Locust基于本地宿主机实现分布式压测部署

一、Locust分布式部署

在使用Locust进行压测时，我们往往需要使用分布式的方式来进行压测，因为分布式可以很好的降低宿主机创造并发用户的压力，而且也能够更好的满足我们创造大量并发用户的需求。那么实现分布式压测时我们一般都会考虑到多机压测，例如使用Jmeter、LR时，在进行分布式压测时都需要多台机器进行部署才可以实现，我个人猜想是由于Jmeter与LR都是基于线程来创建并发用户的，一个并发用户就是一个线程，所以需要实现分布式的话只能多台机器一同协作完成。

而Locust则不同，Locust是基于协程实现并发用户的，协程是比线程更小的单位，也称为子线程，在一个线程中可以运行多个协程。所以基于协程的Locust，在进行分布式部署时，不仅可以进行多机压测部署，而且还可以在一台宿主机中完成，两者的部署方式相同，不过本篇博客主要介绍在本地宿主机如何结合Python进行分布式部署，下面具体介绍给大家。

二、Locust本地宿主机部署步骤

1、先写好一个基于locust的locust运行文件

首先我们需要通过python+locust写出程序需要运行的.py文件，这是运行locust的基础，具体如何写请百度

import os
from locust import HttpLocust,TaskSet,task

#定义任务类
class UserTask001(TaskSet):
    @task   #申明需要执行的任务
    def get_index(self):
        self.client.get('/')    #client是requests的对象

    @task
    def get_image(self):
        self.client.get('/s?ie=utf-8&wd=locust视频')

#执行任务类
class WebSiteUser(HttpLocust):
    task_set = UserTask001  #定义需要执行的任务集
    min_wait = 1000 #最小等待时间(思考时间)
    max_wait = 2000 #最大等待时间(思考时间)
    host = 'http://www.baidu.com'   #设定请求的域名

2、创建locust运行的master

写好需要运行的locust文件之后，我们需要先利用命令“locust -f xxxx.py --master”创建一个master，这个master不参与创建并发用户的工作，它主要是进行监听以及收集统计数据，从而提供给web端，当然我们完全可以利用python当中的os的system函数直接编写出cmd命令进行运行（下面的uc_locust_run.py改成你自己的py文件名称即可）

if __name__=="__main__":
    #开启master模式
    os.system('locust -f uc_locust_run.py --master')

此时我们运行py文件，可以看到以下的信息，则说明我们已经启动了locust分布式的主节点master

[2019-06-17 13:37:03,159] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089
[2019-06-17 13:37:03,189] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.main: Starting Locust 0.9.0

3、创建locust运行的slave

在创建好了master之后，我们就可以创建用于制造并发用户的分支节点slave了，方法就是复制master的文件，然后修改一下文件名称，一定要保证slave运行的文件与master文件是一样的，自己的机器有多少个cpu就可以弄多少个slave，一般一个slave会使用一个cpu创建并发用户

然后每个slave文件中需要在主函数中输入cmd命令（下图是uc_locust_run_slave1.py的主函数）

if __name__=="__main__":
    #开启master模式
    os.system('locust -f uc_locust_run_slave1.py --slave')

4、运行master与slave

创建完master与slave之后，我们就可以先运行master再运行slave，可以查看以下内容来判断分布式是否部署成功

4.1、运行master开启服务

[2019-06-17 13:37:03,159] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089
[2019-06-17 13:37:03,189] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.main: Starting Locust 0.9.0

4.2、运行多个slave

[2019-06-17 13:45:32,422] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.main: Starting Locust 0.9.0

4.3、当开启全部slave后，可以查看master的控制台信息，看到下面的信息则表示locust分布式部署成功了

[2019-06-17 13:37:03,159] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089
[2019-06-17 13:37:03,189] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.main: Starting Locust 0.9.0
[2019-06-17 13:45:32,432] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.runners: Client 'DESKTOP-LB6NBMD_53885debd99fafd97786c5aaa80c5af0' reported as ready. Currently 1 clients ready to swarm.
[2019-06-17 13:46:25,757] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.runners: Client 'DESKTOP-LB6NBMD_a9d07a398543c539fa74065634f34495' reported as ready. Currently 2 clients ready to swarm.
[2019-06-17 13:46:30,248] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.runners: Client 'DESKTOP-LB6NBMD_3ef057b3da2a4ed43477e9b0583c4ed5' reported as ready. Currently 3 clients ready to swarm.
[2019-06-17 13:46:34,369] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.runners: Client 'DESKTOP-LB6NBMD_a110024a0c10f655b49b16d618f9d813' reported as ready. Currently 4 clients ready to swarm.
[2019-06-17 13:46:38,138] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.runners: Client 'DESKTOP-LB6NBMD_f296c95e78b78f98f02f44ebd0cad0b0' reported as ready. Currently 5 clients ready to swarm.
[2019-06-17 13:46:41,920] DESKTOP-LB6NBMD/INFO/locust.runners: Client 'DESKTOP-LB6NBMD_970b211035de32aac0b5708674448a53' reported as ready. Currently 6 clients ready to swarm.

5、打开web端同样也可以查看到分布式的slave

三、Locust小诀窍

1、在locust当中使用web模式进行压测时是没有办法设定执行时间的，所以web模式下的压测会一直运行，直到点击stop才能运行，如果想在web模式下运行压测一段时间自动停止的话，那么需要在参数配置时加入stop_timeout参数即可，value值是执行的时间（单位是s）

#执行压测总配置
class WebSiteUser(HttpLocust):
    task_set = UserCenterTask
    min_wait = 1000
    max_wait = 2000
    host = sethost
    stop_timeout = 60