在做性能测试时，通常都会借助一些压测工具来模拟大量的并发用户。目前业界压测工具种类繁多，比如Loadrunner、Jmeter、Locust、Ngrinder、Apache ab、Wrk、Webbench等，其中开源的要以java的jmeter和pythonlocust首当其冲，那么今天就来说说他们之前的区别。

Apache JMeter和Locust都是是最受欢迎的性能测试工具。当你想做性能测试的时候，你会选择什么样的测试工具呢？是会选择jmeter？locust？今天将根据自己使用经验，针对jmeter、locust常用的性能测试工具进行简单介绍和对比。

jmeter 介绍
Apache JMeter可用于测试静态和动态资源，Web动态应用程序的性能。它可用于模拟服务器，服务器组，网络或对象上的繁重负载，以测试其强度或分析不同负载类型下的整体性能。

jmeter的优缺点：

 Locust介绍
Locust是一个开源负载测试工具。使用 Python 代码定义用户行为，也可以仿真百万个用户。Locust 是非常简单易用，分布式，用户负载测试工具。Locust 主要为网站或者其他系统进行负载测试，能测试出一个系统可以并发处理多少用户Locust 是完全基于时间的，因此单个机器支持几千个并发用户。相比其他许多事件驱动的应用，Locust 不使用回调，而是使用轻量级的处理方式协程。

Jmeter和Locust对比：

locust VS jmeter 在压测时的效率对比 

from locust import HttpLocust,TaskSet,task,between

classMyBlogs(TaskSet):
    @task(1)
    defget_blog(self):
        header ={
        }
        body ={
            "roomId":"158589982254376"
        }
        req = self.client.get("/api/v1/model", headers=header, params=body, verify=False)
        # print(req.text)
        # if req.status_code == 200:
        #     print("success")
        # else:
        #     print("fails")classwebsitUser(HttpLocust):
    task_set = MyBlogs    # 设置用户执行任务之间等待的上下限，单位秒
    wait_time = between(3,6)
    # # 等同于上面wait_time，单位毫秒
    # min_wait = 3000
    # max_wait = 6000
    host ="http://benchmark-server.xxx.com"

if __name__ =="__main__":
    import os    # master 启动
    # os.system("locust -f locusttest.py --master")
    # slave 启动
    os.system("locust -f locusttest.py --slave --master-host=10.200.0.219")

Jmeter：

压测结果对比：

 

对比结论
1. 模拟tps

cpu 1c locust可以模拟tps 700， jmeter可以模拟tps 3200

cpu 2c locust可以模拟tps1400，jmeter可以模拟tps 6400

2. 响应时间

当单核的cpu小于80%时，locust响应时间与服务响应时间相差不大，当cpu大于80%时，出现500ms+的响应时间偏差

jmeter在cpu打满时，与apm监控实际处理时间依然小于10ms

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绵薄之力

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