Locust是一款操作简便的分布式压力测试工具，主要用于检验网站或各类系统能承载的并发用户量。其核心理念是模拟大量蝗虫集体访问服务器，每只蝗虫的行为由用户自定义，通过直观的网页界面，可实时查看每只蝗虫的请求状态、响应时间等关键指标，便于精准掌握系统在高负载下的表现和瓶颈所在，为性能优化提供数据支持。
1、 Locust是一款操作简便的分布式压力测试工具，主要用于检验网站或各类系统能承载的并发用户数量。其核心理念是模拟一群蝗虫对服务器发起访问，每只蝗虫的行为由用户自定义，并可通过直观的网页界面实时查看测试进度与系统响应情况，便于及时调整策略与优化性能。
2、 选择Locust的原因在于其高效易用。
3、 Locust基于事件驱动，利用gevent库实现协程，可在单台负载机上模拟数千并发用户，高效稳定地完成压力测试任务。
4、 Locust支持用Python编写测试场景，无需依赖复杂的UI和冗长的XML配置。
5、 支持分布式架构，具备良好可扩展性。
6、 可通过网页界面实时查看测试进度。
7、 可用Python自行编写脚本，测试任意协议的应用程序。
8、 协程可视为线程内的中断机制，实现任务的高效切换与协作。
9、 Locust 安装方法
10、 若需使用分布式功能，请先安装 pyzmq 库。
11、 运行 locust -V，若显示版本信息则安装成功。
12、 将系统打开文件数设为超过当前设备模拟的用户数量。
13、 进行大规模性能测试时，不推荐在Windows系统上部署，因其协程库gevent在此环境下性能表现不佳。
14、 Hello World 示例程序演示
15、 阐述如下：
16、 定义用户行为和业务流程的脚本任务集合。
17、 on_start：每个任务开始前仅执行一次的操作。
18、 @task(n)用于标记方法为任务，当存在多个task时，n表示任务的序号或优先级。
19、 表示任务执行的重要性。
20、 通过Python的requests库调用self.client.get(path)，使用方式完全相同。
21、 定义一个名为User1的类，用于模拟单个用户行为。
22、 测试服务器的地址是 host。
23、 设定用户行为模式以执行任务。
24、 用户执行各任务间的等待时间可在最小到最大值之间随机设定，默认为1；若无需等待，需将这两个参数均设为0。
25、 当存在多个模拟用户时，可根据设定的权重分配实际用户数量。例如，若User1权重为1，User2权重为2，且总模拟用户数设为9，则按比例分配后，将有3个用户执行User1的任务，6个用户执行User2的任务，确保各用户任务量与其权重成正比。
26、 测试时，模拟用户将根据任务权重随机选取并执行其中一个任务。
27、 请求方法除GET外，还包括POST、DELETE、PUT、OPTIONS等多种类型。
28、 启动命令为：locust -f 文件名.py --host=目标地址 -P 8089，用于执行性能测试脚本并开启Web界面端口。
