性能测试中hatch rate（孵化率）为何重要？为何不一次性生成全部用户？

这是性能压测工具的通用设计逻辑，核心原因是要贴合真实场景、拿到更有参考价值的测试结果，具体分为几点：

• 匹配真实用户访问规律：绝大多数线上业务的用户量都是逐步上涨的，比如早高峰流量是1小时内从低谷升到峰值，电商大促是活动开始后十几分钟涨到访问最高点，几乎不存在所有用户同时发起请求的场景。如果直接一次性生成所有用户，模拟的流量和真实业务偏差极大，测试结果几乎没有参考意义。
• 避免压测端本身出现性能瓶颈：Locust的每个模拟用户都要占用独立的运行资源，如果你设置的总用户量是10万，直接一次性启动的话，压测机的CPU、内存、网络端口会瞬间被占满，还没等压到被测服务，压测端自己先出现请求排队、发送失败的问题，最终拿到的测试数据完全失真。
• 方便定位性能拐点：通过控制用户生成速率逐步加压，你可以清晰观测到当并发用户数达到某个阈值时，被测服务的响应时间突然陡增、错误率开始上升，这个阈值就是服务的性能拐点，是后续性能调优的核心参考指标，一次性全量加压完全拿不到这个维度的数据。
• 规避限流/熔断规则干扰：现在绝大多数后端服务都会配置限流、熔断的安全策略，如果突然涌入远超阈值的流量，会直接被安全组件拦截，你实际压到的只是安全规则，根本测不到业务逻辑的真实性能。

• 流量特征差异：按速率逐步生成用户的流量是从0平稳上升到峰值，符合绝大多数业务的流量规律；一次性全量生成的是尖刺型流量，只适用于秒杀准点开枪这类极端场景，常规业务测试完全不适用。
• 测试数据有效性差异：逐步加压可以拿到不同并发量级下的响应时间、错误率、服务资源使用率等全维度数据，能支撑全链路的瓶颈定位；一次性全量加压只能拿到峰值负载下的服务表现，甚至很多时候会直接把服务打挂，根本拿不到有效数据。
• 测试风险差异：逐步加压的过程中如果发现服务性能已经不达预期，可以随时终止压测，不会对被测环境造成过大冲击；一次性全量加压很可能直接把预发甚至生产环境的服务打宕机，导致业务不可用，风险极高。
• 压测端开销差异：逐步生成用户时压测端的资源是逐步占用的，只要总用户量在压测机的承载范围内，基本不会出现压测端本身的性能瓶颈；一次性生成用户会瞬间占满压测机资源，很容易出现请求超时、发送失败的问题，导致测试结果不准。

如果你确实需要模拟尖刺流量的极端场景，也可以直接把用户生成速率设置为和用户总数量相等，就能实现接近一次性全量生成用户的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin Thoma