前言

在做接口性能测试的时候也使用过几个工具：AB、Jmeter、Locust、Vegeta。

这几个工具中，应该当属 Jmeter 的功能最强大，使用的人也最多，但使用上也比较繁琐，如果测的接口比较单一，需要得到的值也就是并发量、每秒请求数、响应时间这三个的话，那就推荐使用个简单点儿的工具。在这儿主要介绍 Locust，原因无非是使用简单，另外在 web 界面能实时显示性能测试情况，可以随时调整参数，也支持分布式。

使用 Locust 也需要编写脚本，对于不熟悉 Python 的人来说，又是一个障碍。为此笔者编写了一个工具Easy-Locust，Locust 的几种使用方式都有，并且参数和 Locust 也保持一致，需要操作的就是在 Excel 中编辑好参数就行。

GitHub: Easy-Locust

使用介绍

安装

执行下面命令会自动安装 easy-locust 及 locustio>=0.13.5 的版本

pip install easy-locust

参数介绍

此处只介绍和 Locust 不同的地方，如果想了解详细参数，请查阅：Locustio

-f          如果为.py文件则直接执行，如果为.xls文件则根据里面的配置生成locustfile并执行
--demo      在当前文件夹下生成`PtDemo.xls`文件和`demo.json`，可以根据此文件进行配置
--xf        根据.xls文件生成locustfile但不执行（或根据json文件生成locustfile）
-d          在master模式下此参数生效，自动向slave机器发送locustfile文件并在slave机器中开启服务，前提是slave机器中装有locustio>=0.13.5

API 调用介绍

传入对应的 dict 格式，返回 string 格式的 Locustfile。

import easy_locust

data = {
    "config": {},
    "apis": [],
    "auth": {},
    "user_info": [],
    "master_ip": "",
    "slaves": []
}

locustfile_str = easy_locust.factory(data)

XLS 模板配置介绍

一共 4 个 sheet 页，逐一进行介绍

• PT：locust 主要参数
  
  下面为参数说明：

  Host            ——需要进行测试的接口URL前缀
  Min Wait        ——最小等待时间(s)，默认0.3s
  Min Wait        ——最大等待时间(s)，默认0.5s
  Request Mode    ——请求模式，Locust中模式有两种，一种为HttpRequest基于python-requests，另一种为FastHttpRequest基于geventhttpclient，性能是前者的5-6倍
  Get Token       ——是否获取token进行认证，如果选择YES的话需配置AuthInfo页
  Run in order    ——是否按顺序执行下面的接口
  # 下面为对接口的配置
  Weight          ——接口权重，如果Run in order为TRUE，则为每轮次接口执行次数
  Url             ——接口url
  Method          ——接口请求方法
  Query           ——query参数（json格式）
  Request data    ——请求体（json格式）
  Expect Status Code      ——期望响应码（为空默认则判断4XX/5XX为失败）
  Expect Str in Response  ——在返回体中的期望字符串
  

• AuthInfo：认证参数
  

  TokenUrl      ——获取token的接口（默认POST方法）
  Body          ——请求体不局限于模板中的格式，如果填写参数中填写UserName和PassWord的话，UserInfo中的数据会生效
  X-Auth-Token  ——图例中为从返回的Header中获取x-subject-token的值，并放到性能测试接口的x-auth-token参数中，表格中x-auth-token值可以更改
  

  除了可以从 Header 中获取 token 外还可以从 json 中获取，格式为Json: body.token，获取到的值会在调用接口时填充到 header 中，这个地方在 Excel demo 文件中无法配置，如果要改的话，可以生成 locustfile 文件，然后小改一下 locustfile 文件即可。

• Slave：分布式压测，压测机信息
  

  Master IP      ——当前机器的IP地址
  Slave IP       ——压测机IP
  Username       ——后台登陆用户名
  Password       ——后台登陆密码
  

  注意：需要指定-d参数才可生效；各压测机中需要提前安装好相同版本的 locustio>=0.13.5

• UserInfo：用户登陆信息，配合 AuthInfo 使用
  

  username    ——用户名
  password    ——密码
  

  如果希望使用多个用户信息随机进行压测则可以使用此功能。

与 Jmeter 对比

这篇比较的文章比较不错，贴一下：性能测试工具 Locust 和 JMeter 比较，文章中提到并发用户数那，jmeter 和 locust 实现的机制不一样，所以测得的值也是有差别的，一般同样并发数下 jmeter 的每秒请求数更高一些。
Locust 开启服务只占用一个进程，如果机器是多核的，则可以开启 master-slave 模式，开一个 master，剩下几核就开启几个 slave，充分利用机器性能。下图是在本地笔记本（虚拟 4 核）上执行的普通模式和master-slave 模式的对比：

master-slave 模式下 RPS 最高值达到了 2600，最低值 1300，大概稳定在 1900 左右。

下面是使用 Jmeter 的一个测试数据：

Throughput 峰值达到了 3000，最低值 1900，后续稳定在 2200 左右，但出现了报错，不过服务端那并没有报错。
上面三张图对比，可以看出在单核机器上如果使用 Jmeter 和 Locust 的话测得的数据应该相差不大，多核机器上 Locust 需要使用 master-slave 模式才能达到 Jmeter 的性能。不过说到底，两者之间对并发用户数的实现是不同的，测得的数据必定有差值。

后记

性能调优或测个粗指标的话，十八般工具都可以用，只要保证一直使用同一个工具测就行了。如果测精细指标的话，还得是工业级别的工具/测试仪来完成。

另外 Locust + Boomer 在相同并发数的情况下，RPS 比 Jmeter 还要高，得益于 Go 语言天生的优势，可以直接使用 Boomer 示例中的 client 文件，获取编译好的文件及简单使用方法点击下面链接：
http://note.youdao.com/noteshare?id=38202fe283539461e3a49b800949bc9d&sub=683B4DBECED3468CACFC386E51F8B33E