Locust性能测试工具核心技术@task和@events

Tasks和Events是Locust性能测试工具的核心技术,有了它们,Locust才能称得上是一个性能工具。

Tasks

从上篇文章知道,locustfile里面必须要有一个类,继承User类,当性能测试开始后,会产生一个User类实例,这就是常说的模拟用户。这些用户会选择task执行,休眠一会,再选择新的task,不断迭代。

task是Python中的可调用对象,它是一项任务,对于Web系统来说,可以是登录、查询、下订单、支付等等。

@task装饰器

@task是定义task最简单直接的方式,比如:

from locust import User, task, constant

class MyUser(User):
    wait_time = constant(1)

    @task
    def my_task(self):
        print("User instance (%r) executing my_task" % self)

@task有一个可选参数,用来设置task的选择权重,比如:

from locust import User, task, between

class MyUser(User):
    wait_time = between(5, 15)

    @task(3)
    def task1(self):
        pass

    @task(6)
    def task2(self):
        pass

task2比task1被选择的可能性大两倍。

tasks属性

除了@task装饰器,还可以设置User类的tasks属性来定义任务,比如:

from locust import User, constant

def my_task(user):
    pass

class MyUser(User):
    tasks = [my_task]
    wait_time = constant(1)

注意,my_task()函数有一个参数,它是User类的实例。

tasks可以是一个列表:

tasks = [my_task1, my_task2, my_task3]

Locust会使用Python中的random.choice()从里面随机选取。

tasks也可以是一个字典:

{my_task: 3, another_task: 1}

后面的int型键值代表的是被选择权重,这个字典等价于列表:

[my_task, my_task, my_task, another_task]

@tag装饰器

@tag用来打标记,在运行时选择哪些task执行,哪些task不执行。比如:

class MyUser(User):
    wait_time = constant(1)

    @tag('tag1')
    @task
    def task1(self):
        pass

    @tag('tag1', 'tag2')
    @task
    def task2(self):
        pass

    @tag('tag3')
    @task
    def task3(self):
        pass

    @task
    def task4(self):
        pass
  • 如果使用--tags tag1,那么只有task1和task2会被选择。
  • 如果使用--tags tag2 tag3,那么只有task2和task3会被选择。
  • 如果使用--exclude-tags tag3,那么只有task1、task2和task4会被选择。

注意,exclude的优先级更高,如果某个tag既包括又排除,那么会被排除。

Events

@task定义了性能测试的执行动作,@events作为补充,定义了测试开始前和测试结束后的处理。

注意,每个模拟用户开始和结束的处理是使用的User类的on_start()和on_stop()方法。

test_start和test_stop

测试开始前和测试结束后触发。示例:

from locust import events

@events.test_start.add_listener
def on_test_start(environment, **kwargs):
    print("A new test is starting")

@events.test_stop.add_listener
def on_test_stop(environment, **kwargs):
    print("A new test is ending")

分布式执行时,它们只会在master节点生效。

init

init和test_start不同,它会在每个Locust进程开始时触发,分布式执行时,每个节点(worker进程)都会生效。

from locust import events
from locust.runners import MasterRunner

@events.init.add_listener
def on_locust_init(environment, **kwargs):
    if isinstance(environment.runner, MasterRunner):
        print("I'm on master node")
    else:
        print("I'm on a worker or standalone node")

Events是一项hook技术,在学习Locust高级用法时再做进一步介绍。

Locust项目结构

官方建议如下:

common/

__init__.py

auth.py

config.py

locustfile.py或者locustfiles/

api.py

website.py

requirements.txt

FastHttpUser

从上篇文章可以知道,HttpUser类比User类更常用,它的client属性是HttpSession类(requests.Session子类)的一个实例,可以使用requests发HTTP请求:

# 使用HttpUser
from locust import HttpUser,task,constant


class MyUser(User):
    wait_time = constant(1)
    
    @task
    def my_task1(self):
        with self.client.get("https://www.baidu.com/", catch_response=True) as res:
            if res.status_code == 200:
                print("成功")
            else:
                print("失败")

但是requests性能是不太好的,如果要产生更高的压力,建议使用FastHttpUser,性能可以提升5到6倍

# 使用FastHttpUser
from locust import task, constant
from locust.contrib.fasthttp import FastHttpUser


class MyUser(FastHttpUser):
    wait_time = constant(1)

    @task
    def my_task(self):
        with self.client.get("https://www.baidu.com/", catch_response=True) as response:
            if response.status_code == 200:
                print("成功")
            else:
                print("失败")

由于它们的API不一样,都有各自的适用场景,所以FastHttpUser不能完全替代HttpUser。

小结

本文严格来说是上篇文章《locustfile中的User类和HttpUser类》的下篇,介绍了核心技术Tasks和Events,并给出了官方推荐的项目结构,最后介绍了比HttpUser性能更好的FastHttpUser,如果想要更多的并发,可以考虑使用后者。经过这两篇文章的学习,已经可以开始动手实践使用Locust进行性能测试了。如果使用locust命令启动后,无法打开网页,可以试试加上参数:locust --web-host="127.0.0.1"

参考资料:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/118470760

https://docs.locust.io/en/stable/writing-a-locustfile.html#tasks

https://www.axihe.com/tools/locust/increase-performance.html

https://blog.csdn.net/u012002125/article/details/113363768

posted @ 2021-06-02 08:27  测试开发刚哥  阅读(847)  评论(0编辑  收藏  举报