Locust分布式压测必须显式启用--master/--worker模式，单机多终端运行无效果；master仅调度不发请求，需确保脚本无误、端口可用、版本一致；worker须指定--master-host且网络连通；RPS由users、spawn_rate和wait_time共同决定；gevent monkey patch须置于所有import之前。
Locust 分布式压测不是“开了多个进程就自动分布式”，它依赖明确的主从角色划分和网络通信。单机跑 locust -f locustfile.py 永远只是单节点测试，哪怕你开了10个终端窗口都无效——必须用 --master 和 --worker（旧版叫 --slave）显式启动。
启动 master 节点前必须确认三件事
master 不发请求，只管调度和聚合数据，但它对环境和配置很敏感：
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locustfile.py必须在当前工作目录下，且不能有语法错误（否则 master 启动失败但日志可能只报ImportError，不提示具体哪行） - 如果脚本里用了
host属性，而命令行又传了--host，后者会覆盖前者；但若两者都缺，self.client.get("/api")会直接报Missing scheme in URL - master 默认监听
0.0.0.0:5557（WebSocket）和0.0.0.0:8089（Web UI），确保端口没被占用，防火墙没拦截（尤其跨机器时）
worker 节点常见连接失败原因
worker 启动后卡在 Waiting for master to start 或报 Connection refused，基本就是网络或参数问题：
- worker 命令必须带
--worker且指定--master-host，例如：locust -f locustfile.py --worker --master-host=192.168.1.100（不能写成http://192.168.1.100） - master 主机名或 IP 必须能被 worker 主机 DNS 解析或 ping 通；Windows 上有时需用计算机名而非
localhost，Linux 则更认 IP - worker 和 master 的
locust版本必须一致（比如都是2.15.1），版本 mismatch 会导致 WebSocket 握手失败，日志里只显示空连接断开
权重、思考时间和并发数的真实关系
很多人以为 @task(10) 就是“执行10次”，其实它是相对概率权重。最终每秒请求数（RPS）由三者共同决定：
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spawn_rate：每秒启动多少虚拟用户（VU），不是总 VU 数 -
users：目标总并发用户数，master 会逐步拉到这个值，不是瞬间达到 -
wait_time：直接影响单个 VU 的请求频率。例如between(1, 3)意味着每个 VU 平均每 2 秒发一次请求，1000 个 VU 理论峰值 RPS ≈ 500，而不是 1000
所以压不出预期 RPS 时，先检查 wait_time 是否设得太小（导致单 VU 过载），再看 users 和 spawn_rate 是否匹配——比如设 users=1000 但 spawn_rate=1，要等 1000 秒才拉满。
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结果导出和 no-web 模式的关键细节
CI/CD 中常用 --no-web 自动化压测，但容易忽略两点：
-
--csv=report生成的是report_stats.csv、report_failures.csv、report_exceptions.csv三个文件，不是单个 CSV；路径是相对于当前工作目录，不是脚本所在目录 - 分布式下只有 master 节点输出 CSV，worker 不写任何文件；若用
--master --no-web启动，必须加-c（users）和-t（run time），否则 master 会挂起等待 Web UI 输入 - 想保存实时指标快照，得用
--html=report.html，它只在测试结束时生成，过程中无法查看
真正容易被忽略的是：gevent 的 monkey patch 必须在所有 import 之前执行。如果 locustfile.py 里先 import 了 requests 或其他标准库模块，再调 monkey.patch_all()，网络请求仍会阻塞，导致 worker 实际并发远低于预期——这个 bug 没报错，只表现为 RPS 上不去、CPU 占用低、大量 VU “卡住”。
