Locust：用 Python 写压测脚本，能跑几十万并发

locust 在 GitHub 上已经拿到 27,916 Star 了。

这是一个开源的性能测试工具，专门用来对 HTTP 和其他协议做压力测试。跟 JMeter 那套 GUI 拖拽 + XML 配置的路线不一样，Locust 的思路是：用纯 Python 代码来定义测试场景。

1、这东西解决什么问题

做过压测的人都知道，传统工具的痛点在哪。

JMeter 功能是够用，但那个 GUI 配起来又慢又容易出错，脚本一复杂就变成一堆 XML 节点的堆砌。想写个循环、加个条件判断、做点数据计算，都得在 GUI 里点来点去。脚本没法版本管理，团队协作的时候谁改了什么根本看不清。

Locust 的做法很直接：把测试场景写成 Python 类。循环用 for，条件用 if，数据处理随便你写。测试脚本就是普通的 .py 文件，能放进 Git，能用 IDE 打断点调试。

from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)

    def on_start(self):
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/hello")
        self.client.get("/world")

    @task(3)
    def view_item(self):
        for item_id in range(10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")

一个用户类，几个带 @task 装饰器的方法，权重用数字控制。想加登录流程就写 on_start，想循环请求就写 for 循环。没有额外的 DSL，没有配置文件，就是 Python。

2、怎么做到几十万并发的

Locust 底层用的是 gevent，一个基于协程的并发库。每个虚拟用户跑在一个 greenlet 里，开销很小。单机单进程就能撑住几千个并发用户，多台机器分布式跑的话，几十万并发也不难。

分布式的方式也很简单：一台机器当 master，其他机器当 worker。master 负责调度和汇总数据，worker 负责发请求。加机器就加 worker，不用改脚本。

命令行启动：

locust -f locustfile.py --host=https://example.com

3、Web UI 和实时数据

Locust 自带一个 Web 界面，默认跑在 8089 端口。打开浏览器就能配置并发数、启动压测、看实时数据。

界面上能看到的东西包括：每秒请求数（RPS）、响应时间分布、失败率、每个接口的详细统计。测试跑着的时候可以随时调整并发数，不用停了重来。

也可以不带 UI 跑，纯命令行模式适合塞进 CI/CD 流程里：

locust -f locustfile.py --headless --users 1000 --spawn-rate 10 --run-time 5m

4、不止是 HTTP

虽然 Locust 主要是用来测 Web 服务的，但它的架构是可扩展的。你可以自己写一个 Client 类，对接任何协议。官方文档里给了例子，社区也有人做了 gRPC、WebSocket、MQTT 等协议的插件。

这意味着不管是 REST API、数据库、消息队列还是自定义的 TCP 服务，都能用 Locust 来压。

5、跟其他工具的差别

跟 JMeter 比：Locust 的脚本更灵活，写起来更快，但图表展示没有 JMemter 那么多维度。如果你需要复杂的断言和响应提取，Locust 也能做，只是方式不同——直接在 Python 里写逻辑就行。

跟 k6 比：k6 用 JavaScript 写脚本，性能也不错。但 Locust 的优势在于 Python 生态，数据处理、文件读写、第三方库随便用。对 Python 开发者来说上手成本为零。

跟 Gatling 比：Gatling 基于 Scala，性能很好，但学习曲线陡。Locust 的门槛明显低一截。

6、适合什么场景

• 后端服务上线前的容量评估
• 接口性能回归测试，集成到 CI 里每次跑
• 线上问题复现，模拟高并发场景定位瓶颈
• 给客户出压测报告，用 Locust 的导出数据做分析

Locust 是 MIT 协议，可以商用，没有限制。Python 3.8 以上都能跑，pip install locust 一行搞定。

Locust 的导出数据做分析

Locust 是 MIT 协议，可以商用，没有限制。Python 3.8 以上都能跑，pip install locust 一行搞定。