近些年，隨著互聯網行業的不斷髮展，用戶規模也有了爆發性的增長。產品的性能成為影響用戶體驗的重要因素。因此，性能測試越來越受到大型互聯網企業的重視。
在做性能測試時，通常都會藉助一些壓測工具來模擬大量的併發用戶。目前業界壓測工具種類繁多，比如Loadrunner、Jmeter、Locust、Ngrinder、Apache ab、Wrk、Webbench等。
面臨這麼多的壓測工具，我們應該如何做出選擇呢？你在公司裡現在用的是什麼工具呢？
相信很多小夥伴此刻喊出了“Jmeter”的名字，確實是，這幾年Jmeter因其使用簡單，學習成本低，跨平臺等特性，在行業內應用非常的廣泛，擁有非常高的人氣。作為一款網紅工具，Jmeter既能做接口性能測試，也可以做自動化測試。深受廣大人民群眾的喜愛。
另一方面，Python語言近些年在行業裡也非常火，人生苦短、我用Python！使用Python來做自動化和接口測試也是非常的方便。因此，Python屆的壓測工具Locust也逐步成為越來越多人的選擇。
那麼，在實際性能測試過程中，到底選擇Jmeter還是Locust，除了語言上的差異，它們各自有什麼優點和缺點嗎？
今天，我會從不同的維度，對這兩款工具來做下對比分析，希望能幫助大家選擇適合自己的工具。
發壓能力
一個壓測工具的核心能力就是發壓能力，每秒能發出多少請求，決定這個工具能產生多大的壓力。我們先從發壓能力來對這兩款工具做下對比測試。
測試前的準備
為了方便測試，我首先準備了一個測試環境，一臺壓力機和一臺web服務器，具體信息如下
為了更好的測試兩個工具的發壓能力，必須得找一個性能比較好的項目來做壓測。就好比你現在要測試巔峰姚明的籃球技術，你用潘長江來陪練這就不合適了。你得把奧尼爾找來，這樣姚明才能發揮出自己的全部能力。我在服務器上部署了一個性能VIP課上的接口項目，單接口能支持TPS 1w+
壓力機上分別安裝了Jmeter5.1和Locust 0.13
提前寫好了Jmeter腳本和Locust腳本，兩個腳本里均只保留了http請求和斷言，為了測試最大壓力，沒有做任何參數化，也沒有使用其他影響性能的組件和代碼。
同時，為了避免鏈接數受限，已經優化了兩臺機器的文件句柄數和TCP參數。
好了，一切準備就緒，battle開始，Let’s go !
測試場景一：相同併發下，對商品信息接口壓測，測試工具的最高TPS
Jmeter測試
前置條件：為了提升性能，採用了no-gui模式壓測，Jvm堆內存配置為2G。從10併發開始，壓測運行2分鐘
Jmeter測試結果
Jmeter結果分析：可以看到在20併發時，壓力機的CPU已經達到了90%，接近極限，TPS為3979，web服務器CPU在80%以內，還有一些剩餘空間，證明還是沒壓到極限。
Locust測試
前置條件：
1、考慮到Locust是單進程的，不能充分利用多核CPU，於是在壓力機上開啟一個master進程，2個slave進程，組成一個單機分佈式系統。
2、將腳本中的wait_time設置為0，即多次循環之間不等待。
3、使用no-web模式進行壓測（實際對比測試，web模式和no-web模式性能沒明顯差別）
Locust測試結果
看我結果我驚呆了，相同併發下，Jmeter跑出了3000+TPS，Locust只有1500+？而且還把壓力機的CPU消耗到了100%
想到了Locust官網曾提到過，默認情況下，Locust使用requests庫發送HTTP請求，性能不太好，如果要產生更高的壓力，建議使用FastHttpLocust作為HTTP客戶端來壓測，性能可以提升5-6倍
趕緊改了下Locust腳本，使用了FastHttpLocust客戶端，再次進行壓測，結果如下
可以看到，使用FastHttpLocust客戶端後，Locust性能大幅提升，在10併發時，TPS就達到了4014，因為壓力機CPU已經100%了，所以20併發下，TPS並沒有什麼明顯增長。
場景總結
1、 在相同硬件配置，測試相同接口，使用相同的併發情況下，Locust產生的壓力確實高於Jmeter，這個也是由於他們的底層實現機制不同，Jmeter基於多線程，Locust基於協程
2、 無論採用哪個工具，單機能產生的TPS大體差不多，相比來說，Locust用更少的併發就能達到相同的TPS。不過Locust對壓力機的CPU消耗也更高
3、 Locust默認的HttpSession客戶端確實挺垃圾的，做壓測還是建議使用FastHttpLocust客戶端，但是Locust官網也提到了，FastHttpLocust並不能完全替代HttpSession，這個還得取決於測試場景，所以這點也是使用中的一個風險
測試場景二：相同配置下，測試工具能支持多少併發
前置條件：
在上一個測試場景中，無論Jmeter還是Locust，在20併發時，壓力機CPU會接近100%了，所以為了測試更高的併發，就得需要換一個性能差一些的接口。大家記住一點，性能差的接口比性能好的接口支持更高的併發
還是先測試Jmeter，從1000併發開始測，逐步增加到10000併發，結果如下
場景總結
從上面兩個工具的高併發測試來看，相同配置的機器上，兩個工具都可以跑出1w併發，不過Jmeter使用的內存高於Locust。再高的併發，個人感覺沒有必要了，單機1w併發已經滿足絕大多數的項目了（在線下測試，大部分項目幾十併發就能測出拐點），如果需要更大規模的，還是建議用多臺機器分佈式發壓。
以上兩個測試場景，都是針對壓測工具的核心能力：TPS能力和併發能力，接下來再來其他方面的對比
測試報告對比
Jmeter有比較豐富的HTML報表，各個維度都有
Locust提供了簡單的數據實時報表，不過也夠用
個人感覺在報表方面，兩個工具相差不是很大，都基本能滿足工作需求
學習成本 & 易用性方面
Jmeter有單獨的GUI界面，有豐富的內置函數，在腳本編寫方面確實比較簡單，基本上不需要寫任何代碼就能完成比較複雜的場景。
Locust 沒有GUI界面，完全基於Python代碼，所以你想使用什麼功能，像參數化、關聯、斷言等，都得寫代碼來完成，相比來說學習成本更高。
最終總結
發壓能力：相同併發下，Locust（使用FastHttpLocust）> Jmeter
併發能力：Locust和Jmeter旗鼓相當，都能滿足工作需求，Jmeter消耗的內存更高
結果報表：Jmeter好於Locust，但是基本都滿足工作需求
學習成果：Jmeter>Locust
易用性：Jmeter > Locust
使用建議
如果只是做簡單的接口測試、壓力測試，沒有需要寫代碼來擴展的特殊需求，首選Jmeter；
如果某些測試場景需要寫代碼來擴展，你會Java的話，可以選擇Jmeter；
如果某些測試場景需要寫代碼來擴展，你會Python的話，可以選擇Locust；
如果想在單臺機器發起更大的壓力的話，並且Python代碼能力不錯的話，可以選擇Locust，記得一定要使用FastHttpLocust客戶端
作 者：Testfan 北河老師
出 處：微信公眾號：自動化軟件測試平臺
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