1. 项目概述：为什么是Locust？

如果你是一名Python开发者，无论是做后端API、微服务，还是数据处理平台，迟早会面临一个灵魂拷问：我的系统到底能扛住多少用户同时访问？传统的压力测试工具，比如JMeter，功能强大但配置繁琐，写个复杂的逻辑还得跟各种组件打交道，对Python开发者来说总有点隔靴搔痒。而Locust的出现，完美地解决了这个痛点——它让你能用纯Python代码来定义用户行为，进行分布式压力测试。标题里提到的“百万级并发”并非噱头，在合理的硬件和架构下，Locust完全有能力驱动这个量级的虚拟用户，对系统发起真实、可度量的冲击。

简单来说，Locust是一个开源的压力测试工具。它的核心哲学是“用代码定义一切”。你不需要在GUI里拖拽组件，只需要继承一个 TaskSet 类，用 @task 装饰器告诉Locust你的虚拟用户要做什么（比如登录、浏览商品、下单），然后设定用户增长策略，就能启动测试。测试结果会实时在一个简洁的Web UI上展示，包括每秒请求数（RPS）、响应时间、失败率等关键指标。对于习惯用Python思考和解决问题的开发者而言，这几乎是量身定做的方案。它不仅是一个测试工具，更是一个用代码模拟海量用户复杂交互行为的框架。

2. 核心设计思路：事件驱动与协程的威力

要理解Locust为何能轻松应对高并发，必须深入到其架构核心。Locust摒弃了传统多线程/多进程模型，选择了基于 gevent 库的协程（Coroutine）方案。这是它能实现“百万级并发”的理论基础。

2.1 为什么不用多线程？

在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，CPU密集型的多线程并不能真正并行。而对于I/O密集型任务（如HTTP请求，99%的时间在等待网络响应），多线程的切换开销（上下文切换）在并发数达到几千时就会变得非常可观，成为性能瓶颈。每个线程都需要独立的内存栈（通常至少1MB），创建上万个线程对内存是巨大的消耗。

2.2 协程如何破局？

Locust利用 gevent 实现了协程。你可以把协程理解为“更轻量的线程”。成千上万个协程可以在同一个操作系统线程内运行。当一个协程发起HTTP请求并开始等待服务器响应时， gevent 会立刻把这个协程挂起，然后去执行其他就绪的协程。这个切换发生在用户态，开销极小。等网络数据返回，这个协程又会被唤醒继续执行。这意味着，单台机器上一个Python进程就能轻松承载数万甚至数十万个并发虚拟用户，它们绝大部分时间都在“等待”，而单个线程足以高效地在这些等待任务之间快速切换。

设计启示 ：在编写Locust测试脚本时，你几乎感觉不到协程的存在，就像写同步代码一样自然。但心里要明白，你写的每一个 time.sleep() 、每一次 client.get() ，都是一个潜在的协程切换点。这要求你的任务定义必须是 非阻塞式 的。例如，避免在任务中执行耗时的CPU计算，否则会阻塞整个线程，影响所有虚拟用户的执行。

注意：虽然Locust底层是异步的，但你编写的用户行为脚本是同步风格的。这是 gevent 通过“猴子补丁”（monkey patch）魔法实现的，它在运行时将标准库中的网络I/O等模块替换成了异步版本。通常，在Locust脚本开头会看到 from gevent import monkey; monkey.patch_all() 这行代码。

3. 环境准备与Locust核心组件解析

“工欲善其事，必先利其器”。在开始编写百万并发的脚本前，我们需要一个稳固的基础环境。

3.1 安装与版本选择

安装Locust非常简单，推荐使用Python 3.8及以上版本，并通过pip安装。

pip install locust

这条命令会同时安装Locust及其核心依赖 gevent 。我强烈建议在虚拟环境（如 venv 或 conda ）中进行，以避免包冲突。验证安装是否成功：

locust -V

3.2 理解核心三要素：HttpUser、TaskSet、@task

Locust的脚本围绕三个核心概念构建，理解它们就掌握了Locust的命脉。

  1. HttpUser (或 User) ： 这是虚拟用户的蓝图。每个模拟用户都是这个类的一个实例。 HttpUser 是 User 的子类，内置了一个 client 属性，这是一个 HttpSession 对象，用于发送HTTP请求，它的API和Python的 requests 库非常相似，但它是协程友好的。

  2. TaskSet ： 定义了一组任务（Tasks）的集合。你可以把它想象成用户的“行为模式”或“场景”。例如，一个 UserBehavior 的TaskSet里可能包含了“浏览首页”、“搜索商品”、“查看详情”等一系列任务。 HttpUser 类通过 tasks 属性来指定它要执行哪个TaskSet。

  3. @task 装饰器 ： 用在TaskSet类的方法上，将该方法标记为一个“任务”。 @task 可以接收一个可选的权重参数（如 @task(3) ），权重越高，被选择执行的频率就越高。

一个最简化的骨架如下：

from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
    # 用户执行完一个任务后，等待1-2.5秒再执行下一个
    wait_time = between(1, 2.5)

    @task
    def hello_world(self):
        # self.client 用于发起请求
        self.client.get("/hello")
        self.client.get("/world")

    @task(3) # 此任务的执行权重是上一个任务的3倍
    def view_items(self):
        for item_id in range(10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")

在这个例子中，每个虚拟用户（ QuickstartUser 实例）会在生命周期内，反复随机选择执行 hello_world 或 view_items 任务。选择 view_items 的概率是 hello_world 的3倍。执行完一个任务后，会等待1到2.5秒。

3.3 等待时间（wait_time）策略

wait_time 决定了用户思考时间，对模拟真实流量至关重要。除了 between ，还有：

  • constant(n) ： 每次固定等待n秒。
  • constant_pacing(n) ： 确保每个任务执行周期（任务执行时间+等待时间）至少为n秒。如果任务执行很快，它会自动补足等待时间，非常适合用来控制稳定的RPS（每秒请求数）。

实操心得 ： 对于极限压力测试，初期可以设置较短的 wait_time （如 constant(0) ）来快速冲击系统瓶颈。但在进行容量规划和真实性验证时，必须设置符合真实用户行为的等待时间，否则测试结果会过于乐观。

4. 构建百万级并发的实战脚本

现在，我们从一个简单的登录接口测试开始，逐步构建一个能模拟复杂用户行为、支持分布式运行的高并发测试脚本。假设我们测试的是一个电商系统的核心接口。

4.1 基础脚本：用户登录与令牌管理

from locust import HttpUser, task, between, TaskSet
import json

class UserBehavior(TaskSet):
    # 在TaskSet启动时执行，用于初始化（如登录）
    def on_start(self):
        """用户启动，模拟登录获取token"""
        login_payload = {
            "username": "test_user",
            "password": "test_pass123"
        }
        with self.client.post("/api/auth/login", 
                              json=login_payload, 
                              catch_response=True) as response:
            if response.status_code == 200:
                resp_json = response.json()
                # 将获取到的token存储在用户实例中，供后续请求使用
                self.token = resp_json.get("data", {}).get("access_token")
                response.success()
            else:
                response.failure(f"Login failed: {response.text}")
                # 登录失败，此用户停止执行更多任务
                self.interrupt()

    @task(5)
    def get_user_profile(self):
        """获取用户信息，权重较高"""
        if hasattr(self, 'token'):
            headers = {"Authorization": f"Bearer {self.token}"}
            with self.client.get("/api/user/profile", 
                                 headers=headers, 
                                 name="/api/user/profile") as response:
                if response.status_code != 200:
                    response.failure(f"Got status {response.status_code}")

    @task(2)
    def browse_products(self):
        """浏览商品列表"""
        params = {"page": 1, "size": 20}
        self.client.get("/api/products", params=params, name="/api/products")

    @task(1)
    def logout(self):
        """退出登录，执行后停止该用户"""
        if hasattr(self, 'token'):
            headers = {"Authorization": f"Bearer {self.token}"}
            self.client.post("/api/auth/logout", headers=headers)
        self.interrupt() # 停止这个用户的执行

class WebsiteUser(HttpUser):
    tasks = [UserBehavior] # 指定用户要执行的行为集
    wait_time = between(0.5, 3) # 用户思考时间
    host = "http://your-test-server.com" # 被测系统地址

关键点解析 ：

  • on_start ： 每个用户实例在开始正式执行 @task 任务前，会先执行一次 on_start 方法。这里是执行登录、获取会话状态的绝佳位置。
  • catch_response=True ： 配合 with 语句使用，允许你根据响应内容手动判断请求成功( response.success() )或失败( response.failure() )。这对于检查接口返回的业务码至关重要。
  • name 参数： 在 client.get/post 中设置 name ，可以在Locust的统计报告中聚合该请求。例如， /api/products?page=1 和 /api/products?page=2 会被统计为同一个条目“/api/products”，否则会分开统计，导致报告杂乱。
  • self.interrupt() ： 用于强制停止当前 TaskSet 的执行。在 logout 任务中调用后，该用户就会停止。在 on_start 登录失败时调用，可以避免用户用无效token继续执行任务。

4.2 进阶：参数化与数据驱动

上面的脚本所有用户都用同一个账号登录，这不符合真实场景，也容易触发服务器的防刷机制。我们需要参数化。

方法一：使用队列（Queue） 

import queue
from locust import events

# 在模块层面准备测试数据
test_user_queue = queue.Queue()
for i in range(10000): # 准备1万个测试账号
    test_user_queue.put({"username": f"load_user_{i}", "password": "default_pass"})

class UserBehavior(TaskSet):
    def on_start(self):
        try:
            user_cred = test_user_queue.get_nowait()
        except queue.Empty:
            # 数据用尽，停止此用户
            self.interrupt()
            return
        self.username = user_cred["username"]
        # ... 使用 self.username 进行登录 ...
        # 注意：任务执行完毕后，通常不会将数据放回队列，模拟用户独立会话

方法二：从文件读取（CSV） 更常用的方式是从CSV文件读取数据。Locust没有内置的CSV数据驱动，但可以轻松用Python实现。

import csv
import random

class UserBehavior(TaskSet):
    # 类变量，存储所有用户数据
    user_data = []

    @classmethod
    def load_data(cls, file_path="user_credentials.csv"):
        with open(file_path, newline='') as f:
            reader = csv.DictReader(f)
            for row in reader:
                cls.user_data.append(row)

    def on_start(self):
        if not self.user_data:
            self.user_data = [{"username": "fallback", "password": "pass"}]
        self.cred = random.choice(self.user_data)
        # 使用 self.cred 登录

# 在脚本开始前加载数据
UserBehavior.load_data()

实操心得 ： 对于百万级并发，数据文件可能非常大。不要一次性全部加载到内存。可以使用迭代器、分片读取，或者使用更专业的测试数据管理工具。此外，确保你的测试账号在系统中是真实存在且可用的，密码也要符合规则。

4.3 实现复杂业务链：顺序与权重控制

真实用户操作往往有逻辑顺序。Locust的 @task 装饰器默认是随机选择，如何模拟“先加购，后下单”的流程？

方案一：使用 self.schedule_task 在 TaskSet 中，你可以手动安排任务执行顺序。

class OrderBehavior(TaskSet):
    def on_start(self):
        self.schedule_task(self.add_to_cart) # 1. 先执行加购
        self.schedule_task(self.checkout)    # 2. 再执行下单

    def add_to_cart(self):
        self.client.post("/api/cart/add", json={"product_id": 123})
        # 加购后，可能还需要设置一个标志
        self.item_in_cart = True

    def checkout(self):
        if getattr(self, 'item_in_cart', False):
            self.client.post("/api/order/create")
        self.interrupt() # 下单完成后，结束这个“购买”场景

schedule_task 会立即将任务加入当前用户的执行队列。注意， on_start 本身也是一个任务， schedule_task 是在这个任务中调用的。

方案二：嵌套TaskSet（更清晰） 对于复杂的、有状态的多步骤场景，嵌套TaskSet是更好的选择。

class CartTasks(TaskSet):
    @task
    def add_item(self):
        # 加购逻辑
        self.item_added = True
        self.interrupt() # 退出当前嵌套的TaskSet，返回到父TaskSet

class OrderTasks(TaskSet):
    @task
    def do_checkout(self):
        if getattr(self.parent, 'item_added', False):
            # 下单逻辑
            pass
        self.interrupt()

class MainUserBehavior(TaskSet):
    tasks = [CartTasks, OrderTasks] # 用户会随机进入CartTasks或OrderTasks

    @task
    def browse(self):
        # 浏览任务
        pass

在这个结构中， MainUserBehavior 的用户会随机执行 CartTasks 或 OrderTasks 。每个嵌套的 TaskSet 执行完后（或调用 self.interrupt() ），会返回到父 TaskSet ，继续随机选择任务。你可以通过 self.parent 在嵌套TaskSet中访问父类的属性，来传递状态（如 item_added ）。

5. 分布式执行与百万并发配置

单台机器由于网络端口、CPU、内存的限制，能模拟的用户数是有上限的。要实现真正的百万级并发，必须采用分布式模式。Locust采用主从（Master-Worker）架构。

5.1 架构与配置

  • Master节点 ： 负责分发测试任务、收集汇总所有Worker节点的统计数据、提供Web UI。 Master本身不模拟任何用户 。
  • Worker节点 ： 接收Master指令，创建并运行虚拟用户，向目标系统发起请求，并将实时数据上报给Master。你可以启动任意多个Worker。

启动命令 ：

  1. 启动Master（指定Web UI端口）： 
    locust -f your_locust_script.py --master --host=http://your-target.com
  2. 在每个Worker机器上启动Worker（指定Master的IP）： 
    locust -f your_locust_script.py --worker --master-host=192.168.1.100
    192.168.1.100 是Master节点的IP地址。所有Worker必须能访问Master的端口（默认5557）。

5.2 硬件与网络考量

要实现百万并发，你需要一个Worker集群。估算资源：

  • 内存 ： 每个协程（虚拟用户）大约占用1KB左右的内存。100万用户大约需要1GB内存，但这是理想情况。由于Python对象开销和你的测试代码数据，实际可能需要2-4GB甚至更多。建议在单个Worker上先测试5000个用户的内存占用，然后按比例推算。
  • CPU ： Locust是I/O密集型，单核CPU就能驱动大量用户。但解析响应、处理测试逻辑会消耗CPU。建议监控Worker节点的CPU使用率，保持在70%以下为宜。
  • 网络 ： 这是最常见的瓶颈。百万并发会产生巨大的网络连接数（ ESTABLISHED 状态的Socket）。你需要：
    • 调整Worker节点的系统文件描述符限制（ ulimit -n ），设置为百万级别。
    • 确保Worker与目标服务器之间的网络带宽充足，延迟低。
    • 目标服务器需要有足够的负载均衡器和后端服务器来处理海量连接。

系统调优示例（Linux Worker节点） ：

# 临时提高当前会话的文件描述符限制
ulimit -n 1000000
# 永久修改，编辑 /etc/security/limits.conf
# * soft nofile 1000000
# * hard nofile 1000000

# 调整本地端口范围，以支持更多出向连接
sudo sysctl -w net.ipv4.ip_local_port_range="1024 65535"
# 增加TCP连接跟踪表大小
sudo sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_max=1000000

5.3 使用Docker快速搭建集群

使用Docker Compose可以快速部署一个Locust集群。 docker-compose.yml 示例：

version: '3'

services:
  master:
    image: locustio/locust
    ports:
      - "8089:8089" # Web UI
      - "5557:5557" # Master-Worker通信
    volumes:
      - ./locust-scripts:/mnt/locust
    command: -f /mnt/locust/locustfile.py --master --host=http://host.docker.internal

  worker:
    image: locustio/locust
    volumes:
      - ./locust-scripts:/mnt/locust
    command: -f /mnt/locust/locustfile.py --worker --master-host=master
    deploy:
      replicas: 4 # 启动4个worker容器

在脚本目录下运行 docker-compose up --scale worker=10 即可启动1个Master和10个Worker。 host.docker.internal 是Docker特性，指向宿主机，如果你的被测服务在宿主机上，可以使用这个地址。

6. 测试策略、监控与结果分析

盲目地启动百万用户可能会直接冲垮系统。科学的压力测试需要一套清晰的策略。

6.1 阶梯式增压（Ramp Up）

在Locust的Web UI中，你可以设置用户数和生成速率。更好的方式是通过 --headless 模式配合 --step-load （新版Locust）或用代码控制。

使用 Shape 类进行复杂负载模式定义 ：

from locust import LoadTestShape

class StagesShape(LoadTestShape):
    """
    定义多个压力阶段：
    1. 2分钟内增长到1000用户
    2. 保持1000用户运行5分钟
    3. 5分钟内增长到5000用户
    4. 保持5000用户运行10分钟
    5. 5分钟内停止所有用户
    """
    stages = [
        {"duration": 120, "users": 1000, "spawn_rate": 10}, # 每秒钟生成10个用户
        {"duration": 300, "users": 1000, "spawn_rate": 10},
        {"duration": 300, "users": 5000, "spawn_rate": 20},
        {"duration": 600, "users": 5000, "spawn_rate": 20},
        {"duration": 300, "users": 0, "spawn_rate": 10},
    ]

    def tick(self):
        run_time = self.get_run_time()
        for stage in self.stages:
            if run_time < stage["duration"]:
                try:
                    tick_data = (stage["users"], stage["spawn_rate"])
                except:
                    tick_data = None
                return tick_data
        return None

在 HttpUser 类中引用这个 Shape 类：

class WebsiteUser(HttpUser):
    tasks = [UserBehavior]
    wait_time = between(1, 5)
    # 不需要额外配置，Locust会自动检测到LoadTestShape子类

6.2 关键监控指标

在测试过程中，除了盯着Locust的Web UI，还必须监控以下对象：

  1. 被测服务器 ：

    • 系统层面 ： CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、网络带宽。使用 top , vmstat , iostat , nload 等工具。
    • 应用层面 ：
      • Web服务器（Nginx/Apache） ： 活跃连接数、请求排队数、错误日志（ 502 Bad Gateway , 504 Gateway Timeout ）。
      • 应用服务（如Gunicorn+Flask） ： Worker进程数、线程池状态、GC频率。如果使用Python，可以用 py-spy 进行性能剖析。
      • 数据库 ： 连接数、慢查询日志、锁等待、CPU和内存使用率。对于MySQL，监控 Threads_connected , Threads_running , Innodb_row_lock_time_avg 等。
      • 缓存（Redis） ： 连接数、内存使用量、命中率、命令延迟。

  2. Locust Worker节点 ：

    • 监控其CPU、内存和网络状态，确保其本身不是瓶颈。如果Worker节点CPU持续100%，说明它已经无法生成更多请求，需要增加Worker节点。

6.3 结果分析与报告

测试结束后，Locust Web UI提供了图表，但生成一份可归档的详细报告更为重要。

导出数据 ： 在Web UI点击“Download Data”可以导出CSV格式的请求统计和响应时间分位数数据。

使用 --html 生成报告 ： 在无头模式运行测试时，可以生成HTML报告。

locust -f locustfile.py --headless --users 1000 --spawn-rate 100 --run-time 10m --html=report.html --host=http://your-server

自定义事件与扩展 ： 你可以监听Locust的事件，将结果实时发送到时间序列数据库（如InfluxDB）或监控系统（如Prometheus+Grafana），实现仪表盘可视化。

from locust import events
from influxdb import InfluxDBClient
import gevent

influx_client = InfluxDBClient('localhost', 8086, database='locust')

@events.request.add_listener
def on_request(request_type, name, response_time, response_length, exception, context, **kwargs):
    if exception:
        # 记录失败请求
        pass
    else:
        # 将成功请求的指标写入InfluxDB
        json_body = [{
            "measurement": "response_times",
            "tags": {"request": name},
            "fields": {"value": response_time}
        }]
        # 使用gevent.spawn异步写入，避免阻塞主流程
        gevent.spawn(influx_client.write_points, json_body)

7. 常见问题、排错与性能调优

在实际压测过程中，你会遇到各种问题。这里记录一些典型的坑和解决方案。

7.1 Locust侧常见问题

问题1： “Socket accept failed” 或 “Too many open files”

  • 原因 ： 操作系统文件描述符限制。每个TCP连接都是一个文件描述符。
  • 解决 ： 如前所述，提高 ulimit -n 限制。同时检查 net.ipv4.ip_local_port_range ，确保有足够的本地端口可用。

问题2： Worker节点CPU使用率100%，但生成的RPS很低

  • 原因 ： 测试脚本中存在耗时的同步阻塞操作（如复杂的JSON解析、大量的字符串处理、同步的文件读写），阻塞了 gevent 的事件循环。
  • 解决 ：
    1. 使用 cProfile 或 py-spy 分析脚本，找到热点函数。
    2. 将CPU密集型操作移到 TaskSet 外部预处理（如加载测试数据到内存）。
    3. 考虑使用 gevent 的线程池（ gevent.threadpool ）来执行阻塞操作，但需谨慎，可能会引入复杂性。

问题3： Master节点Web UI卡顿或无响应

  • 原因 ： 当Worker数量众多（几十上百个）且虚拟用户数极大时，Master需要聚合海量数据，可能导致UI卡顿。
  • 解决 ：
    1. 降低数据上报频率（通过 --stats-history-interval 参数，默认1秒，可以调整为5秒或10秒）。
    2. 考虑使用无头模式（ --headless ）运行，并通过事件钩子将数据导出到外部监控系统，减轻Master压力。

问题4： 测试结果中响应时间异常长，但服务器监控显示负载很低

  • 原因 ： 网络延迟或DNS解析问题。也可能是Locust Worker到目标服务器之间的网络有瓶颈。
  • 解决 ：
    1. 在Worker节点上使用 ping 和 traceroute 检查网络状况。
    2. 在脚本中使用IP地址直接访问，避免DNS解析开销。
    3. 使用 requests 的 Session 对象（Locust的 client 底层就是）并开启连接池，减少TCP握手开销。Locust默认已经做了优化。

7.2 被测系统侧问题定位

当Locust成功发起大量请求后，问题往往出在被测系统。

现象： 响应时间缓慢，错误率升高

  • 排查链 ：
    1. 负载均衡器/网关 ： 查看是否达到连接数或带宽上限。检查健康检查是否正常，后端服务是否被踢出。
    2. 应用服务器 ： 查看线程池/进程池是否耗尽。例如，Tomcat的 maxThreads ，Gunicorn的 worker 数。检查应用日志是否有大量异常（如数据库连接超时）。
    3. 数据库 ： 这是最常见的瓶颈。检查：
      • 连接池 ： 是否耗尽？应用是否在每次请求中都创建新连接？
      • 慢查询 ： 开启慢查询日志，分析在压力下哪些SQL变慢了。缺乏索引、 JOIN 操作不当、子查询过多是常见原因。
      • 锁竞争 ： 高并发更新同一行数据会导致行锁等待。监控数据库的锁等待事件。
      • 硬件资源 ： CPU、内存、磁盘I/O是否饱和？

现象： 大量5xx错误（如502, 503, 504）

  • 502 Bad Gateway ： 通常意味着上游应用服务（如PHP-FPM, Gunicorn）无响应或崩溃。检查应用服务进程状态和日志。
  • 503 Service Unavailable ： 服务主动拒绝连接，可能负载均衡器健康检查失败，或应用达到了限流阈值。
  • 504 Gateway Timeout ： 请求在网关（如Nginx）等待上游应用响应超时。说明应用处理时间过长，需要从应用和数据库层面排查。

7.3 Locust脚本性能调优技巧

  1. 关闭请求日志 ： 默认情况下，Locust会记录每个请求。在百万级并发下，这会产生巨量日志，严重影响性能。通过设置环境变量或修改代码来关闭。

    import logging
logging.getLogger("locust").setLevel(logging.WARNING)

    或者在命令行中： locust --loglevel WARNING

  2. 谨慎使用 catch_response 和 with 语句 ： 虽然它功能强大，但会带来额外的开销。如果只是检查HTTP状态码，可以直接使用 client.get() ，失败会自动记录。

  3. 优化测试数据 ： 避免在任务循环中频繁读取大文件或生成复杂数据。尽量在 on_start 或类变量中预加载和预处理数据。

  4. 使用更快的JSON库 ： 如果脚本中涉及大量JSON序列化/反序列化（如解析响应），可以考虑使用 ujson 或 orjson 替代标准库的 json 。

  5. 分布式调试 ： 先使用单机、少量用户运行脚本，确保逻辑正确。然后在一个Worker上逐步增加用户数，观察其资源使用情况，找到单Worker的极限。最后再扩展到多个Worker。

最后，压力测试本身不是目的，而是发现系统瓶颈、验证架构有效性的手段。每一次压测都应该有明确的目标（例如，验证新系统能否支撑“双十一”预期的流量，或找到当前系统的容量天花板）。测试完成后，基于数据进行分析和优化，然后再次测试，形成闭环。Locust作为一把利器，给了Python开发者用自己最熟悉的语言来驾驭海量并发流量的能力，剩下的，就是对系统架构和代码性能的深入理解了。

# 压力测试
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