原博客地址：https://testerhome.com/topics/4839
背景
最近自己开发了一个小的接口，功能测完了，突然想测下性能，原来做性能测试，我一直用的是HP的LoadRunner，前一段时间正好看过locust，想想就用这个来测测性能吧。
由于对LR比较熟，正好做个对比，这样更利于对新东西的理解。
基础
locust 的官网：http://locust.io/
也可以参考论坛里其他同学的介绍：https://testerhome.com/topics/2888
目前locust还只支持Python 2版本。
测试需求
验证在相同的服务器端的情况下，使用LR和locust分别进行性能测试，在相同并发用户的情况下，验证平均响应时间，TPS值等性能测试指标的差异。
为了方便，使用http协议，一个get请求，一个post请求，交易比例为1：1。
服务器端
为了简单易理解，用Python的bottle框架写了一个服务器端，2个交易，一个get，一个post请求，交易中加了2个不同的sleep。
代码如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'among,lifeng29@163.com'
from bottle import *
from time import sleep
app = Bottle()
@app.route('/transaction_1', method='GET')
def tr1():
sleep(0.2)
resp = dict()
resp['status'] = 0
resp['value'] = 'xxx'
return resp
@app.route('/transaction_2', method='POST')
def tr2():
parm1 = request.forms.get('parm1')
parm2 = request.forms.get('parm2')
sleep(0.5)
resp = dict()
resp['status'] = 0
resp['value'] = 'yyy'
return resp
run(app=app, server='cherrypy', host='0.0.0.0', port=7070, reloader=False, debug=False)
服务器端部署在一个单独的Windows的机器中，基于Python 3，启动后，监听7070端口。
LR中的测试脚本
在另外的一个Windows机器中，使用LR 11，用的是http/html协议的脚本，主要代码如下：
用了2个action，用于划分交易比例。
action1:
Action1()
{
lr_start_transaction("get");
web_reg_find("Text=xxx",
LAST);
web_custom_request("Head",
"URL=http://10.0.244.108:7070/transaction_1",
"Method=GET",
"Resource=0",
"Referer=",
LAST);
lr_end_transaction("get", LR_AUTO);
return 0;
}
action2:
Action2()
{
lr_start_transaction("post");
web_reg_find("Text=yyy",
LAST);
web_custom_request("Head",
"URL=http://10.0.244.108:7070/transaction_2",
"Method=POST",
"Resource=0",
"Referer=",
"Body=parm1=123&parm2=abc",
LAST);
lr_end_transaction("post", LR_AUTO);
return 0;
}
使用1:1的比例设置2个transaction的执行比例：
LR中的执行方法，直接放到场景中，执行即可。
locust中的测试脚本
在另外的mac中，使用locust执行测试，全部通过代码实现。代码如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'among,lifeng29@163.com'
from locust import *
class mytest(TaskSet):
@task(weight=1)
def transaction_1(self):
with self.client.get(name='get', url='/transaction_1', catch_response=True) as response:
if 'xxx' in response.content:
response.success()
else:
response.failure('error')
@task(weight=1)
def transaction_2(self):
dt = {
'parm1': '123',
'parm2': 'abc'
}
with self.client.post(name='post', url='/transaction_2', data=dt, catch_response=True) as response:
if 'yyy' in response.content:
response.success()
else:
response.failure('error')
class myrun(HttpLocust):
task_set = mytest
host = 'http://10.0.244.108:7070'
min_wait = 0
max_wait = 0
具体的参数可以查看官方文档。
其中：
- 主类继承HttpLocust，用于测试http协议的系统；
- min_wait和max_wait用于设置执行task过程中的等待时间，相当于LR中Pacing的设置，这里都设置为0；
- task装饰器类似于LR中的事务，可以做嵌套；
- weight相当于权重，如2个事务是1：1，保持比例一致就行；
- 这里写了2个事务，分别为get和post；对response的判断通过python的语法实现，类似于LR中的检查点。
执行方法，通过命令行启动：
如下图：
LR中的测试过程和结果
测试过程：
直接设置并发用户数和加载方式，10个用户并发，同时加载就可以了。
测试结果：
平均响应时间：
TPS：
事务：
Locust中的测试过程和结果
测试过程：
使用浏览器打开http://127.0.0.1:8089
设置需要的并发用户数和用户加载策略。
这里设置相同的10用户并发，Hatch Rate是每秒启动多少用户的意思。这里设置为10，就是同时启动10个了。注意，这里不好设置执行多久，和LR不一样。（可以不启动浏览器，直接在启动参数中设置并发用户数，执行多少个事务后结束，具体用-h可以看到帮助）
启动执行后：
其中，Average中为平均响应时间等测试指标，最后一列的reqs/sec相当于LR中的TPS。（这里locust把它叫做rps），其他指标都比较好理解了。
最后的结果：
在web页面中可以下载原始的测试结果数据。
在停掉python命令后，在终端中也可以看到一些信息，最后的一行是百分之X的响应时间，表示百分之多少的交易在XXX响应时间内。
这里比LR中的要多点，包括了50%到100%的响应时间。
结果比较
在相同的服务器端环境，测试的结果值相似，没有多大的区别。
在设置交易比例的过程中，可以看到get和post交易的比例都存在差异。这个也无法避免（除非自己写脚本划分）。所以tps方面存在些差异。不过总体差距很小。
总结
性能测试，重点是考察并发用户数、响应时间、tps这类指标。
一直用的是LR，LR在一起概念上更易于理解，在有lr的基础上，在看其他的工具，就比较容易了。
locust也可以支持分布式执行（多执行机），用来简单测试这类http的接口，也算比较方便。
而且，locust全部基于Python脚本，扩展性不错，号称可以测试任何协议和系统。
最后，我还是那句话，看什么事情，用什么工具最高效易用，用合适的工具做合适的事情即可。
欢迎大家讨论。