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前言

本文为Locust性能测试工具的入门指南，旨在帮助读者快速上手并掌握基本使用方法。文章将分为入门脚本、启动页面介绍和性能测试参数三个主要部分，内容详实且易于理解。

入门脚本

以下是一个基于Locust框架的简易入门脚本，用于快速搭建一个性能测试用例：

# -*- coding: utf-8 -*-
from locust import HttpUser, task, between
class QuickstartUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2.5)
    
    @task
    def baidu_index(self):
        self.client.get("/")
    
    @task(3)
    def search_locust(self):
        self.client.get("?wd=locust")

代码说明：

- `QuickstartUser`类继承自`HttpUser`，表示一个模拟用户的用户类。 - `wait_time`属性设置了每个任务之间的随机等待时间（1-2.5秒），模拟真实用户的操作延迟。 - `@task`装饰器用于定义任务，`baidu_index`方法模拟访问百度首页。 - `@task(3)`装饰器用于设置任务的执行权重（3），表示这个任务的重要性比其他任务高。 - `search_locust`方法模拟搜索“locust”关键词的操作。

运行测试：

将脚本保存为`.py`文件，运行命令`locust -f {file_path} --web-host=127.0.0.1`即可启动性能测试。

启动页面介绍

Locust的启动页面提供了几个关键设置选项：

模拟用户数（Number of users to simulate）：设置虚拟用户的数量。

用户启动速率（Hatch rate）：每秒产生的虚拟用户数。

目标主机（Host）：指定测试的目标网址。

启动性能测试（Start swarming）：点击按钮后，开始大量用户同时访问目标服务器的测试。

通过这些设置，可以快速配置并启动性能测试场景。

性能测试参数说明

在性能测试过程中，系统会提供一系列关键指标：

请求类型（Type）：如HTTP GET/POST等。

请求路径（Name）：具体的URL地址。

请求数量（request）：当前同时进行的请求总数。

失败请求（fails）：测试过程中失败的请求总数。

90%ile响应时间（90%ile (ms)）：90%的请求的响应时间。

中位数响应时间（Median）：中间值响应时间。

平均响应时间（Average）：所有请求的平均响应时间。

最小响应时间（Min）：最短的响应时间。

最大响应时间（Max）：最长的响应时间。

平均请求大小（Average size (bytes)）：单位字节的平均请求大小。

当前吞吐量（Current RPS）：每秒处理的请求数量（RPS）。

当前失败率（Current Failures/s）：每秒失败的请求数量。

这些指标为性能测试提供了全面的分析数据，有助于评估服务器性能和系统负载。