Herramienta de prueba de rendimiento: análisis del marco Locust
Esta publicación proviene de pruebas de software realizadas por un estudiante de codificación
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Entendiendo Locust
Cuando se trata de herramientas de prueba de rendimiento, todos pensarán en Jmeter. Cuando se trata de herramientas de prueba de rendimiento, todos pensarán en Jmeter. Sí, se ha convertido en una de las principales herramientas de prueba de estrés debido a su facilidad de uso y sus potentes funciones. Cuando necesite implementar algunas funciones avanzadas, puede utilizar el lenguaje Java para ampliar Jmeter.
Pero muchos amigos solo conocen Python pero no Java. ¿No podemos usar el lenguaje Python para realizar pruebas de rendimiento? La respuesta es sí, hoy presentaremos Locust, un potente marco de pruebas de rendimiento basado en Python.
Locust es la traducción literal de “langosta”, lo que significa que la presión generada durante la prueba de estrés es como un cielo lleno de langostas, al igual que el cielo está lleno de langostas. Locust es un marco de pruebas de rendimiento de código abierto implementado en Python. A diferencia de otras herramientas de pruebas de estrés que generan estrés en función de procesos/hilos, Locust está completamente basado en eventos y distribuido, y un nodo de Locust puede admitir fácilmente miles de usuarios simultáneos en un solo proceso. Desde este punto de vista, sus ideas de diseño son mucho mejores que Jmeter, Loadrunner y otras herramientas.
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Configuración del entorno de Locust
1. Instale Python, se recomienda usar Python3 .6
2. Instale Locust y sus dependencias: pip3 install -i /simple locust
3. Verifique si la instalación fue exitosa, ejecute el comando: locust -V, si Puede ver la información de la versión, es decir, indica una instalación exitosa.
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Script Locust
Diferente A partir de los scripts basados en la interfaz Jmeter, los scripts de Locust están escritos completamente en Python, lo que eleva un poco el estándar de los scripts, pero sigue siendo relativamente simple para quienes están familiarizados con Python y permite una mayor flexibilidad si escribe su propio código.
Un script Locust es simplemente un archivo Python normal, pero dentro del script primero debes definir una clase y luego heredar de la clase HttpUser proporcionada por Locust. En la clase de prueba, encapsule la solicitud de prueba de esfuerzo en una función y se completará un script Locust simple.
En un ejemplo real, probemos dicha interfaz
URL: http://192.168.2.130:8080/pinter/login
Parámetros: nombre de usuario = adminamp;password=1234
En el script anterior, la clase login_user es la misma que la clase login_user. En el script, login_test es una función de prueba personalizada y el decorador @task se agrega a la función para indicar que esta función es necesaria para la ejecución simultánea de Locust. En esta función, se llama al método de publicación en el objeto del cliente principal para iniciar la solicitud de publicación HTTP.
En la clase MyTest, debe agregar el atributo wait_time, que se utiliza para establecer el tiempo de espera entre llamadas al bucle login_test
entre (1, 1) significa que el tiempo de espera es. 1 segundo
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Los scripts de Locust se ejecutan simultáneamente. Script Locust en ejecución
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El script está escrito. ¡Finalmente, debe ejecutarse en la línea de comando!
Ejecución de la prueba de estrés de Locust
Después de abrir la página de control de la prueba de estrés de Locust, puede configurar el script de la prueba de estrés, como el número de concurrencias, la presión Duración de la prueba,
hosts, etc., donde:
El número total de usuarios a simular y cuántos usuarios a simular. Fuerte> Número total de usuarios a simular: Número de concurrencia, que indica cuántos usuarios virtuales se simulan
Tasa de incubación: Número de usuarios generados por segundo
Host:
Host: IP o nombre de dominio del servidor de destino
Haga clic en "Iniciar enjambre" para iniciar la prueba de enjambre y la página web recopilará datos resumidos de rendimiento en tiempo real
Campo descripción
TPS y gráfico de tiempo de respuesta
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