前言
在做接口性能测试的时候也使用过几个工具：AB、Jmeter、Locust、Vegeta。
这几个工具中，应该当属Jmeter的功能最强大，使用的人也最多，但使用上也比较繁琐，如果测的接口比较单一，需要得到的值也就是并发量、每秒请求数、响应时间这三个的话，那就推荐使用个简单点儿的工具。在这儿主要介绍Locust，原因无非是使用简单，另外在web界面能实时显示性能测试情况，可以随时调整参数，也支持分布式。
使用Locust也需要编写脚本，对于不熟悉Python的人来说，又是一个障碍。为此笔者编写了一个工具Easy-Locust，Locust的几种使用方式都有，并且参数和Locust也保持一致，需要操作的就是在Excel中编辑好参数就行。
GitHub: Easy-Locust
使用介绍
安装
执行下面命令会自动安装easy-locust及locustio>=0.13.5的版本
pip install easy-locust
参数介绍
此处只介绍和Locust不同的地方，如果想了解详细参数，请查阅：Locustio
-f 如果为.py文件则直接执行，如果为.xls文件则根据里面的配置生成locustfile并执行
--demo 在当前文件夹下生成PtDemo.xls文件，可以根据此文件进行配置
--xf 根据.xls文件生成locustfile但不执行
-d 在master模式下此参数生效，自动向slave机器发送locustfile文件并在slave机器中开启服务，前提是slave机器中装有locustio>=0.13.5
XLS模板配置介绍
一共4个sheet页，逐一进行介绍
-
PT：locust主要参数
PT
下面为参数说明：
Host ——需要进行测试的接口URL前缀
Min Wait ——最小等待时间(s)，默认0.3s
Min Wait ——最大等待时间(s)，默认0.5s
Request Mode ——请求模式，Locust中模式有两种，一种为HttpRequest基于python-requests，另一种为FastHttpRequest基于geventhttpclient，性能是前者的5-6倍
Get Token ——是否获取token进行认证，如果选择YES的话需配置AuthInfo页
Run in order ——是否按顺序执行下面的接口
# 下面为对接口的配置
Weight ——接口权重，如果Run in order为TRUE，则为每轮次接口执行次数
Url ——接口url
Method ——接口请求方法
Query ——query参数（json格式）
Request data ——请求体（json格式）
Expect Status Code ——期望响应码（为空默认则判断4XX/5XX为失败）
Expect Str in Response ——在返回体中的期望字符串
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AuthInfo：认证参数
AuthInfo
TokenUrl ——获取token的接口（默认POST方法）
Body ——请求体不局限于模板中的格式，如果填写参数中填写UserName和PassWord的话，UserInfo中的数据会生效
X-Auth-Token ——图例中为从返回的Header中获取x-subject-token的值，并放到性能测试接口的x-auth-token参数中，表格中x-auth-token值可以更改
除了可以从Header中获取token外还可以从json中获取，格式为Json: body.token，获取到的值会在调用接口时填充到header中，这个地方在Excel demo文件中无法配置，如果要改的话，可以生成locustfile文件，然后小改一下locustfile文件即可。
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Slave：分布式压测，压测机信息
Slave
Master IP ——当前机器的IP地址
Slave IP ——压测机IP
Username ——后台登陆用户名
Password ——后台登陆密码
注意：需要指定-d参数才可生效；各压测机中需要提前安装好相同版本的locustio>=0.13.5
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UserInfo：用户登陆信息，配合AuthInfo使用
UserInfo
username ——用户名
password ——密码
如果希望使用多个用户信息随机进行压测则可以使用此功能。
与Jmeter对比
这篇比较的文章比较不错，贴一下：性能测试工具Locust和JMeter比较，文章中提到并发用户数那，jmeter和locust实现的机制不一样，所以测得的值也是有差别的，一般同样并发数下jmeter的每秒请求数更高一些。
Locust开启服务只占用一个进程，如果机器是多核的，则可以开启master-slave模式，开一个master，剩下几核就开启几个slave，充分利用机器性能。下图是在本地笔记本（虚拟4核）上执行的普通模式和master-slave模式的对比：
master-slave模式下RPS最高值达到了2600，最低值1300，大概稳定在1900左右。
下面是使用Jmeter的一个测试数据：
Throughput峰值达到了3000，最低值1900，后续稳定在2200左右，但出现了报错，不过服务端那并没有报错。
上面三张图对比，可以看出在单核机器上如果使用Jmeter和Locust的话测得的数据应该相差不大，多核机器上Locust需要使用master-slave模式才能达到Jmeter的性能。不过说到底，两者之间对并发用户数的实现是不同的，测得的数据必定有差值。
后记
性能调优或测个粗指标的话，十八般工具都可以用，只要保证一直使用同一个工具测就行了。如果测精细指标的话，还得是工业级别的工具/测试仪来完成。
另外Locust + Boomer在相同并发数的情况下，RPS比Jmeter还要高，得益于Go语言天生的优势，可以直接使用Boomer示例中的client文件，获取编译好的文件及简单使用方法点击下面链接：
http://note.youdao.com/noteshare?id=38202fe283539461e3a49b800949bc9d&sub=683B4DBECED3468CACFC386E51F8B33E
