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基于 Python 的性能测试工具 locust 与 LR 的简单对比[转发]
阅读量:5340 次
发布时间:2019-06-15

本文共 3985 字,大约阅读时间需要 13 分钟。

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

背景

最近自己开发了一个小的接口,功能测完了,突然想测下性能,原来做性能测试,我一直用的是HP的LoadRunner,前一段时间正好看过locust,想想就用这个来测测性能吧。

由于对LR比较熟,正好做个对比,这样更利于对新东西的理解。

基础

locust 的官网:

也可以参考论坛里其他同学的介绍:

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情况下,使用LR和locust分别进行性能测试,在相同并发用户的情况下,验证平均响应时间,TPS值等性能测试指标的差异。

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个不同的sleep。

代码如下:

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'among,lifeng29@163.com'from bottle import *from time import sleepapp = 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 resprun(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,主要代码如下:

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,执行即可。

locust中的测试脚本

在另外的mac中,使用locust执行测试,全部通过代码实现。代码如下:

#!/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

具体的参数可以查看官方文档。

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过程中的等待时间,相当于LR中Pacing的设置,这里都设置为0;
  3. task装饰器类似于LR中的事务,可以做嵌套;
  4. weight相当于权重,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的判断通过python的语法实现,类似于LR中的检查点。

执行方法,通过命令行启动:

如下图:

 

 

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,同时加载就可以了。

 

 

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

 
设置需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,这里不好设置执行多久,和LR不一样。(可以不启动浏览器,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可以看到帮助)

 

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相当于LR中的TPS。(这里locust把它叫做rps),其他指标都比较好理解了。

 

最后的结果:

在web页面中可以下载原始的测试结果数据。
在停掉python命令后,在终端中也可以看到一些信息,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,测试的结果值相似,没有多大的区别。

在设置交易比例的过程中,可以看到get和post交易的比例都存在差异。这个也无法避免(除非自己写脚本划分)。所以tps方面存在些差异。不过总体差距很小。

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在一起概念上更易于理解,在有lr的基础上,在看其他的工具,就比较容易了。

locust也可以支持分布式执行(多执行机),用来简单测试这类http的接口,也算比较方便。

而且,locust全部基于Python脚本,扩展性不错,号称可以测试任何协议和系统。

最后,我还是那句话,看什么事情,用什么工具最高效易用,用合适的工具做合适的事情即可。

欢迎大家讨论。

转载于:https://www.cnblogs.com/mu-shi-shi/p/6441250.html

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