locust快速入门--使用分布式提高测试压力

背景:

使用默认的locust启动命令进行压测时,尽管已经将用户数设置大比较大(400),但是压测的时候RPS一直在100左右。需要增加压测的压力。

问题原因:

如果你是通过命令行启动的或者参考之前文章的启动方式:

  • 命令行: 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

  • locust 库方法:
    在这里插入图片描述`

因为create_local_runner会创建一个LocalRunner,这个runner只有一个WorkerNode
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

解决方式:

  • 单机:充分利用CPU每一个核心

    • os_start(True),指定参数True``则充分利用cpu的性能,否则就和之前调用create_local_runner一样。 使用os、multiprocessing完成, 模拟的是命令行启动locust的操作.。
    • local_start(True),使用locust的库方法,根据CPU的核心数、线程数创建WorkerNode
  • 多机:利用多台机器的能力提高测试压力

    • slave_start(master_ip, master_port=5557),指定主机的IP及端口号。
    # -*- coding:UTF-8 -*-
    
    """
     @ProjectName  : pyExamples 
     @FileName     : locust_demo
     @Description  : 
     @Time         : 2024/1/4 下午11:30
     @Author       : Qredsun
     """
    import os
    import socket
    import psutil
    from multiprocessing import Process
    from locust import HttpUser, events, task, between
    from locust.env import Environment
    
    
    class UserRun(HttpUser):
        wait_time = between(min_wait=0.1, max_wait=0.2)  # 设置task运行间隔
    
        @task  # 装饰器,说明下面是一个任务
        def getuser_(self):
            url = 'https://analytics.cnblogs.com/api/v1/reports'  # 接口请求的URL地址
            payload = {"blogId": 485117, "postId": 10365033,
                       "url": "https://www.cnblogs.com/happyyangyanghappy/p/10365033.html", "resolution": "1920x1080",
                       "referrer": "https://www.ecosia.org/", "createdAt": "2024-01-04T16:17:52.241Z"}
            with  self.client.post(url, json=payload, catch_response=True) as rsp:
                if rsp.status_code == 200:
                    rsp.success()
                else:
                    rsp.failure(f'接口调用失败:{rsp.json()}')
    
    
    def current_ip():
        ip = None
        interfaces = psutil.net_connections(kind='inet4')
        for interface in interfaces:
            if interface.type == socket.SocketKind.SOCK_STREAM and interface.status is not None and bool(interface.raddr):
                if interface.raddr.ip != "127.0.0.1":
                    print(interface.laddr.ip)
                    ip = interface.laddr.ip
                break
        return ip
    
    
    def local_start(multiprocess=False, master_ip=None):
        # 使用locust库启动
        web_host = current_ip()
        web_port = 8089
    
        runners = []
    
        master_env = Environment(user_classes=[UserRun], events=events)
        if multiprocess:
            # 主节点
            master_ip = web_host
            master_port = 5557
            master_runner = master_env.create_master_runner(master_bind_host=master_ip, master_bind_port=master_port)
            # 工作节点数量
            process_num = psutil.cpu_count()
    
            # slave
            for _ in range(process_num):
                env = Environment(user_classes=[UserRun], events=events)
                slave_runner = env.create_worker_runner(master_host=master_ip, master_port=master_port)
                runners.append(slave_runner)
    
        else:
            master_runner = master_env.create_local_runner()
        runners.append(master_runner)
        web_ui = master_env.create_web_ui(host=web_host, port=web_port)
        runners.append(web_ui)
    
        master_env.events.init.fire(environment=master_env, runner=master_runner, web_ui=web_ui)
    
        for runner in runners:
            runner.greenlet.join()
    
    
    def os_start(multiprocess=False):
        # 使用os库启动
        web_host = current_ip()
        web_port = 8089
    
        master_ip = web_host
        master_port = 5557
    
        master_cmd = f"locust -f {os.path.basename(__file__)}  --web-host {web_host} --web-port {web_port} --run-time 180s"
    
        process_num = psutil.cpu_count(logical=True)
        process_list = []
        if multiprocess:
            if os.name == "nt":
                # Windows 系统
                master_cmd += f" --master --master-bind-host {master_ip} --master-bind-port {master_port}"
                process_list.append(Process(target=os.system, args=(master_cmd,)))
                slave_cmd = f"locust -f {os.path.basename(__file__)}  --worker --master-host {master_ip} --master-port {master_port}"
                for _ in range(process_num):
                    process_list.append(Process(target=os.system, args=(slave_cmd,)))
            else:
                # linux
                master_cmd += f" --master-host {master_ip} --master-port {master_port} --processes -1"
                process_list.append(Process(target=os.system, args=(master_cmd,)))
        else:
            process_list.append(Process(target=os.system, args=(master_cmd,)))
    
        for p in process_list:
            p.start()
    
        for p in process_list:
            p.join()
    
    def slave_start(master_ip, master_port=5557):
        # 使用locust库启动
        runners = []
        # 工作节点数量
        process_num = psutil.cpu_count()
    
        # slave
        for _ in range(process_num):
            env = Environment(user_classes=[UserRun], events=events)
            slave_runner = env.create_worker_runner(master_host=master_ip, master_port=master_port)
            runners.append(slave_runner)
    
        for runner in runners:
            runner.greenlet.join()
    
    if __name__ == '__main__':
        # os_start(True)
        local_start(True)
    
    

工作效果:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/328013.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python - 深夜数据结构与算法之 DP 串讲

目录 一.引言 二.DP 知识点回顾 1.递归 2.分治 3.动态规划 三.DP 经典题目回顾 1.Climb-Stairs [70] 2.Unique-Paths [62] 3.House-Robber [198] 4.Min-Path-Sum [64] 5.Best-Time-Sell-Stock [121] 6.Min-Cost-Climb [746] 7.Edit-Distance [72] 8.Longest-Sub-…

AI大模型预先学习笔记一:transformer和fine tune技术介绍

一、商业观点:企业借助大模型获得业务增长可能 二、底层原理:transformer 1)备注 ①下面每个步骤都是自回归的过程(aotu-regressive):已输出内容的每个字作为输入,一起生成下一个字 ②合起来就…

决战排序之巅(二)

决战排序之巅(二) 排序测试函数 void verify(int* arr, int n) 归并排序递归方案代码可行性测试 非递归方案代码可行性测试 特点分析 计数排序代码实现代码可行性测试 特点分析 归并排序 VS 计数排序(Release版本)说明1w rand( ) …

23/76-LeNet

LeNet 早期成功的神经网络。 先使用卷积层来学习图片空间信息。 然后使用全连接层转换到类别空间。 #In[]LeNet,上世纪80年代的产物,最初为了手写识别设计from d2l import torch as d2l import torch from torch import nn from torch.nn.modules.loss import CrossEntropyLos…

Transformer详解(附代码实现及翻译任务实现)

一:了解背景和动机 阅读Transformer论文: 阅读原始的Transformer论文:“Attention is All You Need”,由Vaswani等人于2017年提出,是Transformer模型的开创性工作。 二:理解基本构建块 注意力机制&#…

C++面试宝典第21题:字符串解码

题目 给定一个经过编码的字符串,返回其解码后的字符串。具体的编码规则为:k[encoded_string],表示方括号内部的encoded_string正好重复k次。注意:k保证为正整数;encoded_string只包含大小写字母,不包含空格和数字;方括号确定是匹配的,且可以嵌套。 示例: 编码字符串为…

tcpdump常用参数以及wireshark密文解密

tcpdump常用参数以及wireshark密文解密 文章目录 一、tcpdump命令和常用参数二、在wireshark中协议解析 tcpdump常用参数 一、tcpdump命令和常用参数 tcpdump常用命令:tcpdump -i eth0 src host 11.6.224.1 and udp port 161 -s 0 -w 161.pcap (161为sn…

开发知识点-JAVA-springboot

springboot springbootConfiguration注解的底层核心原理Bean注解的底层核心原理 springboot Configuration注解的底层核心原理 https://www.bilibili.com/video/BV1rq4y1E7gK/?spm_id_from333.999.0.0&vd_sourcef21773b7086456ae21a58a6cc59023be spring.io 全家桶 24…

Mysql 数据库DDL 数据定义语言——数据库,数据表的创建

DDL:数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库,表,字段)—Database Definition Language 1、登录数据库,输入用户名和密码 mysql -ufdd -p990107Wjl2、查看数据库 show databases;3、创建一个…

主流人工智能AI工具测评

主流人工智能AI工具测评 主流的人工智能AI工具ChatGPT ——OpenAI研发CHAT_BISON——Google研发Qwen通义千问 ——阿里云研发文心一言——百度研发 根据10个问题分析人工智能的回答女朋友生气了怎么哄千元机性价比推荐小米13 和 vivo iQOO 11s哪个好计算机专业毕业论文护士年终…

node.js(expree.js )模拟手机验证码功能及登录功能

dbconfig.js const mysql require(mysql) module.exports {// 数据库配置config: {host: localhost, // 连接地址port: 3306, //端口号user: root, //用户名password: wei630229, //密码database: exapp2, //数据库名}, // 连接数据库,使用mysql的连接池连接方式…

transfomer的位置编码

什么是位置编码 在transformer的encoder和decoder的输入层中,使用了Positional Encoding,使得最终的输入满足: input_embeddingpositional_encoding 这里,input_embedding的shape为[n,b,embed_dim],positional_encoding和input_…

xilinxi mulitboot 启动

xilinix在线更新有两种方式,一种是使用ICAP原语,另一中是在xdc中约束,根据应用的场景不同,选用不同的启动方式,第二种更为简单。 可参考官方提供的手册和实例 XAPP1247 链接: XAPP1247 golden和updata.b…

VitePress-01-从零开始的项目创建(npm版)

说明 本文介绍一下 VitePress的项目创建的步骤。 主要用到的命令工具是 npm。 本文的操作步骤是从无到有的创建一个完整的基本的【VitePress】项目。 环境准备 根据官方文档的介绍,截止本文发稿时,需要使用node.js 18 的版本。 可以使用node -v 的命令查…

muduo网络库剖析——通道Channel类

muduo网络库剖析——通道Channel类 前情从muduo到my_muduo 概要事件种类channel 框架与细节成员函数细节实现使用方法 源码结尾 前情 从muduo到my_muduo 作为一个宏大的、功能健全的muduo库,考虑的肯定是众多情况是否可以高效满足;而作为学习者&#x…

Asp .Net Core 系列:集成 Ocelot+Consul实现网关、服务注册、服务发现

什么是Ocelot? Ocelot是一个开源的ASP.NET Core微服务网关,它提供了API网关所需的所有功能,如路由、认证、限流、监控等。 Ocelot是一个简单、灵活且功能强大的API网关,它可以与现有的服务集成,并帮助您保护、监控和扩展您的微…

RTSP/Onvif安防视频监控平台EasyNVR漏洞扫描及解决方法

视频安防监控平台EasyNVR可支持设备通过RTSP/Onvif协议接入,并能对接入的视频流进行处理与多端分发,包括RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等多种格式。安防视频监控平台可提供视频实时监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、告警等视频…

【前端架构】前端通用架构

一个强大的前端通用架构应该具备多种能力,以支持现代化的应用程序开发和提高开发效率。以下是一些前端通用架构应该具备的关键能力: 模块化和组件化:支持模块化开发和组件化架构,能够将应用拆分为独立的模块和组件,以便…

外观模式(结构型)

目录 一、前言 二、外观模式 三、总结 一、前言 外观模式(Facade Pattern)是一种结构型设计模式,它为系统中的一组复杂子系统提供一个简单的接口,从而隐藏了这些子系统的复杂性,并且使得代码更加易于使用和理解。 外…

XUbuntu22.04之免费开源DesktopNaotu脑图(二百零七)

简介: CSDN博客专家,专注Android/Linux系统,分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术,与大家一起成长! 优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏:多媒…