【壓力測試】Mac下進行locust的配置和測試

寫在前面：此文章在經過學習、實踐網絡資料寫成，相關連接在文章結尾。

1、簡介

一、locust是一種可用python編寫腳本的開源壓測工具（實質是由python下的一些庫構成），可定義用戶行爲，模擬併發訪問，從而觀測系統的性能與瓶頸。

二、特色：
（1）徹底基於python，且http請求徹底基於Requests庫；除了http/https協議，locust也可測試其餘協議的系統，只需採用python調用對應的庫進行請求描述便可；
（2）locust的併發機制摒棄了進程和線程，採用協程（gevent）機制，避免了系統級資源調度，可大幅提升單機的併發能力。

三、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中實現協程（微線程）的一個第三方庫；
（2）flask是python的一個web開發框架；
（3）requests接口庫是python下可用來作http接口測試的庫；
（4）msgpack-python是一種快速緊湊二進制序列化結果，適用於相似json的數據；
（5）six：提供一些簡單工具來封裝python2和python3之間的差別；
（6）pyzmq：若是打算運行locust分佈在多個進程/機器，最後安裝此庫。

2、安裝(*)

一、安裝locust
locust能夠經過python的pip命令安裝，由於我使用的是Mac，它是自帶python的，但並不含pip，因此還需下載pip包。打開終端，執行如下步驟：
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），執行後再輸入電腦密碼（不可見）再回車確認便可；

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，執行：python setup.py install

d、驗證是否安裝成功：locust --help

e、若是將來可能運行Locust 分佈在多個進程/機器，建議安裝pyzmq：pip install pyzmq

二、補充（待學習）
（1）若是使用的Mac，其實不建議用其自帶的python，由於一旦將python折騰崩潰，將可能影響到系統。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，須要將此版本python的環境變量設置在系統自帶python的環境變量以前，且此方法安裝的python中將含有pip。
（2）可以使用python的包管理工具anaconda。

3、實踐——一個簡單的腳本與測試

一、建立load_test.py文件，內容爲：

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

二、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*

三、打開瀏覽器訪問：http://127.0.0.1:8089
（1）設置模擬用戶數和每秒產生用戶數，而後點擊Start swarming 開始運行性能測試。

（2）頁面數聽說明——statistics：

<性能測試參數>

Type： 請求的類型，例如GET/POST。

Name：請求的路徑。這裏爲百度首頁，即：https://www.baidu.com/

request：當前請求的數量。

fails：當前請求失敗的數量。

Median：中間值，單位毫秒，一半的服務器響應時間低於該值，而另外一半高於該值。

Average：平均值，單位毫秒，全部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。

reqs/sec：是每秒鐘請求的個數。

官方文檔
本文主要參考資料
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