【Locust】新版本locust使用入门到分布式，附带脚本模板，复制即用。

介绍
Locust 是一种易于使用、可编写脚本且可扩展的性能测试工具。使用的‘协程’方式，能够单机提供相对较大并发，并且存在可视化图形界面、也有无图形界面、分布式等多种运行方式。以下内容针对最新版本的locust讲解入门。

locust官网地址：https://www.locust.io/

安装
如果您还没有，请安装 Python 3.6 或更高版本。

安装蝗虫：
pip3 install locust

验证您的安装：
locust -V
locust 2.8.6

脚本模板
下面提供简单易用的初学者模板，附带详细注释。

from locust import HttpUser, task, between, constant
import os
import webbrowserclass QuickstartUser(HttpUser):# between模拟同一个用户前后操作的等待时间随机（1-5秒）wait_time = between(1, 5)# constant固定用户前后操作时间为5秒# wait_time = constant(5)"""压力脚本模板开始"""@task(3)  # 需要压测的接口都需要加task，后面的数据为权重，默认权重1def function1(self):# 请求数据data = {"request": "{'serviceId':'report.getTest'}", "messageType": "json"}# 请求地址refresh_url = ":8157/datacent/unity/queryForJson//"# 请求头headers = {'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8", "apiKey": "HIS5", "operator": "1"}# 开始模拟请求，“catch_response=True”为断言标记支持，如果不加，断言标记报错with self.client.post(url=refresh_url, data=data, headers=headers, verify=False,catch_response=True) as refresh_res:# 请求结束进入断言，断言方式与requests请求断言完全相同，根据需要编写。if refresh_res.json()["code"] == "00000":# 断言成功，标记成功refresh_res.success()else:# 断言成功，标记失败refresh_res.failure("select_1_from_dual失败")"""压力脚本模板结束"""def on_start(self):# 点击开始压测时，所有用户都会去运行一次，如：用做模拟登录，采用self.client模拟登录接口print("开始压测")def on_stop(self):# 点击stop时，所有用户都会去运行一次。print("结束压测结束")if __name__ == '__main__':# 控制浏览器打开locust页面webbrowser.open_new_tab('http://localhost:8089')# 控制cmd执行locust，“locust_2022_2_12.py”为需要运行py脚本名字，“http://192.168.3.194”为压测服务器地址os.system("locust -f locust_2022_2_12.py --host=http://192.168.3.194 ")

有了这个模板，只需要不断的复制压力脚本模板，替换data、url、header即可进行随心所欲压力测试。

图形界面
脚本运行之后，会出现如下页面（如果没有可以刷新试试）：

Number of users ：压力测试的用户总量
Spawn rate：每秒增加的用户量，从0开始增加直到用户总量数停止。
Host：被测接口的域名或ip端口地址(带http://)

下面实例实测：

输入总用户50，每秒增加5用户，点击开始运行

图标显示当前接口的，请求量，失败数，请求响应中值，平均值等。
RPS（也叫TPS）：每秒钟处理完的事务次数，一般TPS是对整个系统来讲的。一个应用系统1s能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个请求，对于衡量单个接口服务的处理能力，用QPS比较多。

用户图：展示从0开始，每秒增加5人，直到总数50，不再增加。

tps-异常图：展示，随着用户的增加，tps变化和接口异常数。一般只有压力超过服务器性能才会报错。

响应时间图：展示接口从开始压测，到稳定实时的响应时间，随着压力增加，一般会升高。

进阶：

1、定义步长压力，实现负载测试

–step-load在新版已经去除，可以采用StepLoadShape替换操作，只需要在脚本内部添加代码如下

class StepLoadShape(LoadTestShape):"""A step load shapeKeyword arguments:step_time -- 每步运行时间step_load -- 每步运行的总人数spawn_rate -- 用户每秒增加人数time_limit -- 运行总时间"""step_time = 10step_load = 10spawn_rate = 10time_limit = 60def tick(self):run_time = self.get_run_time()if run_time > self.time_limit:return Nonecurrent_step = math.floor(run_time / self.step_time) + 1return (current_step * self.step_load, self.spawn_rate)

上述代码，通过修改数值，可以实现规定 20用户运行5分钟，增加到40用户再运行5分钟的流程，轻松实现负载测试。官方实例链接

2、分布式运行：

locust与jmeter不同，jmeter进行压测的时候，会一下子使用到cpu的所有核心，但是locust运行时，只会使用到cpu的一个核心，所以当单次运行无法达到想到的压力值。采用分布式运行，可以充分运用到cpu的所有内核，生成更大负载，也可以直接接入远程机，让负载值飞跃增长。

###当本地机运行分布式。

主程采用master运行。

locust -f locust.py --master --host=http://192.168.13.204

与旧版locust不同，新版不能使用salve，需要采用worker运行负载，如下。

locust -f locust.py --worker

每运行一次，就会多一个负载。（最大负载为cpu核心数）

采用这个分布式运行locust，会用更小的资源达到，更高的压力值。

###远程机子结合运行分布式。

主机负载同上，当运行负载机时，需要指定主机的ip。如下

locust -f locust.py --worker --master-host= 主机ip

结语：
以上是本人locust的使用记录教程，可能存在错误的地方，可以评论区留言指正。谢谢！

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