tsung、jmeter、locust压测工具对比

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tsung、jmeter、locust压测工具对比

一、tsung

优点：

1、它使用的是erlang中轻量级进程，因此模拟海量并发请求比较简单

erlang里面用户并不控制线程，而是创建大量的轻量级线程，erlang里面称为进程(process)，以下简称进程。每个进程都可代表一个主动对象，它有事件循环，各个进程间通过消息来通讯。一个进程向另一进程发送消息后，可以进入接收状态，这时候真正的线程会把执行权切换到其它进程，如果另一进程得到执行权，如果它回复了消息，再经过一些执行权的切换以后，原来发送消息的进程得到执行权，它就可以收到消息了，这个复杂的过程可能只需要一个线程就可以完成，程序的编写却是使用同步的方式，完全感觉不到底层的切换，你唯一需要的就是毫无顾忌地创建进程(别当真，创建几十万个就收手吧)。erlang底层通常只需要1个线程就可以完成这些复杂的工作。

2、分布式压测仅需要在控制机上执行对应脚本即可，从机不需要拿到脚本

缺点：

1、使用XML来定义用户行为（难用！！！），且分布式测试查看日志较为麻烦，需要自己整理

2、环境部署较为麻烦（erl、perl、gnuplot、tsung），主机必须能够通过域名免密登陆从机，且各个依赖版本必须相同。

3、不再维护，且文档较少，因此遇到问题较难解决

二、jmeter

优点：

1、可视化界面导致其操作简单，创建测试场景以及用户行为通过点击即可完成（同样是缺点）

2、插件丰富，可以自定义安装各种插件来满足要求

3、使用者较多，网上文档较多

4、单机环境部署较为简单（java+jmeter）

缺点：

1、它使用的是线程，需要给每个用户创建一个线程，因此模拟海量并发请求较为困难

2、模拟海量并发请求需要大量机器，导致部署环境以及排查问题比较困难

3、从机也需要放置脚本，因此读取测试数据时需要注意每台机器的数据不能重复（比如读取用户名，需要使每台机器的测试数据不一致）

三、locust

优点：

1、它使用的是协程，因此实现模拟海量并发请求比较简单

2、可以使用python编写脚本，可以满足自定义需求

3、使用者较多，网上文档较多

4、环境部署较为简单（python3+locust）

缺点：

1、由于使用协程，每台机器必须运行与CPU核心数量相同的loucst进程（比如一台从机CPU是4核的，就需要执行4个locust进程）

2、同样需要注意每个进程读取的测试数据不能重复（可以通过redis分布式锁解决，最简单最笨的方式就是每个线程读取不同的测试数据文件）