# locustfile.py from locust import HttpUser, task, constant class PressureUser(HttpUser): wait_time = constant(1) # 固定1秒间隔 host = "http://localhost:8080" # 指定8080端口地址[10](@ref) @task(3) def test_homepage(self): with self.client.get("/", catch_response=True) as response: if response.status_code == 200: response.success() else: response.failure(f"状态码错误: {response.status_code}") @task(1) def test_health(self): self.client.get("/health", name="健康检查") # 健康检查端点示例[3](@ref) # 启动命令（无界面模式，50用户，每秒启动5个，持续1分钟）: # locust -f locustfile.py --headless -u 50 -r 5 -t 60s修改我的代码 保证不出现100%fail

<think>嗯，用户问的是如何优化Locust性能测试脚本，避免出现100%的失败率。这确实是个常见问题，尤其是当测试压力大或者脚本逻辑有问题时。首先，我需要回忆Locust的基本结构和常见的失败原因。 首先，用户提到要调整代码结构，确保压力测试中不出现100%的失败率。可能的失败原因包括请求超时、服务器无响应、断言错误或者脚本逻辑问题。比如，没有正确处理HTTP响应，导致后续请求依赖前面的结果，从而失败。或者任务之间的逻辑设计不合理，导致某些任务频繁失败。 接下来，我需要考虑如何优化代码结构。根据引用[1]，模块化代码是个好方法。比如把认证和配置分离到common目录，这样脚本更清晰，容易维护。用户可能把所有的请求都写在一个文件里，导致耦合度高，难以排查问题。分拆不同的测试场景到不同的文件，如api.py和website.py，这样每个文件职责单一，容易调试。 然后，处理响应是关键。比如检查响应状态码是否正确。如果服务器返回4xx或5xx错误，而脚本没有处理，就会标记为失败。在Locust中，每个请求默认会检查状态码是否为200，但实际可能需要不同的状态码。用户可能需要使用catch_response=True参数，并手动验证响应内容。例如，使用client.get("/api", catch_response=True)然后判断resp.status_code是否是期望的值，或者检查响应内容中的某个字段是否正确。这样能更精确地判断请求是否成功，避免误判。 另外，参数化和关联处理也很重要。引用[2]提到，很多用户不知道如何在Locust中实现参数化和关联，导致测试失败。比如，用户可能需要从上一个请求中提取token或session ID用于后续请求。这时候需要用正则表达式或JSON解析器提取数据，并保存到变量中。例如，在登录请求后，从响应中提取token，并存储到self.locust的变量里，供其他任务使用。同时，参数化数据如用户账号，需要确保每次请求使用不同的数据，避免重复数据导致服务器拒绝。 任务逻辑方面，可能需要调整任务的权重和执行顺序。比如，某些任务执行频率过高，导致服务器压力过大，从而失败。合理分配任务的权重，确保关键任务有更高的执行频率，或者使用等待时间分散请求。此外，确保任务之间有合理的等待时间，避免瞬间高并发导致服务器崩溃。 还有，使用FastHttpLocust客户端可能提升性能，减少客户端瓶颈。引用[3]提到，如果需要更大的压力，可以使用FastHttpLocust。这样客户端能发送更多请求，减少因客户端处理能力不足导致的超时或失败。 另外，异常处理也很重要。比如，在请求失败后，应该进行重试或者记录错误，而不是直接标记为失败。Locust的on_failure钩子可以用来处理失败请求，比如重试机制或者记录日志，帮助分析问题原因。 最后，性能测试本身需要监控服务器状态，确保测试过程中的服务器资源没有耗尽，如CPU、内存、网络带宽等。如果服务器资源不足，即使脚本正确，也可能出现大量失败。因此，结合监控工具分析服务器性能，调整并发用户数和产生率，逐步增加负载，找到系统的瓶颈。 总结下来，优化方向包括模块化代码结构、正确处理响应、参数化和关联处理、调整任务逻辑、使用高性能客户端、异常处理以及监控服务器状态。需要指导用户一步步检查这些方面，逐步优化脚本。</think>### 如何优化Locust性能测试脚本避免100%失败率 #### 1. 代码结构优化（模块化设计） 将性能测试脚本拆分为独立模块，确保逻辑清晰且易于维护。例如： ```python # locustfile.py from locust import HttpUser, task, between from common.auth import get_token # 引用认证模块[^1] from common.config import API_BASE_URL class ApiTasks(TaskSet): def on_start(self): self.token = get_token() # 初始化时获取动态token @task(3) def get_data(self): headers = {"Authorization": f"Bearer {self.token}"} with self.client.get(f"{API_BASE_URL}/data", headers=headers, catch_response=True) as resp: if resp.status_code == 200 and "result" in resp.text: resp.success() else: resp.failure("Invalid response") # 精确标记失败原因 class WebsiteUser(HttpUser): tasks = [ApiTasks] wait_time = between(1, 3) # 添加随机等待时间 host = "https://your-website.com" ``` #### 2. 响应处理优化 - **强制校验响应内容**：使用`catch_response=True`捕获原始响应 - **动态断言逻辑**： ```python @task def create_order(self): payload = {"product_id": self.locust.product_ids.pop()} # 使用参数化数据[^2] with self.client.post("/orders", json=payload, catch_response=True) as resp: # 复合验证逻辑 if resp.status_code == 201 and '"status":"created"' in resp.text: resp.success() else: resp.failure(f"Create failed: {resp.text}") # 保留错误详情 ``` #### 3. 参数化与关联处理 ```python class LoadTest(HttpUser): product_ids = [] # 类级共享参数池 def on_start(self): # 初始化时加载测试数据 if not self.product_ids: resp = self.client.get("/products") self.product_ids = [p["id"] for p in resp.json()] @task def view_product(self): id = random.choice(self.product_ids) self.client.get(f"/products/{id}") ``` #### 4. 改进任务逻辑 - **添加思考时间**：`wait_time = between(0.5, 3)`模拟真实用户行为 - **失败重试机制**： ```python from tenacity import retry, stop_after_attempt class ResilientUser(HttpUser): @retry(stop=stop_after_attempt(3)) # 失败时自动重试3次 @task def critical_operation(self): self.client.post("/transaction") ``` #### 5. 使用高性能客户端 在`locustfile.py`开头添加： ```python from locust import FastHttpUser # 替换标准HttpUser[^3] ``` #### 6. 监控与调试建议 - 通过`--logfile`参数记录详细日志 - 使用`ResponseTimeMonitor`插件实时监控响应时间分布 - 设置合理的`timeout`参数（默认5秒可能不足）： ```python class CustomUser(FastHttpUser): connection_timeout = 15 # 连接超时 network_timeout = 30 # 请求超时 ``` ###