互联网行业的不断发展，用户规模也有了爆发性的增长。产品的性能成为影响用户体验的重要因素。因此，
性能测试越来越受到大型互联网企业的重视。 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。 面临这么多的压测工具，我们应该如何做出选择呢？你在公司里现在用的是什么工具呢？ 相信很多小伙伴此刻喊出了“Jmeter”的名字，确实是，这几年 Jmeter因其使用简单，学习成本低，跨平台等特性，在行业内应用非常的广泛，拥有非常高的人气。 作为一款网红工具，Jmeter既能做接口性能测试，也可以做
自动化测试。深受广大人民群众的喜爱。 另一方面，
Python语言近些年在行业里也非常火，人生苦短、我用Python！使用Python来做自动化和
接口测试也是非常的方便。因此， Python届的压测工具Locust也逐步成为越来越多人的选择。 那么，在实际性能测试过程中，到底选择 Jmeter还是Locust ，除了语言上的差异，它们各自有什么优点和缺点吗？ 今天，我会从不同的维度，对这两款工具来做下对比分析，希望能帮助大家选择适合自己的工具。 发压能力 一个压测工具的核心能力就是发压能力，每秒能发出多少请求，决定这个工具能产生多大的压力。我们先从发压能力来对这两款工具做下对比测试。
测试前的准备 为了方便测试，我首先 准备了一个测试环境，一台压力机和一台
web服务器 ，具体信息如下：
为了更好的测试两个工具的发压能力，必须得找一个性能比较好的项目来做压测。就好比你现在要测试巅峰姚明的篮球技术，你用潘长江来陪练这就不合适了。你得把奥尼尔找来，这样姚明才能发挥出自己的全部能力。我 在服务器上部署了一个性能VIP课上的接口项目，单接口能支持TPS 1w+。 压力机上分别安装了Jmeter5.1和Locust 0.13。 提前写好了Jmeter脚本和Locust脚本，两个脚本里均只保留了http请求和断言，为了测试最大压力，没有做任何参数化，也没有使用其他影响性能的组件和代码。 同时，为了避免链接数受限，已经优化了两台机器的文件句柄数和TCP参数。 好了，一切准备就绪，battle开始，Let’s go !
测试场景一：相同并发下，对商品信息接口压测，测试工具的最高TPS
Jmeter测试 前置条件：为了提升性能，采用了no-gui模式压测，Jvm堆内存配置为2G。从10并发开始，压测运行2分钟。
Jmeter测试结果
Jmeter结果分析 ：可以看到在20并发时，压力机的CPU已经达到了90%，接近极限，TPS为3979，web服务器CPU在80%以内，还有一些剩余空间，证明还是没压到极限。 Locust测试 前置条件： 1、考虑到Locust是单进程的，不能充分利用多核CPU，于是在压力机上开启一个master进程，2个slave进程，组成一个单机分布式系统。 2、将脚本中的wait_time设置为0，即多次循环之间不等待。 3、使用no-web模式进行压测。（实际对比测试，web模式和no-web模式性能没明显差别）
Locust测试结果
看我结果我惊呆了，相同并发下，Jmeter跑出了3000+TPS，Locust只有1500+？而且还把压力机的CPU消耗到了100%。 想到了Locust官网曾提到过，默认情况下，Locust使用requests库发送HTTP请求，性能不太好，如果要产生更高的压力，建议使用FastHttpLocust作为HTTP客户端来压测，性能可以提升5-6倍。 
赶紧改了下Locust脚本，使用了FastHttpLocust客户端，再次进行压测，结果如下： 
可以看到，使用FastHttpLocust客户端后，Locust性能大幅提升，在10并发时，TPS就达到了4014，因为压力机CPU已经100%了，所以20并发下，TPS并没有什么明显增长。 场景总结 1、 在相同硬件配置，测试相同接口，使用相同的并发情况下，Locust产生的压力确实高于Jmeter，这个也是由于他们的底层实现机制不同，Jmeter基于多线程，Locust基于协程。 2、 无论采用哪个工具，单机能产生的TPS大体差不多，相比来说，Locust用更少的并发就能达到相同的TPS。不过Locust对压力机的CPU消耗也更高。 3、 Locust默认的HttpSession客户端确实挺垃圾的，做压测还是建议使用FastHttpLocust客户端，但是Locust官网也提到了，FastHttpLocust并不能完全替代HttpSession，这个还得取决于测试场景，所以这点也是使用中的一个风险。
测试场景二：相同配置下，测试工具能支持多少并发 前置条件： 在上一个测试场景中，无论Jmeter还是Locust，在20并发时，压力机CPU会接近100%了，所以为了测试更高的并发，就得需要换一个性能差一些的接口。大家记住一点，性能差的接口比性能好的接口支持更高的并发，还是先测试Jmeter，从1000并发开始测，逐步增加到10000并发，结果如下：
场景总结 从上面两个工具的高并发测试来看，相同配置的机器上，两个工具都可以跑出1w并发，不过Jmeter使用的内存高于Locust。再高的并发，个人感觉没有必要了，单机1w并发已经满足绝大多数的项目了（在线下测试，大部分项目几十并发就能测出拐点），如果需要更大规模的，还是建议用多台机器分布式发压。 以上两个测试场景，都是针对压测工具的核心能力：TPS能力和并发能力，接下来再来其他方面的对比。
测试报告对比 Jmeter有比较丰富的HTML报表，各个维度都有：
Locust提供了简单的数据实时报表，不过也够用。 
个人感觉在报表方面，两个工具相差不是很大，都基本能满足工作需求。 学习成本 & 易用性方面 Jmeter 有单独的GUI界面，有丰富的内置函数，在脚本编写方面确实比较简单， 基本上不需要写任何代码就能完成比较复杂的场景 。
Locust 没有GUI界面，完全基于Python代码，所以你想使用什么功能，像参数化、关联、断言等，都得写代码来完成， 相比来说学习成本更高 。 
最终总结 发压能力：相同并发下，Locust（使用FastHttpLocust）> Jmeter 并发能力：Locust和Jmeter旗鼓相当，都能满足工作需求，Jmeter消耗的内存更高 结果报表：Jmeter好于Locust，但是基本都满足工作需求 学习成果：Jmeter>Locust 易用性：Jmeter > Locust
使用建议 如果只是做简单的接口测试、
压力测试，没有需要写代码来扩展的特殊需求，首选Jmeter； 如果某些测试场景需要写代码来扩展，你会
Java的话，可以选择Jmeter； 如果某些测试场景需要写代码来扩展，你会Python的话，可以选择Locust； 如果想在单台机器发起更大的压力的话，并且Python代码能力不错的话，可以选择Locust，记得一定要使用FastHttpLocust客户端。
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