基于 Python 的性能测试工具 locust 与 LR 的简单对比［转发］

原博客地址：https://testerhome.com/topics/4839

背景

最近本身开发了一个小的接口，功能测完了，忽然想测下性能，原来作性能测试，我一直用的是HP的LoadRunner，前一段时间正好看过locust，想一想就用这个来测测性能吧。
因为对LR比较熟，正好作个对比，这样更利于对新东西的理解。

基础

locust 的官网：http://locust.io/

也能够参考论坛里其余同窗的介绍：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状况下，使用LR和locust分别进行性能测试，在相同并发用户的状况下，验证平均响应时间，TPS值等性能测试指标的差别。
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个不一样的sleep。
代码以下：

#!/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，主要代码以下：
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，执行便可。

locust中的测试脚本

在另外的mac中，使用locust执行测试，所有经过代码实现。代码以下：

#!/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

具体的参数能够查看官方文档。

其中： 

1. 主类继承HttpLocust，用于测试http协议的系统；
2. min_wait和max_wait用于设置执行task过程当中的等待时间，至关于LR中Pacing的设置，这里都设置为0；
3. task装饰器相似于LR中的事务，能够作嵌套；
4. weight至关于权重，如2个事务是1：1，保持比例一致就行；
5. 这里写了2个事务，分别为get和post；对response的判断经过python的语法实现，相似于LR中的检查点。

执行方法，经过命令行启动：
以下图：

 

 

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，同时加载就能够了。

 

 

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

 

设置须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，这里很差设置执行多久，和LR不同。（能够不启动浏览器，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能够看到帮助）

 

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至关于LR中的TPS。（这里locust把它叫作rps），其余指标都比较好理解了。

 

最后的结果：
在web页面中能够下载原始的测试结果数据。
在停掉python命令后，在终端中也能够看到一些信息，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，测试的结果值类似，没有多大的区别。
在设置交易比例的过程当中，能够看到get和post交易的比例都存在差别。这个也没法避免（除非本身写脚本划分）。因此tps方面存在些差别。不过整体差距很小。

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在一块儿概念上更易于理解，在有lr的基础上，在看其余的工具，就比较容易了。

locust也能够支持分布式执行（多执行机），用来简单测试这类http的接口，也算比较方便。
并且，locust所有基于Python脚本，扩展性不错，号称能够测试任何协议和系统。

最后，我仍是那句话，看什么事情，用什么工具最高效易用，用合适的工具作合适的事情便可。

欢迎你们讨论。

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