介绍一个Python开源、 分布式的性能测试工具Locust。相比Loadrunner、Jmeter，单台能发起的负载比较高，而且都是通过代码实现，与其他笨重工具相比对于程序员来说比较易用的。
安装
需要Python 3.6+版本，用pip3安装。
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pip3 install locust
如需要安装最新(开发)版，可执行：
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pip3 install -U --pre locust
确认是否正常安装
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locust -V
locust 2.5.1
#查看帮助
locust --help
做一个简单的例子
为了测试，简单写个API，文件名叫api.py
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import uvicorn
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get('/')
def hello():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run(app)
我这边用pipenv执行：
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pipenv run python api.py
会有如下输出
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➜ pipenv run python api.py
INFO: Started server process [6814]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: 127.0.0.1:50722 - "GET / HTTP/1.1" 200 OK
访问http://127.0.0.1:8000，会返回一个Hello World！，这样简单用于测试的API写完了。
然后下面写最一个简单的locust测试脚本，文件名叫locustfile.py
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from locust import HttpUser, task
class ApiTestUser(HttpUser):
@task(1)
def hello_world(self):
self.client.get("http://localhost:8000")
写好了到脚本所在目录执行locust命令，正常会有如下输出：
如果测试脚本的文件名不是locustfile.py，则需要用-f参数指定文件名
例如：locust -f testScript.py
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➜ locust
[2022-01-05 16:21:55,257] MacBook-Pro.local/INFO/locust.main: Starting web interface at http://0.0.0.0:8089 (accepting connections from all network interfaces)
[2022-01-05 16:21:55,275] MacBook-Pro.local/INFO/locust.main: Starting Locust 2.5.1
到了这个步骤你可以访问http://localhost:8089，录入相应的信息然后点Start swarming进行压测。
首页依次填入要模拟的总用户数，用户数每秒增长速率，测试对象的域名或IP
用CLI（命令行）进行测试
locust也提供命令模式的测试方法，只需提供--headless参数，如果想简化测试过程，命令模式还是挺便捷的。
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locust -f locustfile.py --headless --host http://localhost:8000 -u 1000 -r 100 --run-time 20m
-f— 测试脚本的文件路径（如果文件名为locustfile.py而且在当前目录，可省略该参数）-headless—使用命令模式-u— 用户数-
-r— 每秒增加速率 --run-time— 测试持续时间（可以用-t替代）
测试结束或按Ctrl-C中断后，能获得如上测试结果。
用分布式模式进行测试
正式压测的时候，单机发生的负载一般是不够用的，这时候我们就需要分布式的发生负载。
可先用--master参数启动一个master节点，然后用--worker参数启动多个worker实例并发生负载。
启动master：
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locust -f my_locustfile.py --master
启动woker：
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locust -f my_locustfile.py --worker --master-host=192.168.0.14
--master-host参数，指定你的master节点的IP即可。
