnblogs.com" task_set = task(UserBehavor) min_wait = 3000 max_wait = 5000
注:這里我們給了一個webhost,這樣我們可以直接在瀏覽器中打開locust
集合點lr_rendezvous
當然我們可以把集合點操作放入上述模板的setup中去運行起來
locusts_spawned = Semaphore() locusts_spawned.acquire() def on_hatch_complete(**kwargs): """ select_task類的鉤子函數(shù) :param kwargs: :return: """ locusts_spawned.release() events.spawning_complete.add_listener(on_hatch_complete) n = 0 class UserBehavor(TaskSet): def login(self): global n n += 1 print(f"第{n}個用戶登陸") def on_start(self): self.login() locusts_spawned.wait() @task def test1(self): #catch_response獲取返回 with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html",catch_response=True): print("查詢結束") class WebsiteUser(HttpUser): host = "https://www.cnblogs.com" task_set = task(UserBehavor) wait_time = between(1,3) if __name__ == '__main__': os.system('locust -f read.py --web-host="127.0.0.1"')
比較常見的用法
在上面兩個例子中我們已經看到了一些,例如裝飾器events.test_start.add_listener;events.test_stop.add_listener用來在負載測試前后進行一些操作,又例如on_start、on_stop,在task執(zhí)行前后運行,又例如task,可以用來分配任務的權重
等待時間
# wait between 3.0 and 10.5 seconds after each task #wait_time = between(3.0, 10.5) #固定時間等待 # wait_time = constant(3) #確保每秒運行多少次 constant_throughput(task_runs_per_second) #確保每多少秒運行一次 constant_pacing(wait_time)
同樣也可以在User類下發(fā)重寫wait_time來達到自定義
tag標記
@tag('test1') @task(2) def index(self): self.client.get('/yetangjian/p/17320268.html')
通過對任務打標記,就可以在運行時候執(zhí)行運行某一些任務:
#只執(zhí)行標記test1 os.system('locust -f read.py --tags test1 --web-host="127.0.0.1"') #不執(zhí)行標記過的 os.system('locust -f read.py --exclude-tags --web-host="127.0.0.1"') #除去test1執(zhí)行所有 os.system('locust -f read.py --exclude-tags test1 --web-host="127.0.0.1"')
自定義失敗
#定義響應時間超過0.1就為失敗 with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html", catch_response=True) as response: if response.elapsed.total_seconds() > 0.1: response.failure("Request took too long") #定義響應碼是200就為失敗 with self.client.get("/yetangjian/p/17320268.html", catch_response=True) as response: if response.status_code == 200: response.failure("響應碼200,但我定義為失敗")
自定義負載形狀
自定義一個shape.py通過繼承LoadTestShape并重寫tick
這個形狀類將以100塊為單位,20速率的增加用戶數(shù),然后在10分鐘后停止負載測試(從運行開始的第51秒開始user_count會round到100)
from locust import LoadTestShape class MyCustomShape(LoadTestShape): time_limit = 600 spawn_rate = 20 def tick(self): run_time = self.get_run_time() if run_time < self.time_limit: # User count rounded to nearest hundred. user_count = round(run_time, -2) return (user_count, self.spawn_rate) return None
運行圖如下所示
通過命令行去觸發(fā)
os.system('locust -f read.py,shape.py --web-host="127.0.0.1"')
不同時間階段的例子
from locust import LoadTestShape class StagesShapeWithCustomUsers(LoadTestShape): stages = [ {"duration": 10, "users": 10, "spawn_rate": 10}, {"duration": 30, "users": 50, "spawn_rate": 10}, {"duration": 60, "users": 100, "spawn_rate": 10}, {"duration": 120, "users": 100, "spawn_rate": 10}] def tick(self): run_time = self.get_run_time() for stage in self.stages: if run_time < stage["duration"]: tick_data = (stage["users"], stage["spawn_rate"]) return tick_data return None
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