Locust是以HTTP为主要目标构建的. 但是,通过编写触发器request_success和 request_failure事件的自定义客户端,可以轻松扩展到任何基于请求/响应的系统的负载测试 . 我们知道locust默认内部只封装httplocust:使用的是requests中的session进行了封装: 那么问题来了,如果我想测试其它协议怎么办,比如websocket  , grpc等等. 以websoket为例: 在开始之前,需要了解的几点: 1>self.client: locust

这里主要是google的grpc接口进行压测的一个栗子. Locust是以HTTP为主要目标构建的. 但是,通过编写钩子触发器request_success和 request_failure事件的自定义客户端,可以轻松扩展到任何基于请求/响应的系统的负载测试 . 我们知道locust默认内部只封装httplocust:使用的是requests中的session进行了封装: 那么问题来了,如果我想测试其它协议怎么办,比如websocket  , grpc等等. 以grpc为例: 在开始之前,需要了

最近闲着没事做,就重新研究了一下基于python语言的Locust性能测试框架 发现在压测的过程中,虽然设置了100并发,但是通过实际监控,完全看不到100并发压测的效果 通过代码AOP日志监控接口的耗时情况如下:基本在0-2ms,采用读取redis缓存数据 但是通过Locust的统计的结果是平均耗时: 测试出来的结果完全和实际情况不一样

在使用urllib或者urllib2时,有可能会等半天资源都下载不下来,可以通过设置socket的超时时间,来控制下载内容时的等待时间. 如下python代码 import socket timeout = 20 socket.setdefaulttimeout(timeout) 这样默认20秒之后就会超时. 参考 http://outofmemory.cn/code-snippet/1862/python-setting-socket-chaoshi-time

前言: locust是完全基于python,是一个简单易用的分布式负载测试工具 Locust特性 使用Python编写模拟用户行为的代码,无需繁琐的配置 分布式可扩展,能够支持上百万用户 自带Web界面 不仅能测试web系统,也可以测试其它 Locust思想 在测试过程中,一群用户将访问你的网站.每个用户的行为由你编写的Python代码定义,同时可以从Web界面中实时观察到用户的行为. Locust完全是事件驱动的,因此在单台机器上能够支持几千并发用户访问.与其它许多基于事件的应用相比,Locu

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

本文内容来自“天外归云”大神,原文链接http://www.cnblogs.com/LanTianYou/p/5987741.html,目前只对启动脚本做了一些改造,应该说是,不适用powershell脚本,而使用bat批处理文件执行.之所以这么做,是考虑到powershell脚本运行权限默认没有开启,再者,开启了之后存在一定的风险.故做了这个简单的改造. 结构目录如下:

视频讲解 点击下方链接,观看 讲解视频 https://www.bilibili.com/video/av60089015/ 动机 目前市场上对API接口做性能测试工具有 Jmeter.LoadRunner.AB.Locust等. 白月黑羽用过之后,觉得它们各有优点和不足,总体不是很满意. 所以 决定 开发一款免费的性能测试工具,希望集上面这些工具的优点,提供给大家使用.并且根据大家的反馈 不断的改进. 于是就有了 这款 HyLoad,中文名叫 黑羽压测. 特点 黑羽压测 这款工具,立足 简单易

背景: 项目需要对一批接口进行压测,要求是接口的QPS(Quest Per Second每秒请求数)达到6万以上由于楼主一直使用的压力测试工具是jmeter,但是jmeter单台电脑无法达到6万的QPS,于是使用网传比较好用的其他性能工具进行压测比较,选出一款符合要求的工具进行压测. 压测机器:Linux 4核8G由于不同的性能工具压测时消耗的系统资源不一样,防止系统资源造成的干扰,测试时服务器只运行压测工具,且非本机压本机. 示例接口,post请求,请求body可为空POST https://

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu

之前一直没有接触过websocket协议,所以一直对websocket的压测存在疑惑,在网上参考文章并不断尝试之后,终于有所得:第一次用jmeter的websoket插件,用的ws非加密协议,请求都能得到正常响应,但由于公司系统升级使用了wss加密协议,再次用该插件后发现报如下错误: - Opening new connection - Using response message pattern "" - Using disconnect pattern "" -

背景 很早之前,考虑单机执行能力,使用locust做过公司短信网关的压测工作,后来发现了一个golang版本的locust,性能是python版本的5到10倍以上,但是一直没有机会使用. 最近公司想做一个性能测试平台,技术选型要求和开发的语言一致,即golang,所以我想到了boomer,本文为boomer的使用记录. 环境安装 开发环境 安装 Python 3.7 略 locust 0.11.0 pip install locustio golang 略 boomer go get githu

NetBenchmark是针对网络服务压测订制的开源组件,组件提供TCP,HTTP和Websocket的压力测试基础功能:为了更好的符合业务需求组件不提供UI配置信息源的方式(毕竟这种方式只能作有限制测试),而是由使用者来自己制定相应的逻辑代码来进行具体的业务测试.组件基于netstandard2.0,除了可以在.NET CORE上运行外还可以在.NET FX接下来介绍一下组的使用. 引用组件 https://www.nuget.org/packages/BeetleX.NetBenchmark

性能测试PTS(Performance Testing Service)是面向所有技术相关背景人员的云化性能测试工具,孵化自阿里内部平台.有别于传统工具的繁复,PTS以互联网化的交互,面向分布式和云化的设计,更适合当前的主流技术架构.无论是自研还是适配开源的功能,PTS都可以轻松模拟大量用户访问业务的场景,任务随时发起,免去搭建和维护成本.更是紧密结合监控类产品提供一站式监控.定位等附加价值,高效检验和管理业务性能. 脚本工具:Apache JMeter 压测平台: PTS 测试目的 供应链客户

简述 产品经理鉴于运营反馈并对程序的websocket长连接保持怀疑的态度,让我对websocket服务器进行压力测试,我内心是拒绝的. 开发思路 查阅websocket的相关资料,查到python的websocket有两个连接方式,长连接:WebSocketApp,短连接:create_connection. 使用 WebSocketApp 的话,我没办法获取websocket服务器端返回的数据,这个我还在研究,这里使用 create_connection 来进行压测. 连接: 1 ws =

我是听朋友提起的"蝗虫"(Locust),然而她不想用python,我就拿来试一试~ http的 各种压测工具也已经太多了,所以主要是试试locust在当前比较流行的rpc协议上的效果 目的 -- 调研locust应用于grpc协议 服务 -- grpc的helloworld 一  环境准备 1 需要python环境,我使用的是python2.7 2 安装locust pip install locustio pip install pyzmq // 分布式运行多个起压locust时使

概述 这是关于 Swoole 入门学习的第十篇文章:压测 swoole_websocket_server 性能. 第九篇:Swoole Redis 连接池的实现 第八篇:Swoole MySQL 连接池的实现 第七篇:Swoole RPC 的实现 第六篇:Swoole 整合成一个小框架 第五篇:Swoole 多协议 多端口 的应用 第四篇:Swoole HTTP 的应用 第三篇:Swoole WebSocket 的应用 第二篇:Swoole Task 的应用 第一篇:Swoole Timer 的

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

概述 Hprose(High Performance Remote Object Service Engine),国人开发的一个远程方法调用的开源框架.它是一个先进的轻量级的跨语言跨平台面向对象的高性能远程动态通讯中间件,它支持众多语言,例如nodeJs, C++,.NET,Java,Delphi,Objective-C,ActionScript,JavaScript,ASP,PHP,Python, Ruby,Perl等. 什么是RPC? RPC(Remote Procedure Call Pr

作者 | 代序 阿里云云原生技术团队 本文整理自<Serverless 技术公开课>,"Serverless"公众号后台回复"入门",即可获取系列文章 PPT. 导读:本次课程介绍在 SAE 场景下,如何借助压测工具与 SAE 弹性能力来应对大促的实践.主要包含 3 部分要点:传统大促面临的挑战.SAE 大促方案以及快速压测验证. 传统大促挑战 一次常见的大促活动,技术人员通常会从下面几个方面着手,进行准备工作: 架构梳理:对参与大促的服务,进行系统性的