locust_load_testing

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locust_load_testing

Locust simula múltiples usuarios concurrentes enviando solicitudes de verificación KYC. Las pruebas de carga validan que el sistema cumple el SLO de 8 segundos p95 bajo carga sostenida y descubren cuellos de botella antes de producción.

Locust 模拟多个并发用户发送 KYC 验证请求。负载测试用于验证系统在持续负载下 p95 延迟满足8秒SLO的要求，可在上线前提前发现系统瓶颈。

When to use

适用场景

Ejecutar en staging antes de cada release que afecte al pipeline KYC o a la infraestructura. También ejecutar pruebas de capacidad para determinar el número óptimo de workers GPU.

在每次会影响 KYC pipeline 或基础设施的版本发布前，于 staging 环境执行。也可执行容量测试来确定 GPU worker 的最优数量。

Instructions

使用说明

Instalar:
```
pip install locust
```

Crear

load_tests/locustfile.py

python

from locust import HttpUser, task, between
import base64, os
SAMPLE_SELFIE = base64.b64encode(open("tests/fixtures/sample_selfie.jpg", "rb").read()).decode()
SAMPLE_DOC = base64.b64encode(open("tests/fixtures/sample_passport.jpg", "rb").read()).decode()
class KYCUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    @task
    def verify_identity(self):
        response = self.client.post("/v1/verify", json={
            "selfie_b64": SAMPLE_SELFIE,
            "document_b64": SAMPLE_DOC,
            "document_type": "passport",
        }, headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TEST_JWT']}"})
        assert response.elapsed.total_seconds() < 8, f"SLO violated: {response.elapsed.total_seconds()}s"

Ejecutar:

locust -f load_tests/locustfile.py --host=https://staging.kyc.company.com --users=50 --spawn-rate=5 --run-time=5m --headless

Targets de SLO a validar: p50 < 4s, p95 < 8s, p99 < 15s, error_rate < 0.1%.
Guardar el HTML report:
```
--html=load-test-report.html
```
y adjuntarlo al release.
Si p95 > 8s: escalar workers GPU, optimizar batching o revisar los agentes con mayor latencia (ver Jaeger traces).

安装：
```
pip install locust
```

创建

load_tests/locustfile.py

：

python

from locust import HttpUser, task, between
import base64, os
SAMPLE_SELFIE = base64.b64encode(open("tests/fixtures/sample_selfie.jpg", "rb").read()).decode()
SAMPLE_DOC = base64.b64encode(open("tests/fixtures/sample_passport.jpg", "rb").read()).decode()
class KYCUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    @task
    def verify_identity(self):
        response = self.client.post("/v1/verify", json={
            "selfie_b64": SAMPLE_SELFIE,
            "document_b64": SAMPLE_DOC,
            "document_type": "passport",
        }, headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TEST_JWT']}"})
        assert response.elapsed.total_seconds() < 8, f"SLO violated: {response.elapsed.total_seconds()}s"

执行：

locust -f load_tests/locustfile.py --host=https://staging.kyc.company.com --users=50 --spawn-rate=5 --run-time=5m --headless

待验证的SLO指标：p50 < 4s，p95 < 8s，p99 < 15s，错误率 < 0.1%。
保存HTML报告：
```
--html=load-test-report.html
```
并将报告附在版本发布记录中。
如果p95 > 8s：扩容GPU worker、优化批处理策略，或者检查延迟最高的Agent（查看Jaeger traces）。

Notes

注意事项

Las pruebas de carga deben ejecutarse con imágenes representativas de producción (resolución, formato, calidad).
Simular también el escenario de liveness activo (challenge-response) que tiene mayor latencia que el pasivo.
Un test de 50 usuarios concurrentes durante 5 minutos es un buen punto de partida — ajustar según el volumen esperado en producción.

负载测试必须使用贴近生产环境的代表性图片（分辨率、格式、质量）。
同时需要模拟活跃的活体检测场景（挑战-响应模式），该场景比被动场景延迟更高。
50个并发用户持续5分钟的测试是不错的基线配置，可根据生产环境预期的流量规模调整。