① Locust：可能是一款最被低估的壓測工具
Locust.io 是一款基於 Python 的開源性能測試工具，其核心在於真實模擬用戶操作並實現有效並發。用戶通過編寫 Python 代碼定義測試用戶的行為，進而模擬百萬級並發用戶訪問。測試過程中，用戶行為由您自定義，並可通過 Web UI 實時監控測試過程。
壓力發生器作為性能測試工具的關鍵組件，需重點關注真實模擬用戶操作和有效並發兩個方面。對比其他主流壓測工具，Locust.io 以其簡潔高效和易用性脫穎而出。
Locust.io 的基本原理涉及三個核心類：HttpLocust、TaskSet、task。HttpLocust 類代表一組模擬用戶，每個實例化用戶對應一個 HttpLocust 類的實例。TaskSet 類則代表用戶行為集合，即實際業務場景測試對應的任務集。每個 HttpLocust 類實例包含指向 TaskSet 的 task_set 屬性，測試開始後，每個模擬用戶會從 TaskSet 中隨機挑選任務執行，並隨機等待特定時間後執行下一個任務。
在 Locust.io 中，方法通過 @task() 裝飾，定義為一個事務。裝飾器的參數用於指定執行權重，權重值越大，虛擬用戶執行該任務的頻率越高。默認權重為1。例如，tasks = {classname:2} 表示每個用戶執行 classname 方法的頻率為2。
Locust.io 的執行原理遵循以下規律：測試啟動後，每個虛擬用戶遵循特定邏輯，依據預先定義的用戶行為集和權重值執行任務，同時在指定的時間間隔內執行下一個任務。
Locust.io 提供了一個易於上手的快速啟動示例。例如，QuickStartUser 繼承自 HttpUser，定義用戶行為集。通過 index() 和 search() 方法訪問特定頁面，使用 @task() 裝飾為任務，權重參數可調整任務執行頻率。
測試結果展示在 Web UI 上，直觀展示性能指標，如響應時間、吞吐量、錯誤率等。通過啟動性能測試，用戶可以訪問 127.0.0.1:8089 並查看結果。測試結束後，用戶可從 UI 中獲取性能數據和優化建議。
在軟體測試領域，Locust.io 提供了一個高效、靈活的性能測試解決方案。通過加入技術交流群，您可以獲取更多資源、與同行交流經驗，並免費參與直播講座和技術沙龍。群內不僅提供了豐富的學習資料，還匯集了自動化測試和性能測試方面的專家，共同推動技術進步。
② web測試中對客戶端和伺服器的性能測試都涉及到什麼
這種就類似於雲計算等後端基礎服務的測試，對於一些大的公司，會有一個專門的團隊來開發這種後端基礎服務，這種服務當然也需要測試人員來保證質量。
這類服務一般都是通過HTTP介面的方式提供給剛才講的WEB／APP的後端使用，所以，第一個要做的也就是介面測試，也就是用Postman等工具做手工測試、用TestNG＋HttpClient或者Python的Nose框架做自動化測試。
不過，對於這類後端服務來說，介面只是暴露給外用的部分，內部邏輯通常是非常復雜的，所以，除了針對介面做測試之外，測試人員還需要細致地了解這些服務端產品的技術框架及技術實現，需要了解到模塊的級別，對於系統框架圖、時序圖等都有很好的理解。針對這些理解去設計用例，再跟開發一起討論如何實現用例。
如果這種基礎服務用了某一個開源軟體，那通常也需要測試人員能關注社區的進展，並把我們發現的Bug及解決方案等推到社區，為社區做貢獻。
除了介面測試之外，在我們公司，異常測試、穩定性測試、性能測試也是服務端測試必備的測試類型。
異常測試會模擬各種異常情況，比如硬體異常－機器掛掉的情況下能否啟動備機、硬碟掛掉的情況下是否會丟失數據；網路異常－網路忽然斷掉、或者網路流量變小的情況；系統異常－操作系統忽然掛掉的情況。這些極端的情況出現的時候，我們需要驗證數據有沒有丟、能不能盡快啟動備機對外提供服務、系統狀態有沒有異常等。我們會採用各種方式或者工具來模擬這些異常，比如用TrafficControl工具來控制網路流量。
穩定性測試，就是模擬系統在7*24的運行下會不會出問題，一般會用介面測試或者性能測試用例不斷地跑，在運行期間，我們會模擬各種情況，比如說負載的變化、系統的各種干擾等。可以用ChaosMonkey等工具來進行這類測試。
性能測試，其實細分起來會有各種類型，比如負載測試、壓力測試、配置測試、甚至還有線上壓測、容量規劃等。最常規的性能測試，一般是先規定一個系統需要承受的壓力，比如說，某一個系統，1個小時之內會有1W單的單子，那基於這個需求我們分析伺服器後端需要承受的壓力，分析出來以後，就寫性能測試腳本，然後逐漸增加壓測的力度，直到超過這個預定的壓力。通常在這個測試過程中會發現各種問題，比如資料庫索引沒有建、線程池太小、系統異常等。需要解決了之後再加大壓力測試。也是用Grinder／JMeter等工具來進行性能測試，不過難的不是這些工具的使用，而是發現問題以後的定位。
對於這種後端服務的測試人員來說，技術上的要求是挺高的，需要有較好的編程能力，需要對資料庫、操作系統等機制有很好的了解才行。