Locust接口性能测试

前言：

locust完全基于python语言，采用pure python描述测试脚本，并且http请求完全基于requests库。除了http/https协议外，locust还可以测试其他协议的系统，只需采用python调用对应的库进行请求描述即可，an open source load testing tool

locust与lr、jmeter的区别：

locust的并发机制摒弃了进程和线程，采用协程(gevent)的机制，协程避免了系统级的资源调度，因此可以大幅提高单机的并发能力

locust的安装：

可以在cmd或pycharm里的Terminal里pip install locust，当我们在安装locust时，它会检测我们当前的python环境是否已经安装了这些库，如果没有安装，那么它会先把这些库一一装上，并且对这些库版本有要求，有些是必须等于某版本，有些是大于某版本，检查是否安装成功，打开cmd或pycharm里的Terminal里输入locust --help，回车，会把所有的命令都列出来，安装的过程中会看到gevent>=1.2.2，flask>=0.10.1，msgpack>=0.4.2，six>=1.10.0，requests>=2.9.1，pyzmq>=16.0.2

gevent：在python中实现协程的一个第三方库，协程又称微线程，使用gevent可以获得极高的并发性能

flask：python的一个web开发框架，他与django的地位相当

msgpack：一种快速、紧凑的二进制序列化格式，适用于类似json的数据

six：它提供了一些简单的工具用来封装python2和python3之间的差异性

pyzmq：如果你打算把locust运行在多个进程/机器，建议你安装pyzmq

requests：使用该库来做http接口测试

 

下面对公司的一个接口压测的例子，文件名是locust_test.py，脚本代码如下：

 

首先启动性能测试服务，在pycharm里的运行代码，启用服务，端口号是8089
 

-f：指定性能测试脚本文件

--host：指定被测试应用的主机地址，注意访问销售易crm使用的https协议

 

接下来，通过浏览器访问localhost:8089，就可以看到locust页面。如下图：

 

Number of users to simulate：设置模拟用户数

Hatch rate(users spawned/second)：每秒产生(启动)的虚拟用户数

Host：就是要压测的url

输入模拟用户数和每秒产生的虚拟用户数，单击Start swarming按钮，开始运行性能测试，这个是通过浏览器测试的形式，可以通过测试场景设计的时间长度运行

 

也可以点击Edit更改虚拟用户数和每秒启动用户数，点击成功后弹窗：

可以对两个文本框进行修改，增加用户数，也可以不更改，直接Close该弹窗

压力测试时间足够后，需要手动点击STOP按钮，结束压力测试，状态变成STOPPED

1、Type：请求的类型，例如GET/POST
2、Name：请求的路径，这里为销售易生产环境首页
3、Requests：当前已完成的请求数量
4、Fails：当前失败的请求数量
5、Median：响应时间的中间值，即50%的响应时间在这个数值范围内，单位毫秒
6、90%ile：根据正态分布，90%的响应时间在正态分布平均值下方，即小于这个值，
7、99%ile：根据正态分布，99%的响应时间在正态分布平均值下方，即小于这个值，
8、Average：平均值，单位毫秒，所有请求的平均响应时间
9、Min：最小响应时间，单位毫秒
10、Max：最大响应时间，单位毫秒
11、Average Size：平均每个请求的数据量，单位为字节
12、Current RPS(requests per second)：每秒钟处理请求的数量，即RPS
13、Current Failures/s：当前每秒失败的请求数量

 

这是Statistics里面的展示，也可以看一下Charts、Failures、Exceptions、Tasks和Download Data

 

Charts里的图表：

 

Failures里的图表(因为压测过程中没有报错，所以Failures里为空)：

 

Exceptions里的图表(因为压测过程中没有报异常，所以Exceptions里为空)：

 

Tasks里的图表，如下图：

 

Download Data里的图表，如下图：

 

Download Data里有4个，3个CSV文件和1个报告，可以下载到本地查看