在 Day02 的快速入門中，我們建立了一個基礎的 HttpUser 來對 API 進行測試。然而，要精準模擬真實世界的使用者行為，我們需要更深入地了解 Locust 的核心組件，包含 User 與 HttpUser 的差異、任務的權重設定 (@task(weight)), 以及使用者等待時間 (wait_time) 的不同策略。

今天，我們將深入探討這些概念，並學習如何同時模擬多種不同的使用者類型。

User vs. HttpUser

在 Locust 中，所有模擬使用者都繼承自 User 類別。User 是最基礎的抽象類別，而 HttpUser 則是它的一個特化版本。

• User:
  這是最通用的使用者類別，它本身不具備任何特定的網路協定能力。當您需要測試非 HTTP 的系統時，例如 gRPC、WebSocket 或其他自訂 TCP/IP 協定，就應該繼承自 User 類別，並自行實現客戶端邏輯。

  基礎範例 (無任務):

  from locust import User, between
  
  class MyCustomUser(User):
      wait_time = between(1, 5)
  

• HttpUser:
  這是最常用的使用者類別，專為測試 HTTP/HTTPS 服務（如網站、API）而設計。它繼承自 User，並內建了一個強大的 HTTP 客戶端 self.client (基於 requests)。透過這個客戶端，我們可以輕易地發送 GET, POST, PUT 等請求。

  基礎範例 (無任務):

  from locust import HttpUser, between
  
  class MyWebAppUser(HttpUser):
      wait_time = between(1, 5)
      host = "https://example.com"
  

任務權重 (Weight)

在真實情境中，使用者執行的不同操作頻率可能不同。例如，瀏覽商品的使用者數量遠大於下訂單的使用者。Locust 允許我們使用 @task 裝飾器的參數來設定任務的「權重」，以模擬這種行為。

一個任務的權重越高，它被選中執行的機率就越大。如果所有任務都沒有設定權重，則它們被選中的機率相等。

範例：
假設一個電商網站，使用者有 80% 的時間在瀏覽商品，20% 的時間在查看個人檔案。我們可以這樣設定：

from locust import HttpUser, task, between

class WebsiteUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    host = "http://localhost:8080"

    @task(4)  # 權重設為 4
    def view_products(self):
        print("I am viewing products.")

    @task(1)  # 權重設為 1
    def view_profile(self):
        print("I am viewing my profile.")

更改範例後記得要重啟終端機的 locust 並重整網頁

在這個例子中，view_products 任務被執行的機率是 view_profile 的 4 倍，這更貼近真實的使用者行為模式。在下面這張圖片可以看到印出 “I am viewing products.” 的機率要比 “I am viewing profile.” 的機率高出不少：

比較表格

深入 wait_time 屬性

wait_time 用於模擬使用者在執行下一個任務前的「思考時間」，這對於建立更真實的負載模式至關重要。Locust 提供了三種主要的等待策略：

1. between(min, max):
   這是最常用的策略。它會讓模擬使用者在每次任務執行後，隨機等待 min 到 max 秒之間的一個時間。這能很好地模擬真實使用者行為的隨機性。

   • 範例: 使用者在瀏覽完一個頁面後，可能會花 1 到 5 秒的時間閱讀，然後才點擊下一個連結。

   from locust import HttpUser, task, between
   
   class WebsiteUser(HttpUser):
       wait_time = between(1, 5)
       host = "http://localhost:8080"
   
       @task(4)  # 權重設為 4
       def test_hello_world_endpoint(self):
           self.client.get("/hello-world")
   

2. constant(wait_seconds):
   此策略讓模擬使用者在每次任務後，都等待一個固定的秒數。這在需要精確控制請求間隔的場景中很有用，但較不符合真實使用者的隨機行為。

   • 範例: 一個自動化腳本或機器人可能每 3 秒鐘就固定查詢一次系統狀態。

   from locust import HttpUser, task, constant
   
   class WebsiteUser(HttpUser):
       wait_time = constant(5)
       host = "http://localhost:8080"
   
       @task(4)  # 權重設為 4
       def test_hello_world_endpoint(self):
           self.client.get("/hello-world")
   

3. constant_pacing(wait_seconds):
   這是一個更進階的策略，它能確保一個任務的執行週期（包含任務執行時間與等待時間）總和為一個固定的秒數。如果任務執行時間超過了設定的秒數，則等待時間為 0。這對於達成特定的吞吐量 (RPS, Requests Per Second) 非常有用。

   • 範例: 您需要確保每個使用者平均每 5 秒鐘就完成一次「下訂單」的流程，無論該流程中的 API 請求快或慢。

   from locust import HttpUser, task, constant_pacing
   
   class WebsiteUser(HttpUser):
       wait_time = constant_pacing(5)
       host = "http://localhost:8080"
   
       @task(4)  # 權重設為 4
       def test_hello_world_endpoint(self):
           self.client.get("/hello-world")
   

   可以看到在下圖中 “Total Requests per Second” 的地方，除了一開始剛進行測試之外，後續的平均請求次數就逐漸趨於穩定。

   

模擬多種使用者類型

在真實世界中，一個系統通常會有多種類型的使用者，例如：匿名訪客、普通會員、後台管理員。他們的行為模式和權限都不同。Locust 允許我們在同一個測試腳本中定義多個 User 類別來模擬這種複雜情境。

Locust 本身沒有 MultipleUser 或 MultipleHttpUser 這樣的類別。要實現多使用者模擬，您只需要在 locustfile 中定義多個繼承自 User 或 HttpUser 的類別即可。

執行範例：
假設我們要同時模擬兩種使用者：一種是頻繁瀏覽網站的普通用戶 (WebAppUser)，另一種是偶爾呼叫特定 API 的數據分析師 (DataAnalystUser)。

from locust import HttpUser, task, between

# 第一種使用者：網站訪客
class WebAppUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    host = "http://localhost:8080"

    # 權重為 2，表示這類使用者行為較頻繁
    weight = 2

    @task
    def homepage(self):
        print("WebAppUser: Visiting homepage")
        # self.client.get("/")

    @task
    def about_page(self):
        print("WebAppUser: Visiting about page")
        # self.client.get("/about")

# 第二種使用者：數據分析師
class DataAnalystUser(HttpUser):
    wait_time = between(5, 10)
    host = "http://localhost:8080"

    # 權重為 1，表示這類使用者較少
    weight = 1

    @task
    def get_analytics_data(self):
        print("DataAnalystUser: Fetching analytics data")
        # self.client.get("/api/v1/analytics")

當您使用 locust -f demo.py 啟動這個腳本時，Locust 的 Web UI 會讓您分別設定要模擬的 WebAppUser 和 DataAnalystUser 的數量。Locust 會根據您設定的比例以及類別中定義的 weight 屬性來產生負載。

由於我們這裡這定了兩個 User，重啟 locust 後記得使用者的數量要至少設定兩個，才可以看得出效果！

按下 START 開始執行後，應該可以在終端機上看到如下圖中的效果，WebAppUser 和 DataAnalystUser 交替著出現：

透過這些進階功能，您可以更靈活、更真實地模擬複雜的使用者場景，從而更準確地評估您的系統效能。

今天我們深入了解了如何定義與客製化使用者行為。明天，我們將轉換視角，探討 Locust 的運作流程以及更多元的執行方法，敬請期待！