在掌握了 Locust 的基本用法與參數化測試之後，今天我們要進一步探討壓力測試中一個核心概念：負載模式（Load Mode）。
不同的負載模式決定了虛擬使用者數量隨時間變化的方式，理解並善用它們，能幫助我們更精準地模擬真實世界的流量場景，並發現系統在各種負載條件下的表現與瓶頸。

什麼是負載模式？

負載模式描述了測試過程中虛擬使用者的數量如何隨時間變化。選擇正確的負載模式，能模擬出不同的真實使用場景，例如：

• 漸進式流量增長：模擬流量隨時間逐步增加。
• 突發流量：模擬活動檔期或新聞事件帶來的瞬間湧入。
• 穩定負載：檢驗系統在長時間穩定狀態下的表現。
• 波動流量：反映現實世界中自然出現的流量高低起伏。

這些模式不僅能揭露系統的性能瓶頸，也有助於驗證擴展性與穩定性。

Locust 提供的負載模式

Locust 內建兩種主要的負載增長模式：

1. Linear Load Mode（線性負載模式）

線性模式是 Locust 的預設行為。在此模式下，虛擬使用者會以固定速率連續增加，直到達到指定人數。

特點

• 使用者數量平滑上升，負載逐漸加重。
• 適合觀察系統性能隨負載逐步增加的趨勢。

常見應用場景

• 容量測試：找出系統最大承受量。
• 性能基準測試：建立性能基線。
• 趨勢分析：觀察響應時間、吞吐量等指標隨負載變化的曲線。

執行範例

# 在 10 秒內增長至 50 使用者，並持續 5 分鐘
locust -f linear_load_test.py --headless --users 50 --spawn-rate 5 --run-time 5m --host http://localhost:8080

2. Step Load Mode（階梯負載模式）

階梯模式透過「分階段」增加虛擬使用者，每個階段會維持一段時間後再進入下一階段，使測試更接近真實流量高低起伏。

特點

• 負載以「階梯」方式增加，每個階段設有穩定期。
• 能觀察系統在不同負載等級下的穩定性。
• 可精確控制每一階段的使用者數量與速率。

常見應用場景

• 負載等級測試：檢驗系統在不同流量下的穩定性。
• 容量規劃：評估各負載等級的資源需求。
• 故障隔離：鎖定特定流量區間內的潛在問題。

啟用方式
在測試腳本中自訂 LoadTestShape 類別即可，例如：

from locust import LoadTestShape

class MyStepLoadShape(LoadTestShape):
    stages = [
        {"duration": 60, "users": 10, "spawn_rate": 5},
        {"duration": 120, "users": 50, "spawn_rate": 10},
        {"duration": 180, "users": 100, "spawn_rate": 20},
    ]

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

執行方式：

locust -f step_load_test.py

此時，Locust 會自動依照 StepLoadShape 中的邏輯執行，不需額外指定 --users、--spawn-rate。

Linear vs Step：模式比較

進階負載塑形

除了線性與階梯模式，透過 LoadTestShape 也能實現更複雜的設計：

• 波浪式負載：模擬日夜高低峰流量。
• 尖峰測試：模擬促銷或熱門事件瞬間激增。
• 恢復測試：模擬流量回落，檢驗系統恢復能力。

這些進階模式都能透過客製化 tick() 函式來靈活實現。

總結

今天我們探討了 Locust 的兩種核心負載模式：

• 線性模式：適合用來建立基線與找出容量極限。
• 階梯模式：更貼近真實場景，適合穩定性與資源需求分析。

選擇正確的負載模式，能讓壓力測試更貼近真實，並揭露不同層面的系統特性。