python locust 进行压力测试

最近公司项目周期比较赶， 项目是软硬结合，在缺乏硬件的状况下，经过接口模拟设备上下架和购买状况，并进行压力测试，

本次主要使用三个接口 分别是3个场景： 生成商品IP， 对商品进行上架， 消费者购买商品

最大问题：是数据库是用ssh，只能用127.0.0.1去连接数据库，

试过用ssh连接数据库， 用requests 去跑脚本没有问题，换上locust 就有问题

最后使用putty做为代理连接 ，有个缺陷就是 连接时效性不强，常常要从新连接putty

 

环境：

win10  mysql  locust python3.7

 

1.locust:

Locust是一个用于可扩展的，分布式的，性能测试的，开源的，用Python编写框架/工具，它很是容易使用，也很是好学。

它的主要思想就是模拟一群用户将访问你的网站。每一个用户的行为由你编写的python代码定义，同时能够从Web界面中实时观察到用户的行为。

Locust彻底是事件驱动的，所以在单台机器上可以支持几千并发用户访问。

与其它许多基于事件的应用相比，Locust并不使用回调，而是使用gevent，而gevent是基于协程的，能够用同步的方式来编写异步执行的代码。

每一个用户实际上运行在本身的greenlet中。

2. 安装

pip  install locust

 安装 pyzmq

 If you intend to run Locust distributed across multiple processes/machines, we recommend you to also install pyzmq.

 若是打算运行Locust 分布在多个进程/机器，须要安装pyzmq.

 经过pip命令安装。

 pip install pyzmq

3.Locust主要由下面的几个库构成：

 

1) gevent

gevent是一种基于协程的Python网络库，它用到Greenlet提供的，封装了libevent事件循环的高层同步API。

2) flask

Python编写的轻量级Web应用框架。

3) requests

Python Http库

4) msgpack-python

MessagePack是一种快速、紧凑的二进制序列化格式，适用于相似JSON的数据格式。msgpack-python主要提供MessagePack数据序列化及反序列化的方法。

5) six

Python2和3兼容库，用来封装Python2和Python3之间的差别性

6) pyzmq

pyzmq是zeromq(一种通讯队列)的Python绑定,主要用来实现Locust的分布式模式运行

当咱们在安装 Locust 时，它会检测咱们当前的 Python 环境是否已经安装了这些库，若是没有安装，它会先把这些库一一装上。而且对这些库版本有要求，有些是必须等于某版本，有些是大于某版本。咱们也能够事先把这些库所有按要求装好，再安装Locust时就会快上许多

 

 

4. 脚本解读：

1、建立ScriptTasks()类继承TaskSet类：  用于定义测试业务。

二、建立index()、about()、demo（）方法分别表示一个行为，访问http://example.com。用@task() 装饰该方法为一个任务。一、2表示一个Locust实例被挑选执行的权重，数值越大，执行频率越高。在当前ScriptTasks()行为下的三个方法得执行比例为2:1:1

3、WebsiteUser()类： 用于定义模拟用户。

4、task_set ：  指向一个定义了的用户行为类。

5、host：   指定被测试应用的URL的地址

6、min_wait ：   用户执行任务之间等待时间的下界，单位：毫秒。

七、max_wait ：   用户执行任务之间等待时间的上界，单位：毫秒。

 

5.执行脚本：

web/UI 界面：

if __name__ == '__main__':
    import os
    os.system("locust -f godemo.py --host=http://xx.api.xxxxx.net")

或者在命令行：

locust -f godemo.py --host=http:xxx.xxx.xx.net

或者：
locust -f godemo.py --H=http:xxx.xxx.xx.net

 

no-web:

dos进入Scripts目录下，执行  locust -f ****.py --csv=onetest --host=http://0.0.0.0:0000 --no-web -c10 -r10 -t2 

（PS：-f 指定运行的py文件的名字，--csv 生成报告的名字，--host 测试的http服务的ip和port，--no-web 不用web启动，-c 设置虚拟用户数，  -r 设置每秒启动虚拟用户数， -t  设置运行时间）

 

下面是脚本：

建立一个方法保存在goconn,从数据库读取数据传入请求：

import  pymysql
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
import random


def conn():

    #本地经过putty连接数据库，在连接跳板机
    lcDB = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=8807, user="rt",passwd="qwqwqw12",db="go")
    cur = lcDB.cursor()
    #随机生成一个数字，做为查询的结果的结果数
    num = random.randint(0,10)

    sql = "select no from goods where operator_id =%s order by rand() limit %s"%(11, num)
    print(sql)
    rfid = []

    try:

        cur.execute(sql)
        data = cur.fetchall()

        for row in data:
            good_no = row[0]
            rfid.append(good_no)
            # print(good_no)
        return rfid


    except:
        print("Error")

    finally:
        #关闭链接
        lcDB.close()

 

请求：

import goconnfrom locust import HttpLocust,TaskSet,task

class goDemo(TaskSet):

    def getRfid(self):

        gID = goconn.conn()
        data = {
            "goods_no[]": gID,
            "num": 1,
        }
        print("2")
        r = self.client.post("/test/api/XXX", data=data)
        rfid = eval(r.content)["result"]
        print(rfid)
        return rfid

    def stock(self,did, oid, rfid):
        data = {
            "device_id": did,
            "operator_id": oid,
            "data[add][]": rfid,
            "data[remove][]": "",
        }
        result = self.client.post("/test/api/XX2", data= data)
        print(result.content)


    def purchase(self,did,uid,rfid):

        data = {
            "device_id":did,
            "user_id":uid,
            "data[]":rfid,
        }
        req = self.client.post("/test/api/XXX3", data = data)
        res =eval(req.content)["result"]
        print(req.content)

    @task(1)
    def test_getrfid(self):
        self.getRfid()

    @task(3)
    def test_stock(self):
        rfid = self.getRfid()
        self.stock(28,11,rfid)

    @task(7)
    def test_purchase(self):
        rfid = self.getRfid()
        self.stock(28,11,rfid)
        self.purchase(28,172,rfid)


class WebsiteUser(HttpLocust):
    task_set = goDemo
    min_wait = 3000
    max_wait = 5000

 

测试结果：

 Number of users to simulate：设置模拟的用户总数，

Hatch rate (users spawned/second)：每秒启动的虚拟用户数 ，

Start swarming：执行locust脚本

 

UI界面：运行200个， 每秒启动2个用户：

 参考文章：

http://www.pianshen.com/article/6404330705/

关于性能好文章：

https://www.cnblogs.com/botoo/p/7410283.html

设计locust:

参数化 ，关联等：

http://www.cnblogs.com/ailiailan/p/9474973.html