Locust性能测试框架，从入门到精通
1. Locust简介
Locust是使用Python语言编写实现的开源性能测试工具，简洁、轻量、高效，并发机制基于gevent协程，可以实现单机模拟生成较高的并发压力。
主要特点如下：
- 使用普通的Python脚本用户测试场景
- 分布式和可扩展，支持成千上万的用户
- 基于Web的用户界面，用户可以实时监控脚本运行状态
- 几乎可以测试任何系统，除了web http接口外，还可自定义clients测试其他类型系统
2. 安装
使用pip或easy_install，可以方便安装Locust
pip install locustio
安装完成后，可以在shell或cmd中运行locust命令，如查看可用的选项：
locust --help
Locust主要由下面的几个库构成：
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gevent
gevent是一种基于协程的Python网络库，它用到Greenlet提供的，封装了libevent事件循环的高层同步API。
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flask
Python编写的轻量级Web应用框架。
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requests
Python Http库
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msgpack-python
MessagePack是一种快速、紧凑的二进制序列化格式，适用于类似JSON的数据格式。msgpack-python主要提供MessagePack数据序列化及反序列化的方法。
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six
Python2和3兼容库，用来封装Python2和Python3之间的差异性
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pyzmq
pyzmq是zeromq(一种通信队列)的Python绑定,主要用来实现Locust的分布式模式运行
3. 快速入门
3.1 示例
#coding:utf-8 from locust import HttpLocust, TaskSet, task class UserBehavior(TaskSet): def on_start(self): """ on_start is called when a Locust start before any task is scheduled """ self.login() def login(self): self.client.post("/login", {"username":"ellen_key", "password":"education"}) @task(2) def index(self): self.client.get("/") @task(1) def profile(self): self.client.get("/profile") class WebsiteUser(HttpLocust): task_set = UserBehavior host='http://example.com' min_wait = 5000 max_wait = 9000
上面是官方的示例demo，定义了针对http://example.com网站的测试场景：先模拟用户登录系统，然后随机地访问index（/）和profile页面（/profile/），请求比例为2:1；并且，在测试过程中，两次请求的间隔时间为5~9秒间的随机值。
3.2 运行
要运行上述locust脚本，如果文件名为locustfile.py且在当前目录下，可以这样运行：
locust
如果locust脚本文件目录不同或名称不同，需要使用-f指定文件(--host用来指定测试主机地址)：
locust -f locust_files/my_locust_file.py --host=http://example.com
要运行分布在多个进程上的locust，我们需要使用--master启动主进程：
locust -f locust_files/my_locust_file.py --master --host=http://example.com
之后使用--slave启动任意数量的从进程：
locust -f locust_files/my_locust_file.py --slave --host=http://example.com
如果在多台机器上分布式运行locust，我们需要在启动从进程时指定master-host（默认为127.0.0.1）：
locust -f locust_files/my_locust_file.py --slave --master-host=192.168.0.100 --host=http://example.com
3.3 Locust web模式
Locust默认使用该方式启动，启动后在本机打开http://localhost:8089/，可以看到Locust WEB页面，设置并发用户数及每秒请求数后即可开始性能测试。
3.4 Locust no-web模式
Locust也可使用no-web模式，使用命令如下：
locust -f locust_files/my_locust_file.py --no-web --csv=locust -c10 -r2 --run-time 1h30m
其中--no-web表示使用no-web模式，--csv表示运行结果文件名，-c 并发用户数，-r 每秒请求数，--run_time 运行时间
4. locustfile详解
locustfile中测试场景均是继承自Locust和TaskSet的子类，下面分别介绍Locust和TaskSet两个类。
4.1 Locust类
Locust类的client属性对应虚拟用户作为客户端的请求方法。在使用Locust时，需要先继承Locust类，然后在继承子类中的client属性中绑定客户端的实现类。
对于常见的HTTP(S)协议，Locust已经实现了HttpLocust类，其client属性绑定了HttpSession类，而HttpSession又继承自requests.Session。因此在测试HTTP(S)的Locust脚本中，我们可以通过client属性来使用Python requests库的所有方法，包括GET/POST/HEAD/PUT/DELETE/PATCH等，调用方式也与requests完全一致。另外，由于requests.Session的使用，因此client的方法调用之间就自动具有了状态记忆的功能。常见的场景就是，在登录系统后可以维持登录状态的Session，从而后续HTTP请求操作都能带上登录状态。
而对于HTTP(S)以外的协议，我们同样可以使用Locust进行测试，只是需要我们自行实现客户端。在客户端的具体实现上，可通过注册事件的方式，在请求成功时触发events.request_success，在请求失败时触发events.request_failure即可。然后创建一个继承自Locust类的类，对其设置一个client属性并与我们实现的客户端进行绑定。主要，我们就可以像使用HttpLocust类一样，测试其它协议类型的系统了。
在Locust类中，除了client属性，还有几个属性需要关注下：
task_set: 指向一个TaskSet类，TaskSet类定义了用户的任务信息，该属性为必填；
max_wait/min_wait: 每个用户执行两个任务间隔时间的上下限（毫秒），具体数值在上下限中随机取值，若不指定则默认间隔时间固定为1秒；
host：被测系统的host，当在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到；
weight：同时运行多个Locust类时会用到，用于控制不同类型任务的执行权重。
测试开始后，每个虚拟用户（Locust实例）的运行逻辑都会遵循如下规律：
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先执行WebsiteTasks中的on_start（只执行一次），作为初始化；
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从WebsiteTasks中随机挑选（如果定义了任务间的权重关系，那么就是按照权重关系随机挑选）一个任务执行；
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根据Locust类中min_wait和max_wait定义的间隔时间范围（如果TaskSet类中也定义了min_wait或者max_wait，以TaskSet中的优先），在时间范围中随机取一个值，休眠等待；
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重复2~3步骤，直至测试任务终止。
4.2 Taskset类
TaskSet类实现了虚拟用户所执行任务的调度算法，包括规划任务执行顺序（schedule_task）、挑选下一个任务（execute_next_task）、执行任务（execute_task）、休眠等待（wait）、中断控制（interrupt）等等。在此基础上，我们就可以在TaskSet子类中采用非常简洁的方式来描述虚拟用户的业务测试场景，对虚拟用户的所有行为（任务）进行组织和描述，并可以对不同任务的权重进行配置。
在TaskSet子类中定义任务信息时，可以采取两种方式，@task装饰器和tasks属性。
采用@task装饰器定义任务信息时，描述形式如下：
from locust import TaskSet, task class UserBehavior(TaskSet): @task(1) def test_job1(self): self.client.get('/job1') @task(2) def test_job2(self): self.client.get('/job2')
采用tasks属性定义任务信息时，描述形式如下：
from locust import TaskSet def test_job1(obj): obj.client.get('/job1') def test_job2(obj): obj.client.get('/job2') class UserBehavior(TaskSet): tasks = {test_job1:1, test_job2:2} # tasks = [(test_job1,1), (test_job1,2)] # 两种方式等价
在如上两种定义任务信息的方式中，均设置了权重属性，即执行test_job2的频率是test_job1的两倍。
在TaskSet子类中除了定义任务信息，还有一个是经常用到的是on_start函数。这个和LoadRunner中的vuser_init功能相同，在正式执行测试前执行一次，主要用于完成一些初始化的工作。例如，当测试某个搜索功能，而该搜索功能又要求必须为登录态的时候，就可以先在on_start中进行登录操作；前面也提到，HttpLocust使用到了requests.Session，因此后续所有任务执行过程中就都具有登录状态了。
5. 自定义客户端测试其他系统
虽然，locust主要是为了测试HTTP而生。然而，它可以很容易地扩展到测试任何基于请求/响应的系统，只需要编写一个触发request_success和request_failure事件自定义客户端即可。
官网提供了详细的示例，我们简单修改下就可以用来对任意系统进行性能测试：
import time from locust import Locust, TaskSet, events, task import requests class TestHttpbin(object): def status(self): try: r = requests.get('http://httpbin.org/status/200') status_code = r.status_code print status_code assert status_code == 200, 'Test Index Error: {0}'.format(status_code) except Exception as e: print e class CustomClient(object): def test_custom(self): start_time = time.time() try: # add your custom test function here TestHttpbin().status() name = TestHttpbin().status.__name__ except Exception as e: total_time = int((time.time() - start_time) * 1000) events.request_failure.fire(request_type="Custom", name=name, response_time=total_time, exception=e) else: total_time = int((time.time() - start_time) * 1000) events.request_success.fire(request_type="Custom", name=name, response_time=total_time, response_length=0) class CustomLocust(Locust): def __init__(self, *args, **kwargs): super(CustomLocust, self).__init__(*args, **kwargs) self.client = CustomClient() class ApiUser(CustomLocust): min_wait = 100 max_wait = 1000 class task_set(TaskSet): @task(1) def test_custom(self): self.client.test_custom()
上述脚本里，我们自定义一个测试类TestHttpbin，其中status方法用来校验接口返回码；我们只需要在CustomClient类的test_custom方法中添加自定义的测试方法TestHttpbin().status()，即可使用locust对该方法进行负载测试。
taffy框架就是这样做实现了一份代码同时进行功能自动化及性能测试。
