前言 作为一个开源分布式压测工具，Locust其实解决这么一个问题：Locust并发机制摒弃了进程和线程，采用协程机制，从而可以大幅提高单机的并发能力。...简介 经过一段时间的服务端性能测试，也先后了解及使用过一些性能测试工具，本篇中，向大家推荐Locust这款开源工具。...Locust的本意为”蝗虫“，意为由Locust生成的并发请求就跟一大群蝗虫一样，对我们的被测系统进行攻击，以此来检验系统在高并发下的性能。大家可以随意感受下。 ?...在Locust测试框架中，测试场景是采用Pure Python脚本描述，并且HTTP请求完全基于Requests库。...（二）多进程分布式运行 不管是单机多进程，还是多机负载模式，运行方式都一样，都是先运行一个master，再启动多个slave 启动master时，需要使用--master
最近由于项目需要，在研究打压测试工具，以及当测试连接过多后端服务器配置问题 测试工具选用locust，locust中文意思为蝗虫，可以想象，locust就像成片的蝗虫，扑向我们的服务。...它支持分布式的打压测试，每个实例可自定义执行任务，执行任务可用python脚本实现，具体如何写python脚本这里就不详细介绍了，网上能搜到很多相关资料，这次的文章主要着重介绍如何实现我们的需求以及对遇到的问题分析...遇到的问题主要是两个：如何在每次执行任务都使用新的连接，大量连接时如何处理大量出现的TIME_WAIT连接 首先，我的测试场景是，大量的客户端会间歇性的请求服务器，并不会长时间连接，基本可以理解为每次请求都是短连接...recycle，默认都是关闭的，这两个参数必须在timestamps打开的前提下才能生效使用 注意：对于tw的reuse、recycle其实是违反TCP协议规定的，服务器资源允许、负载不大的条件下...修改后测试，16个slave实例，模拟480个用户压测查询接口，客户端与服务器均不再出现大量TIME_WAIT连接，RPS轻松上3k 服务器硬件配置较低，2核2G内存，不需要打的特别狠，满足需求即可 ?
主节点需要连接到它的辅助节点，然后它才能运行负载测试。...分布式主机的主机或IP地址 负载测试。...--master-port MASTER_NODE_PORT 蝗虫使用的连接端口 进行分布式负载测试的主机...进步模式 其实在locust分布式中，还可以使用一种模式——进步模式，具体命令如下： --step-load 启用步进模式 --step-users 每级的用户增量 --step-time...增量间隔 这两个参数放在主机命令中执行，可以满足一些复杂性能测试场景。
环境准备： python3.6 windows电脑 locust Locust简介 Locust是一款易于使用的分布式用户负载测试工具。...它用于对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少并发用户。 这个想法是，在测试期间，一群蝗虫（Locust）会攻击你的网站。...您定义了每个蝗虫Locust（或测试用户）的行为，并且实时地从Web UI监视群集过程。这将有助于您在让真正的用户进入之前进行测试并识别代码中的瓶颈。...每个蝗虫蜂拥到你的网站实际上是在自己的进程内运行（或者是greenlet，这是正确的）。这允许您在Python中编写非常富有表现力的场景，而不会使代码复杂化。...三个图标分别是 吞吐量/每秒响应事务数（rps）实时统计 平均响应时间/平均事务数实时统计 虚拟用户数运行
Locust介绍 Locust是基于事件的分布式负载测试工具。名字和logo都代表蝗虫/蚂蚱，解释是因为它们总是成群。...老板【CPU】刚开始投资【花费资源】买了一条生产线【创建了一个进程】，然后招聘了一个工人【创建单线程】进行生产，为了提高效率，老板又招聘了一些工人【多线程】。...基于webUI界面，可以实时显示相关的测试结果 支持分布式测试，用户界面基于网络，因此具有跨平台且易于扩展的特点 所有繁琐的I/O和协同程序都被委托给gevent，替代其他工具的局限性 官网说：这个很简单...点击Start swarming开始执行 可以看到数据是不停的在变动，点击红色Stop按钮，即可停止 切换标签页到Charts即可查看图表 在Download Data页签可以下载csv数据或者测试报告...响应时间，单位为毫秒 Average：平均响应时间，单位为毫秒 Min：最小响应时间，单位为毫秒 Max：最大响应时间，单位为毫秒 Average Size：平均响应数据大小，单位为字节； Current RPS
前言 最近学习python也想通过python中的locust模块做性能测试，简单介绍下。...[Locust是一个易于使用，分布式，用户负载测试工具。它用于负载测试web站点(或其他系统)并计算一个系统可以处理多少并发用户。]...[在测试中，一群蝗虫会攻击你的网站。每个蝗虫(或者测试用户)的行为由您定义，集群过程由web UI实时监控。这将帮助您在让真正的用户进入之前进行测试并识别代码中的瓶颈。]...每个聚集在你的站点上的蝗虫实际上是在它自己的进程中运行的(或者说是greenlet)。这允许您用Python编写非常有表现力的场景，而不用回调使代码复杂化。]...Charts图形显示 吞吐量/每秒响应事务数（rps）实时统计 平均响应时间/平均事务数实时统计 虚拟用户数运行 如果停止点击 总结： 以上是简单上手demo，只要会python基础，
目前做性能测试，比较简单常用的工具就是jmeter，但是对于一些复杂需求和场景需要编写java代码，如果只会Python能做性能测试吗，当然可以，今天就介绍一下Python强大的性能测试框架Locust...Locust简介 一个基于python语言的开源性能测试工具，Locust直译为蝗虫，比喻他能产生蝗虫般成千上万的并发，内部使用requests完成http请求，使用协程完成并发请求，提供WebUI美观方便...，支持分布式并发，当然也可以根据需要进行二次开发。...，运行完成，查看测试统计如下，类似于jmeter中聚合报告的内容： Type：请求的类型，例如GET/POST。...Average size：平均网络字节数 Current RPS：每秒请求书(TPS)。 Current Failures/s：每秒失败数。 响应时间和TPS曲线图
tool.` 一个开源负载测试工具。...从前面我们可以得知，官网对Loucst定位是一款负载测试工具。...在官方文档中，关于Locust介绍有这样一段描述： 通过上述官网对Locust的介绍，可以进一步加深认识Locust：它是一款开源的分布式负载测试工具，使用Python代码定义用户行为，完全基于事件驱动...关于第一点，尽可能模拟到真实用户行为：我们从上述介绍中可以得知，在Locust中，测试场景皆是采用纯Python脚本进行描述的。...而协程避免了系统级资源调度，由此可以大幅提高单机的并发能力。并且Locust支持分布式多机联合测试，从而可以实现极高的并发数。 6.
并发测试：模拟多个用户同一时间访问一个系统，模块或数据记录等其他并发操作，关注系统可能存在的性能瓶颈，如内存泄漏，线程死锁或资源竞争等问题。...稳定性测试：又称可靠性测试，主要是通过长时间（7*24 小时）模拟被测系统的测试负载，来观察系统在长期运行过程中是否有潜在的问题。...容量规划的主要目的是，解决当系统负载将要达到极限处理能力时，我们应该如何通过垂直扩展（增加单机的硬件资源）和水平扩展（增加集群中的机器数量）增加系统整体的负载处理能力的问题。...中文意为：蝗虫，蝗虫过境，寸草不生。 主要特点 使用Python语言编写用户测试场景 分布式、可扩展，支持成千上万的用户 基于事件驱动，基于gevent协程实现并发机制。...测试负载组成 虚拟用户脚本 各个虚拟用户脚本的并发数量 总的并发用户数 2. 负载策略 加压策略 减压策略 最大负载运行时间 延时策略 3.
图2 Locust官网主页 在图2 官网主页介绍中，有两句对Locust的描述： `An open source load testing tool.` 一个开源负载测试工具。...从前面我们可以得知，官网对Loucst定位是一款负载测试工具。 而Locust一词英文翻译过来的意思为蝗虫， ?...寓意为：Locust工具生成的并发请求就跟一大群蝗虫一般，对我们的被测系统发起攻击，并以此检测系统在高并发压力下是否能正常运转。 在官方文档中，关于Locust介绍有这样一段描述： ?...通过上述官网对Locust的介绍，可以进一步加深认识Locust：它是一款开源的分布式负载测试工具，使用Python代码定义用户行为，完全基于事件驱动，在模拟并发时，Locust基于gevent协程、非阻塞...而协程避免了系统级资源调度，由此可以大幅提高单机的并发能力。并且Locust支持分布式多机联合测试，从而可以实现极高的并发数。 6.
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。...（1）蝗虫过境，你的系统扛得住吗？ （2）一款hackable的压测工具Locust(一) （3）一款hackable的压测工具Locust(二) ?...locust -f demo.py --host=http://test.sogou -f 参数是指定运行的脚本 —host是指定运行服务的host地址 可以在命令后添加参数--master和--slave进行分布式测试...运行成功后，会成功返回服务启动的端口号，如果是在本机上搭建的locust，可以直接在浏览器中输入http://localhost:8089（默认端口）。...三、测试结果 本次测试共启动了8个slave。测试的结果展示如下。 吞吐量/每秒响应事务数（rps）实时统计 ? 平均响应时间/平均事务数实时统计 ? 虚拟用户数运行 ?
） 4、可恢复测试 测试系统能否快速地从错误状态中恢复到正常状态。...比如，在一个配有负载均衡的系统中，主机承受了压力无法正常工作后，备份机是否能够快速地接管负载。可恢复测试通常结合压力测试一起来做。...二.常用压测方法详细操作 2.1并发测试 基础线程组（强调单位时间的并发， 不存在绝对并发），主要适用超卖超发（如多人同时抢一个或多个库存）以及瞬间流量的压力测试场景 2.2压力测试 持续不断地增加负载...四、总结 1、RPS模型适用于找出业务/服务器瓶颈及承受能力 2、RPS模型下的吞吐量控制、RPS控制均有缺点，如tps起伏大、大流量瞬间施压过大、线程组设置不准等；此模式目前可用Arrivals Thread...分布式测试时，本地jmeter作为控制机(master)，其它机器做为执行机(slave)。
https://github.com/locustio/locust 13000+星 简介 Locust是易于使用的分布式用户负载测试工具。...它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户。 这个想法是，在测试期间，大量的模拟用户会攻击您的网站。...群集您站点的每个蝗虫实际上都在其自己的进程中运行（正确地说，是Greenlet）。 这使您可以在Python中编写非常有表现力的场景，而不会使回调复杂化代码。...Locust 需要自己编写 python 脚本，压测负载脚本主要包含两个子类UserTask和WebsiteUser，一个用户行为类，用于定义用户的具体行为，一个设置用户性能测试类。...Locust类其实好比一群蝗虫，每个蝗虫就是一个Locust类的实例，而TaskSet类就是蝗虫的大脑，控制着蝗虫的行为。也就是我们测试中实际场景中的任务集合。
作者：Alex Leong 重试是处理分布式系统中的部分或瞬态故障的基本机制。但重试也可能是危险的，如果做得不好，他们可以迅速将一个小错误升级为系统范围的中断。...在这篇文章中，我们描述了我们如何在Linkerd 2.2里设计重试，使Linkerd能够在最小化风险的同时，自动提高系统可靠性。...这使Linkerd能够自动处理服务中的部分或瞬态故障，而无需应用程序知道：如果请求失败，Linkerd可以再次尝试！结合Linkerd的请求级负载平衡，这允许Linkerd处理各个pod的故障。...您需要选择一个足够高的数字，以便在出现某种故障时发挥作用，但不要太高，以至于当系统真正失败时会在系统上产生额外负载。在实践中，您通常会从帽子中选择最大重试次数（例如3），并希望获得最佳效果。...因此，使用重试预算可以明确在提高成功率和额外负载之间进行权衡。您的重试预算正是您的系统愿意从重试中接受的额外负载。
如果一台计算机不足以模拟所需的用户数量，那么Locust将支持运行分布在多台计算机上的负载测试。 可以使用--master标志在主模式下启动Locust的一个实例。...注意： 在运行Locust分布式系统时，主计算机和每个从属计算机都必须具有Locust测试脚本的副本。 当分布式运行的时候，建议启动的模拟用户数量要大于Locust类的数量X从机的数量。...) 非UI模式下分布式运行Locust 详见 性能测试Locust--(6)非UI模式下分布式运行Locust (https://blog.csdn.net/zbj18314469395/article.../details/104416996) 逐步负载模式下分布式运行Locust 详见 性能测试Locust--(4)逐步负载模式 (https://blog.csdn.net/zbj18314469395.../article/details/104391302) 提高蝗虫的性能 如果你打算运行大规模负载测试，你可能会对使用Locust附带的备用HTTP client 感兴趣。
性能测试的三个核心原理是什么？ 1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件，而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的，电脑的cpu是多线程的。...确定性能指标，比如：事务通过率为100%，TOP99%是5秒，最大并发用户为1000人，CPU和内存的使用率在70%以下 2.制定性能测试计划，明确测试时间(通常在功能稳定后，如第一轮测试后进行)和测试环境和测试工具...Jmeter中可以用rps定时器或者阶梯加压线程组。 你们系统哪些地方(哪些功能)做了性能测试？ 选用了用户使用最频繁的功能来做测试，比如：登陆，搜索，提交订单 你们的并发用户数是怎么确定的？...，Concurrency Thread Group） 并发用户模式的负载：不断增加并发用户数，发现瓶颈 吞吐量模式的负载：不断增加每秒请求数（rps）对服务端施压，发现tps瓶颈 压力测试：tps...6.硬件资源 包括CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等） 7.压力机 单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，会影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决问题
探索 Fortio 如何与 Istio 集成，使用 Bookinfo 应用和流行的 DevOps 工具（如 Kubernetes、Prometheus 和 Grafana）在微服务架构中进行高效的性能测试和监控...首先，我们使用一个名为 Fortio 的负载测试工具，该工具以每秒指定请求数 (RPS) 运行，记录执行时间的直方图并计算百分位数 - 例如，P99，99% 的请求花费的时间少于该数字。...负载测试 details 服务 我进行了与 Quentin 相同的测试，通过 10 个连接向 details 服务发送 100 RPS，并收集了无网格和环境的结果。...使用连接关闭进行负载测试 接下来，我探索了运行相同的负载测试，并设置了 Connection: close 标头。这强制禁用任何 HTTP 连接池，这是测试此假设的好方法。...Ztunnel 默认情况下启用了 TCP_NODELAY，这有助于在表 1 中，当旧的 details 服务未启用 TCP_NODELAY 时，环境性能比无网格性能有所提高。
所谓关键配置参数是指那些供关键路径组件（如 worker 和调度器）使用的参数。 这些配置会缓存在组件中，所以如果中央控制器出现故障，系统仍能正常运行（只是不能重新配置了）。...为了提高效率，提交者会批量处理这些调用请求，并通过一个操作写入 DurableQ。 提交者通过一个分布式键值存储来实现大型参数存储，并内置了速率限制策略。...JIT 编译有以下三个执行阶段： 由几个 worker 测试新代码； 由 2% 的 worker 进一步测试代码；有些执行 JIT 编译性能分析； JIT 是在接收到函数调用请求之前完成，消除了延迟。...工作者进程的内存利用率 XFaaS 如何有效地处理负载峰值 函数资源配额：每个函数都有一个配额，由其所有者设置，该配额定义了它每秒的 CPU 周期。该配额会转换为每秒请求数（RPS）速率限制。...它可以设置并发级别，并使用慢启动方法管理 RPS 转移。 我们过去遇到的一些挑战，如 XFaaS 函数使 TAO 数据库过载导致服务级联故障，突显了这些保障措施的必要性。
在每个级别中，我们针对 Linkerd、Istio 和无服务网格的情况分别进行了6次独立运行，每次持续10分钟的负载。在两次运行之间，所有的基准测试和网格资源都进行了重新安装。...它从客户端（负载生成器）的角度来测量延迟，其中包括集群网络上的时间、应用程序中的时间、代理中的时间等等。...两种服务网格都能够添加重试和超时，以及以各种方式进行转移流量，但在本实验中没有明确使用这些功能。 没有启用分布式追踪、多集群通信或其他mesh-y功能。...这些数据在所有吞吐量级别上是相当一致的，因此我们将重点关注最高负载的的2,000RPS 情况。...未来的工作 奇怪的是，尽管Linkerd在这些基准测试中表现出色，但我们还没有集中精力对代理进行性能调优。我们期望在未来通过提高性能以带来额外的收益。
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