性能测试工具Locust

本文详细介绍如何使用Locust工具进行大规模并发用户访问的性能测试。从安装配置到编写测试脚本,再到运行测试和查看结果,一步步指导读者掌握Locust的使用方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

使用Python代码来定义用户行为。用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。

Locust安装

1、安装Python:

    官方:https://www.python.org/

    安装Python2 或Python3

2、安装Locuse

    2.1, 通过pip命令安装 /> pip install locustio

    2.2, 通过GitHub上克隆项目安装(Python3推荐):https://github.com/locustio/locust

3、安装 pyzmq

    If you intend to run Locust distributed across multiple processes/machines, we recommend you to also install pyzmq.

    如果你打算运行Locust 分布在多个进程/机器,我们建议你也安装pyzmq.

    通过pip命令安装。 /> pip install pyzmq

4、安装成功,CMD敲入命令验证。 /> locust --help

编写简单的性能测试脚本                                         

创建load_test.py文件,通过Python编写性能测试脚本。

from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class UserBehavior(TaskSet): @task(1) def baidu(self): self.client.get("/") class WebsiteUser(HttpLocust): task_set = UserBehavior min_wait = 3000 max_wait = 6000

创建UserBehavior()类继承TaskSet类,为用户行为。

创建baidu() 方法表示一个行为,访问百度首页。用@task() 装饰该方法为一个任务。1表示一个Locust实例被挑选执行的权重,数值越大,执行频率越高。在当前UserBehavior()行为下只有一个baidu()任务,所以,这里的权重设置为几,并无影响。

WebsiteUser()类用于设置性能测试。

task_set :指向一个定义了的用户行为类。

min_wait :用户执行任务之间等待时间的下界,单位:毫秒。

max_wait :用户执行任务之间等待时间的上界,单位:毫秒。

 运行性能测试                                                            

切换到性能测试脚本所在的目录,启动性能测试:

 ------------------------------------------------------------------

 .../> locust -f load_test.py --host=https://www.baidu.com

 [2016-11-19 22:38:16,967] fnngj-PC/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089

 [2016-11-19 22:38:16,967] fnngj-PC/INFO/locust.main: Starting Locust 0.7.5

-----------------------------------------------------------------

load_test.py 为测试脚本,https://www.baidu.com 为测试的网站。

打开浏览器访问:http://127.0.0.1:8089

Number of users to simulate 设置模拟用户数

Hatch rate (users spawned/second)  每秒产生(启动)的用户数。

点击Start swarming 开始运行性能测试。

难点在性能测试脚本的编写上。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/John-2011/p/8439136.html

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