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1、概念
2、估算电脑允许的最大并发数
3、fasthttpuser的使用
更多干货
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Locust 的默认 HTTP 客户端使用的是 python-requests 库。如果我们需要运行非常高的吞吐量测试,去判断吞吐量是否达到预期值,并且运行 Locust 的电脑CPU满了,可以使用 FastHttpUser 客户端,它使用 geventhttpclient 代替。它跟 requests 库的API很相似,并且使用的 CPU 时间要少得多,可以让运行 locust 时候,电脑 CPU 的每个核最大请求数增加 5 到 6 倍。 使用 FastHttpUsers 的测试每个核心每秒可以处理接近 5000 个请求,而不是 HttpUser 大约 850 个请求(在 2018 年 MacBook Pro i7 上测试) 2.6GHz)。只要CPU没过载,FastHttpUser 的响应时间应该与 HttpUser 的响应时间几乎相同。
查看单个 Intel(R) Core(TM) i5-10500 型号的CPU 的线程数是12, 结论就是:我电脑总共12个内核,可同时处理24个线程,设置12个节点,开始执行并发测试:
所以,自己电脑12个节点全开的情况下, (1)12节点全开,电脑CPU不过载,9000并发以下的时候使用httpuser (2)12节点全开,电脑CPU过载了,9000并发以上了,考虑使用FastHttpUsers (3)12节点全开,电脑CPU过载了,并发超过6万了,拓展节点机器继续分布式压测,比如这里同事电脑的CPU总共12核,就可以开启12个节点,最大化利用CPU资源,增加电脑发给服务器的每秒的请求数。
注意:很容易因为理解不深刻,导致电脑每秒发给服务的请求数不够,比如在自己电脑20万并发,实际每秒只发送了9000个请求,服务器每秒接收到的并不是20万并发的请求数,通过分布式执行来确保20万确实是并发上去了。
from locust import task, FastHttpUser
class MyUser(FastHttpUser):
@task
def index(self):
response = self.client.get("/")
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