三、Locust任务（task）详解

news2024/9/20 22:43:28

当一个负载测试开始时，将为每个模拟用户创建一个用户类的实例，他们将在自己的绿色线程中开始运行。当这些用户运行时，他们会选择执行的任务，睡眠一段时间，然后选择一个新的任务，如此循环。

这些任务是正常的Python可调用的，如果我们是在测试一个拍卖网站的负载，它们可以做一些事情，如 “加载起始页”、“搜索一些产品”、“出价”，等等

1.任务装饰器

为用户添加任务的最简单方法是使用任务装饰器。

from locust import User, task, constant

class MyUser(User):
    wait_time = constant(1)

    @task
    def my_task(self):
        print("User instance (%r) executing my_task" % self)

@task需要一个可选的权重参数，可以用来指定任务的执行比例。

在下面的例子中，任务2被选中的可能性将是任务1的两倍。

from locust import User, task, between

class MyUser(User):
    wait_time = between(5, 15)

    @task(3)
    def task1(self):
        pass

    @task(6)
    def task2(self):
        pass

2.任务属性

另一种定义用户任务的方法是通过设置任务属性。

任务属性是一个任务列表，或者是一个 dict，其中任务是一个 python 可调用函数或者一个 TaskSet 类。如果任务是一个普通的 python 函数，它们会收到一个参数，即执行任务的用户实例。

下面是一个User任务的例子，它被声明为一个普通的python函数。

from locust import User, constant

def my_task(user):
    pass

class MyUser(User):
    tasks = [my_task]
    wait_time = constant(1)

如果tasks属性被指定为一个列表，每次要执行的任务将从tasks属性中随机选择。

然而，如果tasks是一个dict–以callables为键，以int为值–要执行的任务将被随机选择，但以int为比率。因此，对于一个看起来像这样的任务。

{my_task: 3, another_task: 1}

my_task被执行的可能性another_task的3倍。

在内部，上述dict实际上将被扩展成一个列表（并且任务属性被更新），看起来像这样。

[my_task, my_task, my_task, another_task]

然后用Python的random.choice()来从列表中挑选任务。

3.标签装饰器

通过使用@tag装饰器对任务进行标记，你可以使用–tags和–exclud-tags参数对测试中执行的任务进行挑剔。请看下面的例子。

from locust import User, constant, task, tag

class MyUser(User):
    wait_time = constant(1)

    @tag('tag1')
    @task
    def task1(self):
        pass

    @tag('tag1', 'tag2')
    @task
    def task2(self):
        pass

    @tag('tag3')
    @task
    def task3(self):
        pass

    @task
    def task4(self):
        pass