Locust工具实战之开篇哲学三问

发表于:2019-11-25 13:27

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 作者:狂狮    来源:测试开发技术

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Locust
  1. 前言
  在上一篇性能专题的文章:性能专题:性能测试实施全过程指南,已提前剧透告知了,从本篇开始,将结合服务端性能测试的两款常用工具进行实战操作介绍:JmeterLocust
  就服务端性能测试而言,工具选择性上面,Jmeter的选择热度和网上已有的学习资料明显高于Locust,也正因如此,本篇计划会以Locust工具系列的实战介绍优先,算是弥补目前市面上Locust学习资料较少的空缺。
  整个Locust系列连载内容目录大纲如图1所示,每篇具体的名称和内容后续可能会有所调整,最终以公众号发表的为准:
  图1 内容大纲
  2. 开篇介绍
  在学习任何一款新工具之前,首先至少要先了解搞清楚这款工具的“哲学三问”:我是谁(是什么),我从哪里来(为了解决什么问题),我将去哪里(具体是如何实现的)。
  关于第一问:是什么,Locust到底是什么呢?先来看一段官网的介绍,如图2所示
  官网传送门:https://www.locust.io/
  图2 Locust官网主页
  在图2 官网主页介绍中,有两句对Locust的描述:
  `An open source load testing tool.`
  一个开源负载测试工具。
  `Define user behaviour with Python code, and swarm your system with millions of simultaneous users.`
  使用 Python 代码来定义用户行为。用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。
  看到这里,相信读者对Locust是什么,有了一个大致的印象,概括起来:Locust是一款开源的性能负载测试工具,且是使用Python代码来定义用户行为的。
  3. 进一步认识Loucst
  当前在网络上针对Locust的教程比较少,不管是中文还是英文,基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示,对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有,因此很多工程师都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中。有这类想法的人员,归根结底还是在于没有深入去学习了解Locust这款工具。
  对于技术人而言,学习一款新工具,特别还是开源工具,最好的方式就是结合官网文档和项目源码来学习。
  Locust官方文档:https://docs.locust.io/en/stable/
  Locust官方源码:https://github.com/locustio/locust
  关于第二问:Locust为了解决什么问题?从前面我们可以得知,官网对Loucst定位是一款负载测试工具。
  而Locust一词英文翻译过来的意思为蝗虫,
  原作者之所以选择Locust这个蝗虫名字,估计也是听过这么一句俗语,“蝗虫过境,寸草不生”。寓意为:Locust工具生成的并发请求就跟一大群蝗虫一般,对我们的被测系统发起攻击,并以此检测系统在高并发压力下是否能正常运转。
  在官方文档中,关于Locust介绍有这样一段描述:
  通过上述官网对Locust的介绍,可以进一步加深认识Locust:它是一款开源的分布式负载测试工具,使用Python代码定义用户行为,完全基于事件驱动,在模拟并发时,Locust基于gevent协程、非阻塞IO来实现网络层的并发请求,可以实现单机模拟生成较高的并发压力。
  4. Locust特点、实现
  Locust是使用Python语言编写实现的开源性能测试工具,具有简洁、轻量、高效的优点,除此之外,还具备如下特点。
  主要特点如下:
  使用纯Python来描述测试脚本、定义用户行为。
  分布式和可扩展,可支持成千上万的用户。
  基于Web的用户界面,用户可以实时监控测试脚本运行状态。
  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。
  Hackable,可定制性较高。
  关于第三问:具体是如何实现的?
  了解过性能测试的同学,应该都清楚,实现性能测试,其中有两个关键:
  尽可能模拟到真实用户行业。
  尽可能模拟更高的(有效)并发数。
  关于第一点,尽可能模拟到真实用户行为:我们从上述介绍中可以得知,在Locust中,测试场景皆是采用纯Python脚本进行描述的。对于最常见的HTTP(S)协议的系统,Locust采用的是Python的Requests库作为客户端,而对于其它协议类型的系统,Locust也提供了接口,我们只需要采用Python编写对应的请求客户端。换而言之,只要你具备了Python编码能力,并且熟悉业务流程,就能很容易的在Locust中通过Python脚本实现模拟到真实用户行为。
  对于第二点,如何实现有效的高并发:
  LoadRunner 和 Jmeter 这类采用进程和线程的测试工具,都很难在单机上模拟出较高的并发压力。而Locust 的并发机制摒弃了进程和线程,基于事件驱动,采用gevent提供的非阻塞IO和coroutines协程机制。而协程避免了系统级资源调度,由此可以大幅提高单机的并发能力。并且Locust支持分布式多机联合测试,从而可以实现极高的并发数。
  5. 小结
  介绍到这里,相信读者们对Locust已经有了一定的认识,总结归纳成两点:
  Locust是开源,使用Python开发,基于事件,支持分布式并且提供Web UI执行测试执行和结果显示的性能测试工具。它之所以能够在资源占用方面明显优于Jmeter,一个关键点在于两者模拟虚拟用户的方式不同,Jmeter是通过线程来作为虚拟用户,而Locust借助gevent库对协程的支持,相同配置下Locust能支持的并发用户数相对Jmeter可以达到一个数量级的提升。(其中,gevent是Python下实现协程的一个第三方库,通过greenlet来实现协程,而greenlet是Python的并行处理的一个库,能够使系统获取极高的并发性能)
  Locust作为一款性能测试工具,可以说是它是由Python下的一些库集成而来。Locust完全基于Python作为编程语言,采用Pure Python描述测试脚本,其中HTTP请求是基于Requests库,除了HTTP/HTTPS协议,Locust也可以测其他协议的系统,只需要采用Python调用对应的库进行请求描述即可。

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