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前言
1、基础
2、操作步骤
2.1、启动主节点
2.2、启动从节点
2.2.1、启动自己电脑的从节点
2.2.2、启动同事电脑的从节点
2.3、开始并发
3、无web界面，定时运行，数据存储在csv中、等待4个节点连接后自动开始
4、有web界面，定时运行，数据存储在csv及html中、等待4个节点连接后自动开始
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前言
一句话总结：在自己电脑上分布式执行、在同事电脑上分布式执行、在docker中分布式执行
1、基础
- 当运行 Locust 分布式时，master 和 worker 机器都必须有 locustfile 的副本
- 运行 Locust 的单个进程可以模拟相当高的吞吐量。对于一个简单的测试计划，它应该能够每秒发出数百个请求，如果使用FastHttpUser则可以发出数千个请求。要运行更多负载，则需要扩展到多个进程（你自己电脑上开多核），如果还不满足，需要去同事电脑上开多核处理。所以，用该--master标志以主模式启动 Locust 的一个实例。并使用该标志启动多个工作器实例--worker。如果 worker 与 master 不在同一台机器上，您可以--master-host将它们指向运行 master 的机器的 IP，如果在同一台机器则不需要。
- 主机运行 Locust 的 Web 界面，并告诉worker机何时产生/停止用户。worker机运行用户并将统计信息发送主机。主机本身不运行任何用户。每个工作人员可以运行的用户数量几乎没有限制。Locust/gevent 每个进程可以运行数千甚至数万个用户，只是它们的总请求率/RPS 不是太高，所以，为了每秒的请求数更高，应该开启多核。如果 Locust 即将耗尽 CPU 资源，它将记录警告。
- Python 不能充分利用每个进程的多个内核，通常应该在工作机器上为每个处理器内核运行一个工作实例，以利用它们的所有计算能力。如果你的电脑是12核，并发时候创建12个窗口，充分利用电脑的处理能力。
2、操作步骤
2.1、启动主节点
locust -f per_01_test.py --master ，预期：
2.2、启动从节点
2.2.1、启动自己电脑的从节点
1、明确自己电脑是几核处理器，我是12核
2、进入脚本所在目录空白处执行： shift + 右键 > 在此处打开 PowerShell 窗口，我打开了12个窗口，充分利用了电脑每秒处理事务的能力。 3、在每个窗口执行：locust -f .\per_01_test.py --worker，两个预期：
2.2.2、启动同事电脑的从节点
- 同事电脑拉取代码，配置执行环境
- 进入脚本所在目录空白处执行： shift + 右键 > 在此处打开 PowerShell 窗口，打开12个窗口，
- 在打开的窗口依次执行：locust -f .\per_01_test.py --worker --master-host=192.168.0.14
2.3、开始并发
主节点界面打开网址，输入需要的并发数，只要从节点不主动断开，我们就可以一直多核处理并发数目。
3、无web界面，定时运行，数据存储在csv中、等待4个节点连接后自动开始
执行：locust -f per_01_test.py --headless -u 10 -r 1 -t 1m -s 120 --csv=example --master --expect-workers=4
- --master ：将此机器设置为主节点
- --expect-workers=4 启动主节点时使用 --headless。在开始测试之前，主节点将等待4个工作节点连接后才开始执行脚本，如图：
4、有web界面，定时运行，数据存储在csv及html中、等待4个节点连接后自动开始
locust -f per_01_test.py --autostart -u 1 -r 1 -t 1m -s 120 --csv=example --autoquit 10 --html locust_report.html --master --expect-workers=4
---------------------------------以下：理发店模型的一点总结---------------------------------
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