locust+python全链路压测总结

1. 什么是接口？

为系统提供数据服务的叫做接口（Interface）

locust安装

pip install locust

安装完成后：locust -h查看是否安装成功

2. 如何编写locust脚本？

编写locust脚本主要分为以下几个步骤：

1. 导入Locust类
2. 定义用户行为
3. 定义任务
4. 运行脚本

2.1 导入Locust类

from locust import HttpUser, task, between

2.2 定义用户行为

class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)

    @task
    def my_task(self):
        self.client.get("/api/users")

2.3 定义任务

class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)

    @task
    def my_task(self):
        self.client.get("/api/users")

2.4 运行脚本

from locust import HttpUser, task, between

class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)

    @task
    def my_task(self):
        self.client.get("/api/users")

# 运行脚本：locust -f my_locust_script.py --host=http://example.com

3. 如何运行locust脚本？

运行locust脚本有两种方式：

1. 命令行运行：locust -f my_locust_script.py --host=http://example.com
2. 代码运行：

from locust import runners

def main():                 
        # 运行脚本              
        runners.locust_runner.run_locust_file("my_locust_script.py", host="http://example.com")

if __name__ == "__main__":
        main()

4. 如何分析locust脚本的性能？

locust提供了一些性能分析工具，包括：

1. 统计信息：locust -f my_locust_script.py --host=http://example.com --stats-csv=stats.csv
2. 分析统计信息：locust -f my_locust_script.py --host=http://example.com --csv=stats.csv --no-web --only-summary
3. 分析统计信息：locust -f my_locust_script.py --host=http://example.com --csv=stats.csv --no-web --only-summary --show-task-ratio
4. 分析统计信息：locust -f my_locust_script.py --host=http://example.com --csv=stats.csv --no-web --only-summary --show-task-ratio --show-percentile-stats

5. 如何优化locust脚本？

1. 优化用户行为：
   1. 减少并发用户数：通过设置并发用户数，可以控制脚本的并发用户数，减少脚本的压力。
   2. 优化请求：优化请求，可以提升脚本的吞吐量。
   3. 优化请求参数：优化请求参数，可以提升脚本的响应速度。
   4. 优化请求方式：优化请求方式，可以提升脚本的响应速度。
   5. 优化请求头：优化请求头，可以提升脚本的响应速度。
   6. 优化断言：优化断言，可以提升脚本的响应速度。
   7. 优化代码：优化代码，可以提升脚本的响应速度。
2. 优化脚本：
   1. 优化代码结构：优化代码结构，可以提升脚本的响应速度。
   2. 优化代码逻辑：优化代码逻辑，可以提升脚本的响应速度。
   3. 优化代码性能：优化代码性能，可以提升脚本的响应速度。
   4. 优化代码配置：优化代码配置，可以提升脚本的响应速度。
   5. 优化代码环境：优化代码环境，可以提升脚本的响应速度。
   6. 优化代码部署：优化代码部署，可以提升脚本的响应速度。
3. 优化服务器：
   1. 优化服务器硬件：优化服务器硬件，可以提升脚本的响应速度。
   2. 优化服务器软件：优化服务器软件，可以提升脚本的响应速度。
   3. 优化服务器网络：优化服务器网络，可以提升脚本的响应速度。
   4. 优化服务器负载：优化服务器负载，可以提升脚本的响应速度。
   5. 优化服务器配置：优化服务器配置，可以提升脚本的响应速度。

下面是部分优化代码：

 @task(weight_t1)
    def test_register_login(self):
        # 注册用户(web)
        uri = "/usercenter/v1/web/register/account"
        username = "web" + random_data_time_string(rule="time_ms", return_str=True)
        req_body = {
            "user_name": username,
            "coin_code": coin_code,
            "password": default_pwd,
            "application_id": application_id,
            "use_type": 1,
            "app": "web",
            "invite_code": invite_code
        }
        with self.client.post(path=uri, headers=default_headers, json=req_body, catch_response=True) as responses:
            if responses.status_code == 200 and responses.json().get("code") == 0:
                responses.success()
            else:
                responses.failure("注册失败")