locust专题
性能测试工具 wrk,ab,locust,Jmeter 压测结果比较
前言 在开发服务端软件时，经常需要进行性能测试，一般我采用手写性能测试代码的方式进行测试，那有什么现成的好的性能测试工具吗？ 性能测试工具 wrk,ab,locust,Jmeter 压测结果比较 详见： 性能测试工具 wrk,ab,locust,Jmeter 压测结果比较 Jmeter性能测试 入门
性能测试工具Locust和JMeter比较
pache JMeter™和Locust都是是最受欢迎的性能测试工具。 JMeter和Locust - 简介 JMeter是久经考验的性能框架之一，其第一个版本大约在20年前发布。 它是用纯Java语言编写的，。 最初，JMeter开发用于执行Web和FTP应用程序的负载测试。 但是，现在它允许测试几乎所有应用程序和协议，使用户能够使用与任何OS平台兼容的桌面应用程序来创建测试。 https
性能测试工具Locust入门到精通系列(二)：Locust安装
安装 Locust在PyPI上可用，可以与pip一起安装。 对于Python 2.7： $ python -m pip install locustio 对于Python 3： $ python3 -m pip install locustio 如果您想要最新版本，可以使用pip直接从我们的Git存储库安装。例如，要使用Python 3安装master分支：
性能测试工具Locust入门到精通系列(一)：Locust简介
什么是LOCUST？ Locust是易于使用的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户。 这个想法是，在测试期间，一群Locust 会攻击您的网站。每个Locust（或测试用户）的行为由您定义，并且通过Web UI实时监视群集过程。这将帮助您在允许真正的用户进入之前测试测试并确定代码中的瓶颈。 Locust完全基于事件，因此可以在一台计
基于Docker + Locust的数据持久化性能测试系统
前几天给大家分享了如何使用Locust进行性能测试，但是在实际使用中会发现存在压测的结果无法保存的问题，比如在分布式部署情况下进行压测，每轮压测完成需要释放资源删除容器重新部署后，这段时间的压测结果就都丢失了，如果想要对比多次压测的结果，就需要在每轮压测完成后手动记录，非常不方便，而且Locust在压测过程中对于一些指标的展示也过于简单，不利于我们对测试结果的分析，接下来跟大家分享使用Locu
Locust压测框架入门
首先客套的来介绍一些Locust是啥： Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。 在测试过程中，策略就是一个Locust的蠕虫将会攻击你的网站。每一个locust的行为(或你使用的测试用户)是你自己定义的，并且蠕虫进程从一个网页视图中被实时监测。这样会帮助你来实现测试，在真实用户使用前定义系统的瓶颈。 Locust是完
【Locust分布式压力测试】
Locust分布式压力测试 https://docs.locust.io/en/stable/running-distributed.html Distributed load generation A single process running Locust can simulate a reasonably high throughput. For a simple test pla
Locust性能测试入门 —— 名词解释和最基本的用法
Locust介绍 Locust是基于事件的分布式负载测试工具。名字和logo都代表蝗虫/蚂蚱，解释是因为它们总是成群。 特点 基于协程，资源占用率小，效率高 补充说明 进程、线程、协程区别 进程：进程是资源分配的单位，程序运行时系统就会创建一个进程，并为它分配资源。然后把该进程放入进程就绪队列，进程调度器选中它的时候就会为它分配CPU时间，程序开始真正运行。 线程：线程是系统调度的
压力测试(QPS)及测试工具Locust
压力测试： 通常指的是确定接口或服务能够处理的最大请求量（吞吐量）和并发用户数，同时保持合理的响应时间和稳定性。 性能目标 最大吞吐量：系统每秒可以处理的请求数。最大并发用户数：系统可以同时支持的用户数。响应时间：系统响应请求的时间。稳定性和可靠性：在高负载下系统的稳定性。 QPS( Queries Per Second，即每秒查询数) 在进行性能测试时，通常会逐步增加并发用户数（或请求
Python集成locust 做性能测试
一、简介： Locust是一款易于使用的分布式用户负载测试工具。它用于对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少并发用户。 特性：描述来自Locust官网 1.用普通的Python编写用户测试场景 不像通常那样需要笨重的UI或臃肿的XML代码。基于协同程序而不是回调，您的代码看起来和行为一样正常，阻止Python代码。 2.分布式和可扩展 - 支
阿里性能专家全方位对比Jmeter和Locust，到底谁更香？
本文章出自【码同学软件测试】 码同学公众号：自动化软件测试 码同学抖音号：小码哥聊软件测试 近些年，随着互联网行业的不断发展，用户规模也有了爆发性的增长。产品的性能成为影响用户体验的重要因素。因此，性能测试越来越受到大型互联网企业的重视。 在做性能测试时，通常都会借助一些压测工具来模拟大量的并发用户。目前业界压测工具种类繁多，比如Loadrunner、Jmeter、Locust、Ngrinder
locust之执行方式
1.命令行执行方式 如：locust -f example.py --host http://192.168.2.129 -u 2 -r 1 -t 10m --headless $ locust --helpUsage: locust [OPTIONS] [UserClass ...]Common options:-h, --help show this help mes
locust之setup/teardown
1. 单用户测试的setup和teardown行为，分别通过taskset类里面的on_start()和on_stop()方法实现。 on_start()：在用户建立前执行，初始化用户相关配置。 on_stop()：在用户测试结束后执行，清理恢复配置。 class MyTaskSet(TaskSet):""" 定义用户行为 """def on_start(self):print("Execu
locust之参数化
1. 在性能测试中，最基本就是多用户并发测试，而不同用户发起的请求，必然是会有不一样的，最简单的就是登录，每个用户的信息都会不一样。 jmeter或者LR最常见的就是使用参数化文件，关联变量，每个用户获取不同的值。 locust没有现成的组件可用，需要自己写代码去实现，简单的就是使用队列，在测试前把测试参数全部写入队列，每个用户执行前从队列中取值。 如果测试完所有参数就终止，则队列空时结束。
locust之顺序执行
有时候在测试时，需要task按照指定的顺序执行，当然可以通过多个请求放在一个task里面也能实现。 顺序执行模式是通过SequentialTaskSet类实现的，直接继承，然后类中定义的task顺序，在实际执行的时候，就会按定义的顺序执行。 如下执行的顺序是my_task1-my_task2 #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import
locust之权重标签
locust默认是随机执行taskset里面的task的。 权重是通过在@task参数中设置的，如代码中my_task1:my_task2:my_task3是1:3:2，实际执行时的代码，在user中tasks会将任务生成列表[my_task1,my_task2,my_task2,my_task2,my_task3,my_task3] 执行时就随机从列表中选取task。 task不止一个时，
分布式压测之locust和Jmeter的使用
受限于单台机器的配置问题，我们在单台机器上达不到一个很高的压测并发数，那这个时候就需要引入分布式压测 分布式压测原理： 一般通过局域网把不同测试计算机链接到一起，达到测试共享、分散操作、集中管理的目的。 选择一台作为调度机（MASTER）,其他机器作为执行机（SLAVE）执行完成执行机会把所有数据上传汇总到调度机 LOCUST 首先要确保调度机和执行机上都已经有了测试脚本 第二、cmd
Locust中wait_time中匿名函数使用方法浅析
前言 翻出之前做个压测项，看到locust中对等待时间的实现方式感到好奇，于是总结下来。 源代码实现 def between(min_wait, max_wait):"""Returns a function that will return a random number between min_wait and max_wait.Example::class MyUser(User):#
python_locust 集合点并发
集合点：用以同步一定数量的虚拟用户，以便能够在同一时刻来执行任务。例如，设置1000个虚拟用户集合点，当虚拟用户运行到提交数据的集合点时，检查当前同时有多少用户运行到集合点，如果不到1000 人，已经到集合点的用户在此等待，当在集合点等待的用户达到1000 人时，1000 人同时去提交数据，从而达到测试计划中的需求。 import osfrom gevent._semaphore import
Python性能测试框架Locust实战教程
01、认识Locust Locust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户，Locust 在英文中是 蝗虫 的意思：作者的想法是在测试期间，放一大群 蝗虫 攻击您的网站。当然事先是可以用 Locust 定义每个蝗虫（或测试用户）的行为，并且通过 Web UI 实时监视围攻过程。 locust运行原理 Locust
locust改造二：显示内容修改
locust直接使用时，全部是英文，对于我们Chinese体验不是很友好；然后对于图表，不管进行几个接口测试，显示的是总共的rps和response time,这个很多时候不是能够满足我们所需，我们可能更想知道的是每个接口的信息，这样利于问题的排查；还有其他的，比如界面风格颜色什么的不讨喜啊什么的。总之，为了将其改造为更符合用户使用且能更我的统一接口自动化平台契合，前端需要修改的内容还是不少的。
locust能监控服务器性能吗,重新定义 Locust 的测试报告_性能监控平台
背景 当我们使用 Locust 做性能压测的时候，压测的过程和展示如下： 其中波动图是非持久化存储的，也就是刷新后，波动图就清空了。尽管 Statistics 中显示的信息比较完整，但是都是瞬时值，并不能体现出时序上的变化。像 Failures、Exceptions、Slaves 分在不同的 tag 查看起来也比较麻烦。Locust 的测试报告也只有简单的 csv 文件，需要下载。 从上面我
locust快速入门--使用locust-plugins保存类似jmeter的csv数据
背景： 将locust测试的数据保存为类似jmeter一样的csv文件。 实现目标： 利用locust-plugins的功能，将数据保存为类似jmeter一样的csv文件每次结束测试时不需要退出locust程序，就可以将本次测试的数据进行保存 实现方式： 安装locust插件库pip install locust-plugins 引入插件库，使用提供jmeter方法，实现csv文件保
阶段七性能测试jmeter报告图表，并发数和Locust
一级目录报告图表 1.聚合报告 重点关心的性能指标： · 响应时间 1.观察当前的最大最小值的波动范围 2. 如果波动范围不大，以平均响应时间作为最终的性能响应时间结果 3.如果波动范围很大，以90%（经验的响应时间作为最终性能响应时间结果。 · 错误率 · 吞吐量 每秒发送/接收的字节数 2.HTML报告 步骤： 1、在bin目下执行上述命令 2、等待脚本执行完成后，进行repor
locust 快速入门--一次接口压测
背景： 使用locust，借助webUI，完成一次接口压测 实现步骤： 完成locust环境配置 准备一个locustfile（current_limiting_test.py） from locust import HttpUser, task, eventsfrom locust.env import Environmentfrom locust.stats import sta