【要約】Locustではじめる負荷テスト [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
開発者は、新規サービスや新機能の公開時に、システムの負荷耐性を検証したいと考えている。しかし、従来の負荷テストは準備が複雑で、導入のハードルが高いことが課題である。
- ・オートスケーリング設定が適切か判断できない。
- ・実際のユーザー行動を模した複雑なシナリオ作成が困難。
- ・テスト環境の構築に多大な工数がかかる。
// Approach
Locustを採用することで、コードベースによる柔軟な負荷テストを実現する。Pythonの記述力を用いて、ユーザーの行動を直感的に定義する手法をとる。
- ・
locustfile.pyにHttpUserや@taskを用いてシナリオを記述する。 - ・
uvx locustコマンドにより、迅速に実行環境を立ち上げる。 - ・Web UIを通じて、RPSやレスポンスタイムをリアルタイムに監視する。
// Result
Locustの導入により、開発者は低コストで高精度な負荷試験を実施できる。これにより、システムの挙動を定量的に把握することが可能となる。
- ・50/95パーセンタイルによるレスポンスタイムの可視化が可能。
- ・
catch_response=Trueにより、詳細なエラー判定ができる。 - ・大量の仮想ユーザーを低オーバーヘッドでシミュレートできる。
Senior Engineer Insight
> 開発体験（DX）の観点から、Locustは極めて優秀な選択肢である。シナリオをPythonコードとして管理できるため、Gitによるバージョン管理やCI/CDへの組み込みが容易だ。また、Dockerを用いた分散実行により、単一ノードの限界を超えた負荷も容易に生成できる。ただし、RPSを厳密に固定する用途には向かない。スループット制御を重視する要件では、他のツールとの比較検討が不可欠だ。実戦では、ユーザー数ベースの挙動確認として活用すべきである。