Locust 官方网站：https://www.locust.io/。
Locust 介绍
一个开源性能测试工具，使用 Python 代码来定义用户行为。用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。
性能工具对比
目前我知道的性能工具有以下几类：针对jmeter、locust、wrk、loadrunner、Grinder常用的性能测试工具进行简单介绍和对比。首先，五者基本对比图：
LoadRunner：是非常有名的商业性能测试工具，功能非常强大。使用也比较复杂，目前大多介绍性能测试的书籍都以该工具为基础，甚至有些书整本都在介绍 LoadRunner 的使用。由于loadrunner为商业收费模式，对于公司级测试使用而言涉及到授权问题。
jmeter：同样采用线程并发机制，但其主要依靠增加线程数提高并发量，当单机模拟数以千计的并发用户时，对于CPU和内存的消耗比较大。
locust：是一个的简单易用的分布式负载测试工具，主要用来对网站进行负载压力测试。locust使用python语言开发，测试资源消耗远远小于java语言开发的jmeter。且其支持分布式部署测试，能够轻松模拟百万级用户并发测试。
wrk：是轻量化的http性能测试工具，采用线程+网络异步IO模型，网络异步IO可以使得系统使用很少的线程模拟大量的网络连接以增大并发量、提高压力。
Grinder是一个基于Java开发的开源性性能测试框架，通过多个负载机进行分布式测试
性能工具LoadRunner优缺点
优点：
基于UI操作，容易上手。早期很流行，功能强大。
缺点：
安装包太大，装过旧版的还不能按照新版的，解决方案较麻烦；
不开源，扩展性不高，收费贵。往后的方向肯定是客户端工具逐步向平台化发展，所以已经慢慢被替代了。
性能工具Jmeter优缺点
优点：
界面可视化操作，可以使用录制脚本方式对较为复杂的用户流建模，还可以创建断言来验证测试行为是否通过；
表格、图形、结果树等多类可视化数据分析和报告输出
支持http、ftp、tcp等多种协议类型测试；
④ 支持分布式压力测试，但对于上万的用户并发测试需要多台测试机支持，资源要求比较大；
⑤ 可以用于测试固定吞吐量下的系统性能，例如在100QPS（QPS：每秒查询率）下系统的响应时间和资源消耗；
缺点：
jmeter的GUI模式消耗资源较大，当需要测试高负载时，需要先使用GUI工具来生成XML测试计划，然后在非GUI模式下导入测试计划运行测试，并且关闭不需要的侦听器（收集数据与展示测量的组件），因为侦听器也会消耗掉本用于生成负载的大量资源。测试结束后后，需要将原始结果数据导入GUI以才能查看结果。
性能工具Locust优缺点
优点：
不同与jmeter使用线程数提高并发量，locust借助于协程实现对用户的模拟，相同物理资源（机器cpu、内存等）配置下locust能支持的并发用户数相比jmeter可以提升一个数量级；
②相比jmeter需要界面点击录制复杂场景的麻烦，locust只需用户使用python编写用户场景完成测试；
③不同与jmeter复杂的用户使用界面，locust的界面干净整洁，可以实时显示测试的相关细节（如发送请求数、失败数和当前发送请求速度等）；
④locust虽然是面向web应用测试的，但是它可以用来测试几乎所有系统。给locust编写一个客户端，可以满足你所有的测试要求；
缺点：
locust测试结果输出不如jmeter的测试结果展示类型多
性能工具Wrk优缺点
优点：
操作简单、易于使用
高并发低消耗，安装部署简单
缺点：
wrk只支持http协议类型请求（如get、post等），但若是需要执行get之外的http类型请求需要使用者自行编写lua脚本；
② 只允许单机测试，不支持多机分布式压力测试，因此wrk适合性能基准测试，对于模拟上万的用户并发测试显得有点力不从心；
③ 测试结果简单，无详细图表解析