前面一篇文章Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源 ,我已经讲过了在windows系统上如何使用Grafana监控Linux服务器资源。这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。
在使用locust压测的时候,如果使用web则可以查看到QPS压测过程的曲线图。而如果使用no web模式启动,则只有一些打印的日志可以查看。
上文我们讲了locust的基本语法,现在我们先来认识一下locust代码规范。了解这些以后我们开发脚本的时候就会思路更清晰。
谈到性能测试工具,我们首先想到的是LoadRunner或JMeter。LoadRunner是非常有名的商业性能测试工具,功能非常强大。但现在一般不推荐使用该工具来进行性能测试,主要是使用也较为复杂,而且该工具体积比较大,需要付费且价格不便宜。
然后点击Start swarming,我们这里了解代码写法,所以用户数和每秒增加用户数都不用管。
本文为CSDN原创编译文章,禁止转载。 负载测试是开发后台基础架构的重要一环,它不但能够演示系统在真实需求面前的性能表现,还可以通过模拟用户与设备行为,在应用程序部署到生产环境前,找出并了解任何可能的系统瓶颈。 但是,专用的测试基础设施可能非常昂贵且难以维护,且此类设备一般是针对特定性能状况的一次性投资,初期投资后想要再对负载测试进行扩展就十分困难,还可能限制实验,从而导致开发团队的工作效率变低,应用在部署到生产环境前也无法得到充分有效的测试。 解决方案综述 分布式负载测试采用云计算手段,在各种测试场景中这
做为一个压测工具(库),[locust](http://locust.io/) 其实解决这么一个问题:AB 之类压测工具不能编写复杂的因果逻辑,而现实场景中,待压的服务往往是有一套完整执行流程的,比如 APP 要访问一个 API,是需要先鉴权(验明不是非 APP 访问),再登录换 Token,然后才是 API 调用……
Locust 是近几年新兴的开源测试压力项目,主要是基于 Python 的多进程和协程的方式来实现并发压力。
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试,并计算一个系统可以处理多少并发用户。
前面一篇文章已经讲了Locust压测数据在grafana上展示。这篇主要优化一下。
locustfile是个普通的Python模块,如果写作locustfile.py,那么路径切换到文件所在目录,直接执行命令就能运行:
熟悉小编的朋友知道小编最近又转到了测试岗位的工作,在进行性能测试的时候由于 Jmeter 多线程模型占用了极大量的资源才能 打出并发量比较高的测试压力,于是找到了 Python 的 Locust(蝗虫)框架,用起来还算顺手,但资源占用对于在办公室里的笔记本电脑来说实在是弱了些。另外,由于 Python 的 GIL 原因,使得Locust 在单机上只能使用单核单进程,要想利用多核只能开启 Locust 的分布式配置
在实际生产环境中,无论是新业务上线,还是新功能的发布,我们都需要做整体的性能压测,以便我们能够清楚的知道系统的性能上限,而然搭建压测环境往往比较耗时,本文主要介绍怎么使用K8S快速创建locust压测服务。
Locust(俗称 蝗虫)一个轻量级的开源压测工具,基本功能是用Python代码描述所有测试。不需要笨拙的UI或庞大的XML,只需简单的代码即可。
1、Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫,寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户。
Install Python 3.6 or later, if you dont already have it.
Tasks和Events是Locust性能测试工具的核心技术,有了它们,Locust才能称得上是一个性能工具。
当我们接到压测任务的时候,如果被测系统需要登录的时候,首先需要处理登录,然后再进行其他接口压测。
安装完成 HttpRunner 后,系统中会新增locusts命令,但不会同时安装 Locust。 使用locusts -V查看时,会提示需要先安装locustio
Python locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具,可以模拟大量用户并发访问网站、API等,以测试它们的性能和承受能力。Python locust 具有易于编写和运行的脚本、实时监控和可扩展性等特点,因此在实际的软件开发中得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python locust 进行负载测试。
前段时间,公司项目需要压测某个服务.公司所有使用的都是locust作为压测脚本,该项目延续使用locust.
最近测试汪小电APP,需要针对后端创建任务的接口进行压力测试。压力测试,大部分同学第一时间想到的就是Jmeter。Jmeter虽然可以为每个用户分配一个单独的线程,提高每个用户并发数,但是每个步骤的线程分配和基准测试需要大量资源,导致一台机器上模拟的用户数量非常有限。针对大规模用户请求的性能测试使用Jmeter显然很难达到测试要求,所以决定使用Locust来模拟大规模用户请求。
Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫,寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户:
这是之前介绍过的性能监控平台的整体架构图,想要了解其它部分的搭建,可以查看相关文章《Telegraf安装与简易使用指南》、《InfluxDB安装与简易使用指南》、《Grafana安装与简易使用指南》
错误日志: C:\Users\xieboke>pip install locustio -U Collecting locustio Using cached locustio-0.999.tar.gz (267 kB) Building wheels for collected packages: locustio Building wheel for locustio (setup.py) ... error ERROR: Command errored out with exit stat
locustfile是普通的python文件。唯一的要求是至少声明一个类(我们称之为locust类),该类继承自locust类。
https://debugtalk.com/post/head-first-locust-advanced-script/
Locust是一款开源的性能测试工具,可以帮助您模拟大量用户访问Web服务器,跟踪和报告每个用户的响应时间。它使用Python编程语言编写,允许使用Python脚本编写测试脚本。Locust可以轻松扩展,以支持任何自定义断言,响应转换,模拟,分布式执行或第三方服务整合等。
目前接触以及听说过的压测工具/框架繁多,如jmeter/k6/locust/loadrunner/qload等,每个压测工具都有自己特性和不足,如何选择适合自己的压测工具,简单高效的完成自己的压测目标,是我们应该思考的问题,本文旨在对locust的特性以及实现进行梳理,方便并对qload以及jmeter进行一个简单的横向对比。
无图模式即不通过UI界面进行执行locust测试用例。locust提供了命令参数,我们只需要在执行时添加一个--headless标签即可
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。
是一款面向 HTTP(S) 协议的通用测试框架,只需编写维护一份YAML/JSON脚本,即可实现自动化测试、性能测试、线上监控、持续集成等多种测试需求。
如果你正在测试一个网站的性能,这个网站是以分层的方式构建的,包括部分和子部分,那么以同样的方式构建负载测试可能会很有用。为此,locust提供了任务集类。它是将执行的任务的集合,与直接在用户类上声明的任务非常相似。
前面已经介绍Locust基本使用与案例分享,脚本已经写好后,我们仅仅只是完成了一小部分的工作,对于监控到的数据展示以及后面的数据准确性分析、问题定位等等,我们并没有讲到。该篇简单分享一下Locust界面上面基本知识与使用。
它采用纯 Python 实现,是一个分布式用户负载测试的工具。 使用基于 Requests 库的客户端发起请求,使编写脚本大大简化; 在模拟并发方面摒弃进程和线程,完全基于时间驱动,采用协程(gevent)提供的非阻塞 IO 和 coroutine 来实现网络层的并发请求。因此单台压力机也能产生数千并发请求数。
最近想着搭建一个API测试平台,基础的注册登录功能已经完成,就差测试框架的选型,最后还是选择了httprunner,github上已经有很多开源的httprunner测试平台,但是看了下都是基于httprunner1.5.8测试框架,1.0和3.0差距还是很大的,所以自己想集成个3.0的平台,既然要继承,读懂源码必不可少
前言 连续日更12天,把接口测试基础篇基本更新完了,今天总结一下。 为什么要连续写10余篇基础? 希望能帮助大家把基础的面稍微扩展下 以简单的方式让大家了解下可能要用的的一些基本的技术 当然也希望大家能在简单的东西上进行自我扩展 接下来怎么写? Python3接口测试系列,早在7月底、8月初就把大纲初步的写好了,下面将从以下几个方面继续写。 python http.client模块相关知识及其应用于http接口测试实例 python urllib包相关知识及其应用于http接口测试实例 python url
经过了之前的铺垫:性能测试框架对比初探,目前留下来的几个测试框架就是「JMeter」、「K6」、「locust」和「FunTester」。本次测试目的是对比几种框架的在各个并发下面的发压能力和资源消耗。本次值测试了最简单的GET接口,不涉及参数和POST接口。
最近收到一项任务,就是对比主流开源性能测试框架,我搜了一些,列出来JMeter、k6、Gatling、siege、ngrinder、locust以及FunTester。
我们已经把基础知识都了解了,现在就可以进入实战脚本开发,看一下效果了。我们还是用微信公众号提供的接口,有兴趣的可以复制下面代码,可以直接在本地执行了。
大家好,今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本,这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为,而不仅仅是模拟 HTTP 请求,这使得它在性能测试领域中独树一帜。
前段时间有位朋友看完我之前的文章Locust + python + influxdb + grafana 展示性能压测QPS图表之后,咨询我如何安装Locust。
在上一篇性能专题的文章:性能专题:性能测试实施全过程指南,已提前剧透告知了,从本篇开始,将结合服务端性能测试的两款常用工具进行实战操作介绍:Jmeter和Locust。
在上一篇文章中,我们已经为大家介绍了什么是Locust,具体可参照:性能专题:Locust工具实战之开篇哲学三问,简单来说,Locust 是基于 Python 语言下的一个性能测试库,如果要想使用它来做性能测试必须要先安装 Python。
Locust 是一种易于使用、可编写脚本且可扩展的性能测试工具。并且有一个用户友好的 Web 界面,可以实时显示测试进度。甚至可以在测试运行时更改负载。它也可以在没有 UI 的情况下运行,使其易于用于 CI/CD 测试。
我个人在性能测试工作中,负载生成工具使用的大多都是jmeter,之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章,简单介绍下locust的使用方法,仅供参考。。。
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