让 Locust 每秒发送预定义的请求分布
Getting Locust to send a predefined distribution of requests per second
我之前问过 关于使用 Locust 作为向目标服务器传送静态、可重复请求负载的方法（每秒 n 个请求，持续五分钟，其中 n 是每秒预先确定的），并且确定它不容易实现。
所以，我退后一步，将问题重新表述为您可能可以使用自定义负载形状来完成的事情，但我不确定如何做——因此出现了这个问题。
与上一个问题一样，我们有一个 5 分钟的 Apache 日志提取周期，其中每秒向 Apache 服务器发出 1 到 36 个 GET 请求。从这些日志中，我可以获得特定每秒请求率出现的次数分布；例如在任何给定秒内有 1/4000 的机会处理 36 个请求，在任何给定秒内有 1/50 的机会处理 18 个请求，等等。
我可以将请求率的分布建模为一个简单的 Python 列表：1 到 36 之间的数字在其中出现的次数与每秒 1-36 个请求在 5-在 Apache 日志中捕获的分钟周期，然后在自定义负载形状的 tick() 方法中随机从中获取一个数字，以获取通知 (user count, spawn rate) 计算的数字。
此外，通过使用预先确定的随机种子，我可以使测试运行在可接受的变化范围内可重复，这有助于测试我的 API 服务器配置更改，因为相同的随机列表元素应该每次都被检索。
问题是我还不能“在 Locust 中思考”，无法根据用户数量和生成率而不是服务器收到的请求率来思考。
问题变成这样：
如何实现自定义负载形状的 tick() 方法，使 (user count, spawn rate) 元组导致 大致已知的每秒请求分布 发送，可能需要其他配置选项和插件的帮助？
您需要创建一个 Locust 用户，其中包含您希望它执行的任务 运行（例如，进行 http 调用）。您可以定义 time between tasks 来控制每秒的请求数。如果您的任务是进行单个 http 调用并定义 wait_time = constant(1) ，您每秒大约可以获得 1 个请求。 Locust 的 spawn_rate 是一个每秒的单位。由于您已经有了想要重现的数据，并且它的间隔为 1 秒，因此您可以使用 tick() 方法创建一个 LoadTestShape class，有点像这样：
class MyShape(LoadTestShape):
repro_data = […]
last_user_count = 0
def tick(self):
self.last_user_count = requests_per_second
if len(self.repro_data) > 0:
requests_per_second = self.repro_data.pop(0)
requests_per_second_diff = abs(last_user_count - requests_per_second)
return (requests_per_second, requests_per_second_diff)
return None
如果您的第一个数据点是 10 个请求，您需要 requests_per_second=10 和 requests_per_second_diff=10 才能让 Locust 在一秒钟内启动所有 10 个用户。如果下一秒是 25，您将有 requests_per_second=25 和 requests_per_second_diff=15。在 Load Shape 中，spawn_rate 也适用于减少用户数量。所以如果 next 是 16，requests_per_second=16 和 requests_per_second_diff=9.
我之前问过
所以，我退后一步，将问题重新表述为您可能可以使用自定义负载形状来完成的事情，但我不确定如何做——因此出现了这个问题。
与上一个问题一样，我们有一个 5 分钟的 Apache 日志提取周期，其中每秒向 Apache 服务器发出 1 到 36 个 GET 请求。从这些日志中，我可以获得特定每秒请求率出现的次数分布；例如在任何给定秒内有 1/4000 的机会处理 36 个请求，在任何给定秒内有 1/50 的机会处理 18 个请求，等等。
我可以将请求率的分布建模为一个简单的 Python 列表：1 到 36 之间的数字在其中出现的次数与每秒 1-36 个请求在 5-在 Apache 日志中捕获的分钟周期，然后在自定义负载形状的 tick() 方法中随机从中获取一个数字，以获取通知 (user count, spawn rate) 计算的数字。
此外，通过使用预先确定的随机种子，我可以使测试运行在可接受的变化范围内可重复，这有助于测试我的 API 服务器配置更改，因为相同的随机列表元素应该每次都被检索。
问题是我还不能“在 Locust 中思考”，无法根据用户数量和生成率而不是服务器收到的请求率来思考。
问题变成这样：
如何实现自定义负载形状的 tick() 方法，使 (user count, spawn rate) 元组导致 大致已知的每秒请求分布 发送，可能需要其他配置选项和插件的帮助？
您需要创建一个 Locust 用户，其中包含您希望它执行的任务 运行（例如，进行 http 调用）。您可以定义 time between tasks 来控制每秒的请求数。如果您的任务是进行单个 http 调用并定义 wait_time = constant(1) ，您每秒大约可以获得 1 个请求。 Locust 的 spawn_rate 是一个每秒的单位。由于您已经有了想要重现的数据，并且它的间隔为 1 秒，因此您可以使用 tick() 方法创建一个 LoadTestShape class，有点像这样：
class MyShape(LoadTestShape):
repro_data = […]
last_user_count = 0
def tick(self):
self.last_user_count = requests_per_second
if len(self.repro_data) > 0:
requests_per_second = self.repro_data.pop(0)
requests_per_second_diff = abs(last_user_count - requests_per_second)
return (requests_per_second, requests_per_second_diff)
return None
如果您的第一个数据点是 10 个请求，您需要 requests_per_second=10 和 requests_per_second_diff=10 才能让 Locust 在一秒钟内启动所有 10 个用户。如果下一秒是 25，您将有 requests_per_second=25 和 requests_per_second_diff=15。在 Load Shape 中，spawn_rate 也适用于减少用户数量。所以如果 next 是 16，requests_per_second=16 和 requests_per_second_diff=9.