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背景

之前一段时间做性能测试的时候，用过 jmeter，使用 python3 写过多线程/多进程脚本，最后还使用了 locust 工具，但是最终的测试结果让人有些迷茫，查询了很多资料都说是 locust 比 jmeter 各种强大，但是在同样单机的情况下，测试结果却是 jmeter 给出的结果更直接。

分析

jmeter 是基于线程进行并发，就是一个线程就是一个用户
locust 是基于协程，正常来说同样的单机资源应该比 jmeter 更强，但是测试结果却让我有点迷（具体原理 xxx，懵的）

测试

这两天就抽时间研究了下协程，然后发现有个 grequests 库可以进行并行执行，平常用的 requests 是串行执行的，如果说在并发的时候有可能出现阻塞情况（毕竟是一个执行完在执行下一个），grequests 就不一样，可以同时并发执行，上面说到的 locust 也在没继续测，深入了解过的朋友可以一起讨论讨论下这块是为什么。
1.写了个测试用的接口，响应基本在十几毫秒；

2.然后 500 并发，使用下面的脚本和 jmeter 分别测试结果，发现 grequests 比 jmeter 并发的更优秀，具体结果大家可以自己亲自测试体验一下会更清楚。

绝对并发：在某个时间点同时触发多个请求（品、细品）
相对并发：在某个时间段内，触发了多个请求（在品，细品）

环境

python3

pip install grequests 库

说明：grequests 是异步非阻塞的异步请求第三方包，使用了协程 gevent，GRequests 封装了 gevent 的 requests 模块。

测试并发代码如下

# !/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
# @Author : yyq

import time
import grequests
from gevent.pool import Pool


def task():
    qw = []
    for we in range(500):
        qw.append(grequests.get('http://172.19.0.239:5000/test/'))
        print(we)
    t1 = time.time()
    print(t1)
    list_req = grequests.map(qw)
    print(time.time() - t1)
    for i in list_req:
        print(i.json(),i.status_code)


task()

测试的接口：

# !/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
# @Author : yyq

import time
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)


@app.route('/test/')
def test():
    print(time.ctime(), time.time())
    time.sleep(1)
    return jsonify({"success": "true"})


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')