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【壓力測試】Mac下進行l(wèi)ocust的配置和測試

channg / 2397人閱讀

摘要:頁面數(shù)據(jù)說明性能測試參數(shù)請求的類型,例如。當前請求失敗的數(shù)量。中間值,單位毫秒,一半的服務器響應時間低于該值,而另一半高于該值。平均值,單位毫秒,所有請求的平均響應時間。單個請求的大小,單位字節(jié)。

寫在前面:此文章在通過學習、實踐網(wǎng)絡資料寫成,相關(guān)鏈接在文章結(jié)尾。
一、簡介

1、locust是一種可用python編寫腳本的開源壓測工具(實質(zhì)是由python下的一些庫構(gòu)成),可定義用戶行為,模擬并發(fā)訪問,從而觀測系統(tǒng)的性能與瓶頸。

2、特點:
(1)完全基于python,且http請求完全基于Requests庫;除了http/https協(xié)議,locust也可測試其他協(xié)議的系統(tǒng),只需采用python調(diào)用對應的庫進行請求描述即可;
(2)locust的并發(fā)機制摒棄了進程和線程,采用協(xié)程(gevent)機制,避免了系統(tǒng)級資源調(diào)度,可大幅提高單機的并發(fā)能力。

3、依賴的第三方的庫:(在https://github.com/locustio/l... 中的setup.py下查看:install_requires=["gevent>=1.2.2", "flask>=0.10.1", "requests>=2.9.1", "msgpack-python>=0.4.2", "six>=1.10.0", "pyzmq>=16.0.2"])
(1)gevent是python中實現(xiàn)協(xié)程(微線程)的一個第三方庫;
(2)flask是python的一個web開發(fā)框架;
(3)requests接口庫是python下可用來做http接口測試的庫;
(4)msgpack-python是一種快速緊湊二進制序列化結(jié)果,適用于類似json的數(shù)據(jù);
(5)six:提供一些簡單工具來封裝python2和python3之間的差異;
(6)pyzmq:如果打算運行l(wèi)ocust分布在多個進程/機器,最后安裝此庫。

二、安裝(*)

1、安裝locust
locust可以通過python的pip命令安裝,因為我使用的是Mac,它是自帶python的,但并不含pip,所以還需下載pip包。打開終端,執(zhí)行以下步驟:
a、安裝easy_install:
curl https://bootstrap.pypa.io/ez_... -o - | sudo python

b、安裝pip:
sudo easy_install pip(若不成功可嘗試sudo easy_install-3.6 pip 或者sudo easy_install-2.7 pip),執(zhí)行后再輸入電腦密碼(不可見)再回車確認即可;

c、安裝locust:
方法一:pip install locustio
方法二(推薦python3使用):從GitHub項目地址:https://github.com/locustio/l...
下載項目,在終端下來到項目路徑,執(zhí)行:python setup.py install

d、驗證是否安裝成功:locust --help

e、如果未來可能運行Locust 分布在多個進程/機器,建議安裝pyzmq:pip install pyzmq

2、補充(待學習)
(1)如果使用的Mac,其實不建議用其自帶的python,因為一旦將python折騰崩潰,將可能影響到系統(tǒng)。解決辦法是安裝homebrew(https://brew.sh),在終端中輸入:brew install python,還可指定python的版本,需要將此版本python的環(huán)境變量設置在系統(tǒng)自帶python的環(huán)境變量之前,且此方法安裝的python中將含有pip。
(2)可使用python的包管理工具anaconda。

三、實踐——一個簡單的腳本與測試

1、創(chuàng)建load_test.py文件,內(nèi)容為:

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

2、在終端中來到load_test.py所在目錄下,輸入:
locust -f load_test.py --host=https://www.baidu.com
若正常運行則將看到:
[2017-11-28 17:39:47,262] appledeMacBook-Air-3.local/INFO/locust.main: Starting web monitor at :8089
[2017-11-28 17:39:47,263] appledeMacBook-Air-3.local/INFO/locust.main: Starting Locust 0.8.1*

3、打開瀏覽器訪問:http://127.0.0.1:8089
(1)設置模擬用戶數(shù)和每秒產(chǎn)生用戶數(shù),然后點擊Start swarming 開始運行性能測試。

(2)頁面數(shù)據(jù)說明——statistics:

<性能測試參數(shù)>

Type: 請求的類型,例如GET/POST。

Name:請求的路徑。這里為百度首頁,即:https://www.baidu.com/

request:當前請求的數(shù)量。

fails:當前請求失敗的數(shù)量。

Median:中間值,單位毫秒,一半的服務器響應時間低于該值,而另一半高于該值。

Average:平均值,單位毫秒,所有請求的平均響應時間。

Min:請求的最小服務器響應時間,單位毫秒。

Max:請求的最大服務器響應時間,單位毫秒。

Content Size:單個請求的大小,單位字節(jié)。

reqs/sec:是每秒鐘請求的個數(shù)。

官方文檔
本文主要參考資料
進一步學習locust請戳

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