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python輕量級效能工具-Locust

2023-05-02 15:00:22

Locust基於python的協程機制，打破了執行緒程序的限制，可以能夠在一臺測試機上跑高並行

效能測試基礎

　　1.快慢：衡量系統的處理效率：響應時間

　　2.多少：衡量系統的處理能力：單位時間內能處理多少個事務（tps）

效能測試根據測試需求最常見的分為下面三類

　　1 負載測試load testing

　　　　不斷向伺服器加壓，值得預定的指標或者部分系統資源達到瓶頸，目的是找到系統最大負載的能力

　　2 壓力測試

　　　　通過高負載持續長時間，來驗證系統是否穩定

　　3 並行測試：

　　　　同時像伺服器提交請求，目的發現系統是否存在事務衝突或者鎖升級的現象

效能負載模型

 自定義負載形狀

自定義一個shape.py通過繼承LoadTestShape並重寫tick

這個形狀類將以100塊為單位,20速率的增加使用者數，然後在10分鐘後停止負載測試（從執行開始的第51秒開始user_count會round到100）

from locust import LoadTestShape


class MyCustomShape(LoadTestShape):
    time_limit = 600
    spawn_rate = 20

    def tick(self):
        run_time = self.get_run_time()

        if run_time < self.time_limit:
            # User count rounded to nearest hundred.
            user_count = round(run_time, -2)
            return (user_count, self.spawn_rate)

        return None

執行圖如下所示

通過命令列去觸發

os.system('locust -f read.py,shape.py --web-host="127.0.0.1"')

不同時間階段的例子

from locust import LoadTestShape

class StagesShapeWithCustomUsers(LoadTestShape):

    stages = [
        {"duration": 10, "users": 10, "spawn_rate": 10},
        {"duration": 30, "users": 50, "spawn_rate": 10},
        {"duration": 60, "users": 100, "spawn_rate": 10},
        {"duration": 120, "users": 100, "spawn_rate": 10}]

    def tick(self):
        run_time = self.get_run_time()

        for stage in self.stages:
            if run_time < stage["duration"]:
                tick_data = (stage["users"], stage["spawn_rate"])
                return tick_data

        return None