Locust-工具核心原理分析

   Locust工具在市场上不如Loadrunner / JMeter流行，使用的范围也没有那么广，但不能否认其是一款很不错的工具。我我的以为Locust使用不是那么普遍，主要是由于一下方式：

• Locust须要必定的Python编程基础，有必定的学习成本。

• Locust既有的协议支持有，主要有HTTP等。不少协议只要Python支持便可。

• UI操做界面，不少时候，用户在使用的时候，会考虑上手容易度，Loadrunner/JMeter都有很强的用户交互设计，在客户端强大的功能下面，用户

  可是将来压测工具的趋势，必定是可编程性占据主流。主要缘由主要以下：

• 可编程性能够和开发团队有更好的贴合度，不少传统压测工具很差/不能模拟的场景，均可以经过编码的方式去实现，让测试更加灵活，覆盖度有保证。而且开发人员也能够去实现压测场景脚本。而性能测试人员能够更加注重去分析问题

• 省钱。这个理由会让人没法抗拒。不过可能有人要反驳了，JMeter等开源工具不也是免费的吗？是的，软件自己是免费的，可是使用起来不必定是免费的。如今比较流行云平台，全部的环境（开发/测试/UAT/线上）基本都部署在上面。而云平台的一个特性就是按需申请和按需收费。那么在使用诸如Loadrunner/JMeter 这类采用进程和线程的工具，是比较耗费内存的。这也就决定了，在单机上很难模拟出高并发，而Locust这类工具在这方面的表现就要好的多。为啥？归根结底就是资源多使用效率，Locust采用了gevent开发框架，底层利用greenlet微线程机制，其中采用了epoll事件监听机制，监听什么？好比咱们利用多线程去模拟多用户，线程1执行到了服务器传输内容，而CPU也正在等待网络IO,而epoll机制就开始起做用了，它会将线程资源转向执行其余线程任务。而当耗时的网络IO或者磁盘IO结束时，greenlet会适时将CPU资源转回去继续执行线程1的任务。综上，单机并发，Locust就能够占据优点，而且Locust也能实现分布式测试，因此从经济性上考虑，它是省钱的。

• 平台性。不少事情若是平台级的产品都支持，那么推广或者优点是能够获得保证的。其余的云平台不是很清楚，我知道GCP平台是支持Locust的，也给出了一些解决方案。

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