Locust用户手册

Locust是一个基于Python语言的开源压力测试工具，通过模拟虚拟用户进行并发访问，测试目标站点的性能和稳定性。本手册详细介绍如何使用Locust进行压力测试，包括基础、高阶和拓展内容。

一、基础使用

1. 安装Locust

首先需要安装Python3，在命令行窗口输入以下命令：

```
pip install locust
```

2. 编写测试脚本

在Python IDE中创建一个.py文件，在文件中写入测试脚本。下面是一个示例：

```
from locust import HttpUser, between, task

class WebsiteUser(HttpUser):
wait_time = between(5, 15)

@task
def index(self):
self.client.get("/")

@task
def stats(self):
self.client.get("/stats/requests")
```

在这个示例中，我们定义了一个名为WebsiteUser的HttpUser类，模拟一个用户并发访问站点的行为。wait_time方法模拟了用户之间访问的间隔时间，@task方法定义了用户的访问行为，这里定义了两个任务：访问网站首页和访问统计页面。

3. 运行测试

在命令行中输入下面的指令启动测试：

```
locust -f my_locust_file.py
```

这里my_locust_file.py是你的测试脚本文件名，会自动启动Locust web UI。在浏览器中输入testing IP:8089访问web界面，设置你的用户数和请求数量等参数，开始压力测试。

4. 停止测试

压力测试结束后可以在Locust web界面中停止测试运行。

二、高级使用

1. 数据处理

在压力测试中，通常需要使用随机数据模拟不同的用户行为。Locust可以使用Python的random模块生成随机数据。例如：

```
from locust import HttpUser, between, task
import random

class WebsiteUser(HttpUser):
wait_time = between(5, 15)

@task
def index(self):
page = '/product/{}'.format(random.randint(1, 100))
self.client.get(page)
```

在这个例子中，使用random.randint(1, 100)生成1和100之间的随机整数，然后构造一个URL来访问网站。

2. 数据校验

在测试过程中，需要对请求返回数据作出验证。Locust提供了几种断言方法：

- assert_http_code：断言HTTP状态码是否正确
- assert_in_response：断言响应是否至少包含特定字符或值
- assert_not_in_response：断言响应不包含任何给定字符或值
- assert_exit_code：断言进程退出代码是否正确

下面是一个简单的代码示例：

```
from locust import HttpUser, between, task

class WebsiteUser(HttpUser):
wait_time = between(5, 15)

@task
def index(self):
res = self.client.get("/")
assert res.status_code == 200
assert "Hello, world!" in res.text
```

在这个例子中，使用了两个传统的断言方法assert res.status_code == 200和assert "Hello, world!" in res.text，保证请求的页面状态码为200，且返回包含特定的文本内容。

3. 分布式测试

Locust可以通过master和slave的方式来运行分布式测试。在master节点中管理测试配置和监控测试进度，在slave节点中执行测试。可以使用以下命令启动一个slave节点：

```
locust -f locustfile.py --slave --master-host=127.0.0.1
```

`locustfile.py`是测试脚本的名称，`--slave`参数表示当前节点是Slave节点，`--master-host`参数指定Master节点的IP地址。

4. 设置插件

Locust可以通过安装第三方插件，来扩展其功能和特性。可以使用以下命令

安装官方插件：

```
pip install locust-plugins
```

安装完成后，在测试脚本的文件头部引入所需的插件即可直接使用。

5. 集成其他工具

Locust可以与其他一些测试框架或测试管理工具进行集成，以更好地嵌入到整个软件测试流程中，例如：Jenkins、TravisCI、GitLab CI等。

三、拓展功能

除了上述基础和高级使用方法之外，Locust还有一些其他的功能和扩展，例如：资源监控、图表展示、Docker支持等。

1. 资源监控

Locust可以监控被测系统的资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘等。使用pyMonitor或psutil等第三方工具采集系统资源数据，可以对性能中的资源瓶颈和问题进行定位和优化。

2. 图表展示

Locust可以将压测数据展示成图表，更直观的呈现测试结果。

3. Docker支持

Locust可以在Docker环境中运行，以更方便的进行测试。

使用以下命令启动Locust Docker容器：

```
docker run -p 8089:8089 -v $PWD:/mnt/locust locustio/locust -f /mnt/locust/locustfile.py
```

其中，8089是容器内部Locust web界面的端口，-v选项将当前目录挂载到容器中，locustio/locust是Locust官方提供的Docker镜像。

综上所述，Locust是一个易于使用、灵活、可拓展的Python压力测试工具，非常适合中小型Web应用的测试。通过学习本手册，你可以了解到Locust的基础、高级以及拓展功能，可以根据需求选择相应的使用方法和工具，开展压力测试，提高产品性能和稳定性。