locust+geventhttpclient 性能优化
上一篇讲述了 Locust 的单进程，多进程，分布式的使用，在压测的时候发现客户机 cpu 基本接近100%，当服务器资源还很空闲，客户机已先达到瓶颈了。下文使用同一台客户机（8核8g）压测网关，对比优化前和优化后的效果。
一、locust 自带 httpclient
locust 自带 client 是 requests 库的，这个库功能很强大，也是最常用的，但性能很一般。
测试脚本：
from locust import HttpLocust, TaskSet, task, between # 任务 class UserTask(TaskSet): def on_start(self): '''初始化数据''' pass @task def test(self): self.client.get("/sz/api2/test") def on_stop(self): '''销毁数据''' pass class WebsiteUser(HttpLocust): host = 'https://10.1.62.133' task_set = UserTask wait_time = between(0, 0)
压测场景一：
1个进程，100 个 user。平均 qps：625
CPU 单核占用 100%
压测场景二：
8个进程，100 个 user。平均 qps：4847
CPU 8核 平均使用率 100%
二、locust + geventhttpclient
geventhttpclient GitHub 地址：https://github.com/locustio/geventhttpclient
1）geventhttpclient 中的 httpclient 使用协程实现，性能相对 requests 库提升5~6倍。然后使用 events（事件）重新定义客户端，events（事件）最终会把压测中产生的数据输出到 UI 界面。作为压测脚本，我们要尽可能减少不必要的逻辑。
from locust import HttpLocust, TaskSet, task, between, events import time,json,os,sys,socket from locust.exception import LocustError from geventhttpclient import HTTPClient from geventhttpclient.url import URL host = 'http://10.1.62.133' # 任务 class UserTask(TaskSet): def on_start(self): '''初始化数据''' url = URL(host) # 若为https请求，ssl设置为True self.http = HTTPClient(url.host,url.port,ssl=False,connection_timeout=20,network_timeout=20) @task def test(self): try: start_time = time.time() # get 请求 res = self.http.get("/sz/api2/test") # post 请求示例 # body = json.dumps({"username":"admin","password":"123456"}) # res = self.http.post("/sz/api2/login",body = body) data = res.read() end_time = time.time() response_time =int((end_time - start_time)*1000) response_length = len(data) assert json.loads(data)['Error'] == 0 if res.status_code == 200: events.request_success.fire(request_type="GET", name="test_success", response_time = response_time, response_length=response_length) except AssertionError: end_time = time.time() response_time =int((end_time - start_time)*1000) events.request_failure.fire(request_type="GET", name="test_failure", response_time=response_time,response_length=0, exception="断言错误。status_code：{}。接口返回：{}。".format(res.status_code,json.loads(data))) except socket.timeout: events.locust_error.fire(locust_instance=UserTask, exception='Timeout', tb =sys.exc_info()[2]) except Exception as e: events.locust_error.fire(locust_instance=UserTask, exception='Error:{}。\nstatus_code：{}。\n接口返回：{}。'.format(e,res.status_code,data), tb=sys.exc_info()[2]) def on_stop(self): '''运行结束，关闭http/https连接''' self.http.close() class WebsiteUser(HttpLocust): host = host task_set = UserTask wait_time = between(0, 0)
备注：Locust 2.15版本已经移除了 events 事件中的 request_success、request_failure 功能，新版统一用 request 替代，异常事件用 user_error 。
2）其实还有一种简单的实现方式，官网上有案例，代码和 locust+requests 一样。需要安装geventhttpclient，然后将 WebsiteUser 继承的超类换成 FastHttpLocust类 即可。但实际测试下来不如 案例1 来的高效（差别还蛮大的），原因可能是 events（事件）处理不如自定义效率高。
from locust import TaskSet, task, between from locust.contrib.fasthttp import FastHttpLocust # 任务 class UserTask(TaskSet): def on_start(self): '''初始化数据''' pass @task def test(self): self.client.get("/sz/api2/test") def on_stop(self): '''销毁数据''' pass class WebsiteUser(FastHttpLocust): host = 'https://10.1.62.133' task_set = UserTask wait_time = between(0, 0)
压测场景一：
1个进程，100 个 user。平均 qps：3948
CPU 单核占用也接近 100%，看起来是单进程客户端瓶颈了
压测场景二：
8个进程，100 个 user。平均 qps：9424
CPU 8核平均使用率 60% 左右
总结一下：
通过下面表格可以看出，locust + geventhttpclient 性能提升幅度还是挺大的，单进程提升5倍多，开8个slave后 CPU占用在60%。
| httpclient方式 | 单进程qps | CPU使用率（单进程模式） | 多进程qps（8个进程） | CPU使用率 （多进程模式） |
| locust + requests | 625 | 100%（单核） | 4847 | 100%（平均） |
| locust + geventhttpclient | 3948 | 100%（单核） | 9424 | 60%（平均） |
以下是用 jmeter 在同一台客户机100线程压测结果，平均qps在9000左右，比 locust 稍低。而且 locust 在高并发能力方面比 jmeter 强多了，所以推荐使用 locust 作为压测工具。当然 jmeter 的优势也很多，比如：使用 GUI 创建脚本很方便，各种统计、图形报告很丰富，众多插件支持，这个仁者见仁，智者见智哈。
