之前在项目中做服务端性能测试，一般用的都是 LoadRunner，或者 jmeter。随着接触的项目越来越多，各种各样的代码都有，光传输协议，就有 HTTP，TCP，UDP。有时数据传的不是明文，可能是 protobuf，也可能是 RSA 加密后的密文。继续用 LR 或 jmeter，有点难以招架。
于是，我开始关注 Locust 这个压测工具。与 LR 使用的 C 和 jmeter 使用的 Java 相比，Locust 使用 Python 来编写压测代码，代码量会少很多。且 Locust 本身的概念少，学习成本较低，上手很快。
在实现并发方面，Locust 并没有使用进程、线程来实现，事实上，CPython 的实现也对多线程不友好。于是，Locust 使用 gevent 提供的非阻塞 IO，和 coroutine来实现网络层的并发请求。实际使用中，使用 Locust 编写的压测脚本，单个实例，可以提供 1000 rps 左右的压力，如果还需要更多的压力，挂多几个 slave，也能满足需求。不过我生性爱折腾，一直想着摆脱 CPython 的 GIL，和 gevent 的 monkey_patch()，过年在家无聊，就一直在构思着怎样实现一个性能更好的施压端，用golang 提供的 goroutine，应该是个不错的选择。
Locust 已经实现了 master & slave 的架构，一个 Locust 进程如果运行在 master 模式，那它要做的事情，就只是收集各个 slave 汇报上来的信息，并展示在 web界面上而已。我的想法很简单，用 golang 来实现 slave 这一部分。实现为一个框架，在运行时，按需创建 goroutine 来跑调用方提供的 function，然后定时将信息汇报给 Locust 的 master。
过年回来撸了一周，最后弄了一个 boomer ，已开源。参考 Locust 的 slave 部分代码来实现的，连文件的命名都一致，应该很容易理解。与 Locust 最大的区别，就是用 goroutine，取代了 gevent。golang 本身的性能，也是一个优势。
用 boomer 来编写一个简单的 http 压测例子。
package main
import boomer "github.com/myzhan/boomer"
import (
"time"
"net/http"
"log"
)
func now() int64 {
return time.Now().UnixNano() / int64(time.Millisecond)
}
func test_http() {
/*
一个常规的 HTTP GET 操作，实际使用时，这里放业务自身的处理过程
只要将处理结果，通过 boomer 暴露出来的函数汇报就行了
请求成功，类似 Locust 的 events.request_success.fire
boomer.Events.Publish("request_success", type, name, 处理时间, 响应耗时)
请求失败，类似 Locust 的 events.request_failure.fire
boomer.Events.Publish("request_failure", type, name, 处理时间, 错误信息)
*/
startTime := now()
resp, err := http.Get("http://localhost:8080/")
defer resp.Body.Close()
endTime := now()
log.Println(float64(endTime - startTime))
if err != nil {
boomer.Events.Publish("request_failure", "demo", "http", 0.0, err.Error())
}else {
boomer.Events.Publish("request_success", "demo", "http", float64(endTime - startTime), resp.ContentLength)
}
}
func main() {
task := &boomer.Task{
// Weight 权重，和 Locust 的 task 权重类似，在有多个 task 的时候生效
// FIXED: 之前误写为Weith
Weight: 10,
// Fn 类似于 Locust 的 task
Fn: test_http,
}
/*
通知 boomer 去执行自定义函数，支持多个
boomer.Run(task1, task2, task3)
*/
boomer.Run(task)
}
运行
# dummy.py 可以在 boomer 代码库里找到，由于 master 不再负责实际的业务逻辑
# 所以 dummy.py 的格式，只要符合 Locust 脚本的规范就行了
locust -f dummy.py --master --master-bind-host=127.0.0.1 --master-bind-port=5557
go run main.go --master-host=127.0.0.1 --master-port=5557
boomer 目前比较完整地实现了 Locust slave 端的功能，在实际使用中，较原生的 Python 实现，有 5-10 倍以上的性能提升。
Locust 官方表示，master 和 slave 间通讯，用 zeromq 会有较大的性能提升，但是我目前并没有感觉到明显的性能差异，可能是我挂的 slave 数量还不够多吧。目前 boomer 还不支持zeromq，如果将来这里确实是个瓶颈，实现起来也很快。
Enjoy!