【转】Locust-工具核心原理分析
Locust工具在市场上不如Loadrunner / JMeter流行，使用的范围也没有那么广，但不可否认其是一款很不错的工具。我个人觉得Locust使用不是那么广泛，主要是因为一下方式：
Locust需要一定的Python编程基础，有一定的学习成本。
Locust既有的协议支持有，主要有HTTP等。很多协议只要Python支持即可。
UI操作界面，很多时候，用户在使用的时候，会考虑上手容易度，Loadrunner/JMeter都有很强的用户交互设计，在客户端强大的功能下面，用户不需要太强的编程能力，也可以完成场景的模拟和脚本的编写。
但是未来压测工具的趋势，一定是可编程性占据主流。主要原因主要如下：
可编程性可以和开发团队有更好的贴合度，很多传统压测工具不好/不能模拟的场景，都可以通过编码的方式去实现，让测试更加灵活，覆盖度有保证。并且开发人员也可以去实现压测场景脚本。而性能测试人员可以更加注重去分析问题
省钱。这个理由会让人无法抗拒。不过可能有人要反驳了，JMeter等开源工具不也是免费的吗？是的，软件本身是免费的，但是使用起来不一定是免费的。现在比较流行云平台，所有的环境（开发/测试/UAT/线上）基本都部署在上面。而云平台的一个特性就是按需申请和按需收费。那么在使用诸如Loadrunner/JMeter 这类采用进程和线程的工具，是比较耗费内存的。这也就决定了，在单机上很难模拟出高并发，而Locust这类工具在这方面的表现就要好的多。为啥？归根结底就是资源多使用效率，Locust采用了gevent开发框架，底层利用greenlet微线程机制，其中采用了epoll事件监听机制，监听什么？比如我们利用多线程去模拟多用户，线程1执行到了服务器传输内容，而CPU也正在等待网络IO,而epoll机制就开始起作用了，它会将线程资源转向执行其他线程任务。而当耗时的网络IO或者磁盘IO结束时，greenlet会适时将CPU资源转回去继续执行线程1的任务。综上，单机并发，Locust就可以占据优势，并且Locust也能实现分布式测试，所以从经济性上考虑，它是省钱的。
平台性。很多事情如果平台级的产品都支持，那么推广或者优势是可以得到保证的。其他的云平台不是很清楚，我知道GCP平台是支持Locust的，也给出了一些解决方案。
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