目录结构
一、性能测试工具PK
二、Locust工具下载 & 安装
三、接口性能测试-案例
1.测试服务器
2.测试场景
3.脚本实现
4.执行测试
5.测试结果-查看
一、性能测试工具PK
常用的性能测试，如：LoadRunner、JMeter。LR和JMeter一类采用进程和线程的测试工具，很难在单机上模拟出较高的并发压力，而Locust的并发机制摒弃了进程和线程，采用协程（gevent）机制，可在单机上模拟较高量的用户，支持多机器联合测试。协程避免了系统级资源调度，因此可以大幅提高单机的并发能力。
- LoadRunner：业界有名的商业化性能测试工具，功能非常强大。该工具的体积比较大、价格昂贵、操作和分析过程也比较复杂，若硬件配置和其他资源有限的情况下，一般不推荐使用该工具进行性能测试
- JMeter：非常有名的开源性能测试工具，功能也很完善，基于Java环境运行
- Locust：同是开源的性能测试工具，基于Python。简洁、轻量、高效，支持分布式测试、可扩展、支持成千上万并发用户
Locust
An open source load testing tool. Define user behaviour with Python code, and swarm your system with millions of simultaneous users.
一款开源的负载测试工具，使用Python代码定义用户行为，并让数百万的并发用户聚集到您的系统中。
Locust完全基于Python编程语言，以纯Python描述测试脚本，且HTTP请求完全基于Requests库。除HTTP/HTTPS协议之外，Locust还可测试其他协议的系统，只需采用Python调用对应的库进行请求描述即可。
二、Locust工具下载 & 安装
官网地址-传送门：https://www.locust.io
Locust官方文档：https://docs.locust.io/en/latest/installation.html
使用pip命令安装Locust：
pip install locustio
本系统中同时安装有Python2和Python3，本次以Python3的pip工具安装Locust，命令为：pip3 install locustio
检则安装效果：
locust --help
Locust安装 OK
三、接口性能测试-案例
1.测试服务器
被测接口为Restful风格的接口，其服务环境搭建可参看前文：
[1] Django-数据库配置、数据序列化、视图创建、URL路由配置、API编辑操作
[2] Django接入Swagger，生成Swagger接口文档-操作解析
2.测试场景
被测接口：
URL1 = http://127.0.8.1:8000/users/
URL2 = http://127.0.8.1:8080/groups/
对以上2个接口进行性能测试，实现接口负载场景：
1）每秒生成2个用户，总共生成30个用户
2）负载测试3min，查看接口的平均响应时间
3.脚本实现
restful_api_locust.py
from locust import HttpLocust,TaskSet,task
class UserBehavior(TaskSet):
@task(2)
def test_users(self):
self.client.get("/users/",auth=('admin','admin123'))
@task(1)
def test_groups(self):
self.client.get("/groups/",auth=('admin','admin123'))
class WebsiteUser(HttpLocust):
task_set = UserBehavior
min_wait = 3000
max_wait = 6000
PS：以上脚本中没有出现被测接口的主机Host，可在WebsiteUser类中定义该变量，也可在执行Locust命令时添加（本次通过Locust命令添加）
- UserBehavior类：通过继承TaskSet类，用于描述用户行为
| 函数项 | 表征含义 |
|---|---|
| @task( |
装饰对应方法为一个事务，括号中的数字 若未作注明，则默认为1:1 |
| test_users() | 该方法表示一个用户行为，本例为请求user接口 |
| test_groups() | 该方法表示请求group接口 |
| client.get() | 用于指定请求的路径 |
- WebsiteUser类：用于设置性能测试
| 函数项 | 表征含义 |
|---|---|
| task_set | 指向一个定义的用行为类 |
| min_wait | 执行事务之间用户等待时间的下限（单位：ms） |
| max_wait | 执行事务之间用户等待时间的上限（单位：ms） |
4.执行测试
操作命令：
locust -f F:\Py_Script\api_testing\Locust\restful_api_locust.py --host=http://127.0.0.1:8000
-f {LOCUSTFILE}：LOCUSTFILE指定locust测试脚本的绝对路径
--host={PORT}： PORT指定被测接口服务的主机
在命令行执行以上命令后，可查看到Locust测试服务所监听的端口号为8089
在浏览器访问 http://localhost:8089/ 即可打开Locust的Web端测试界面，如下：
Number of users to simulate：并发用户数
Hatch rate (users spawned/second)：每秒生成的用户数
5.测试结果-查看
输入并发数、每秒生成的用户数，然后点击“Start swarming”开始执行压测
执行过程中，随着并发用户数逐渐增多，向设定的目标并发数靠近，达到目标值后并发数则不再继续增加
性能则试参数：
| 性能参数 | 含义 |
|---|---|
| Type | 请求的类型，如：GET/POST |
| Name | 请求的路径 |
| request | 当前请求的数量 |
| fails | 当前请求失败的数量 |
| Median | 中间值，一半的服务器响应时间低于该值，而另一半高于该值 |
| Average | 平均值，所有请求的平均响应时间 |
| Min | 请求的最小服务器响应时间 |
| Max | 请求的最大服务器响应的间 |
| Content Size | 单个请求的大小，单位字节 |
| reqs/sec | 每秒钟请求的个数，点击Charts菜单可以查看性能图表 |
查看图表：
Total Requests per Second
Response Times (ms)
Number of Users
下载测试统计数据：
Request Statistics
Response Time Distribution
参考资料：
[1] Scalable user load testing tool written in Python: Locust
[2] Locust性能测试框架，从入门到精通
[3] Locust学习总结分享
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