一、簡介
Locust是一款使用Python編寫的壓力測試工具，本篇總結會介紹在實際測試過程中遇到的問題，不會介紹入門的操作，詳情可以看官網的入門教程。
https://www.locust.io/
使用Locust的原因是因為可以模擬的用戶數量可以通過添加硬件來增長，相對於jmeter來說配置更加方便。
二、需求描述
項目采用node+redis+oracle的模式，需要測試出單台服務器的性能瓶頸。
三、實際測試
環境的搭建：服務器上只需要安裝好Python2.7及以上的版本，然后通過pip安裝locust就完成了搭建。
腳本編寫：根據需求編寫好python腳本，放到服務器上如 locu.py。
腳本運行：通常使用的是主從模式來運行腳本，這樣能夠方便進程多開。
locust -f locu.py --master 該命令運行后會生成一個主進程進行管理，主進程只需要一個。
locust -f locu.py --slave 該命令運行后會有一個子進程啟動，根據需要可以多次運行就會開啟多個子進程，子進程用來模擬用戶數量。
以上命令運行后或默認開啟8089 端口，通過瀏覽器訪問本地8089端口就能進入web界進行控制。
訪問地址： http://localhost:8089，slave 就是開啟的子進程數量。
四、防坑指南
1.如果實在Linux服務器運行locust，尷尬的是沒有圖形界面操作web。
解決措施：一般連接服務器都是通過xshell來連接，我們可以通過xshell自帶隧道功能建立一條隧道，將服務器8089端口的信息傳輸到本地計算機，這樣直接在本地計算的瀏覽器就能對服務器進行控制。
xshell >隧道窗格>轉移規則>右鍵添加
2.后台運行命令，防止命令中斷
通過xshell訪問到服務器后，如果運行locust -f locu.py --master ，一旦xshell退出，命令也會自動中斷。因為通過xshell登錄所運行命令都屬於登錄用戶進程的子進程，一旦斷開連接主進程會自動關閉，該進程下所有命令都會自動關閉。所以如果是長時間運行的話最好把命令放在后台運行。
(locust -f load.py --master &) 該命令表示把該進程放置到后台運行，就算用戶斷開連接也會一直運行。
放置到后台后果想要關閉命令就先使用ps -ef|grep locust 查看進程號，再用kill pid 來殺掉進程。
3.用戶數量的詳細解釋
web界面的user 數量表示並發數，也就是每次訪問的並發連接數。實踐的時候用戶數量是300，表示每次訪問有300個用戶同時訪問，吞吐量能達到2000/s，說明在一秒的時間內服務器響應了大約7次，那么300的用戶耗費的時間就是140ms左右。
4.用戶數量與slvae關系
用戶數量是300，slave為3，那么每個slave會平均分配發送的用戶量100，與jmerter分布式不一樣。
五、最終測試結果
服務器配置：CPU 8核 內存16G
承受最大業務量900萬次請求數，占用內存12G，占用磁盤空間23G。
redis與業務量關系 80萬請求數占用1G redis內存
磁盤與業務量關系 80萬請求數占用2G 磁盤空間