核心内容摘要
什么蜘蛛池有效果
引用来源的归因模型_引用来源归因模型：原理、应用与优化策略
对比维度 JMeter Locust/K6 AI友好性 脚本格式 XML格式（层级复杂、语法严格） Python（Locust）/JS（K6）（简洁易懂、语法灵活） JMeter：AI易写错标签层级、属性配置，脚本报错率高； Locust/K6：AI对Python/JS支持度极高，生成脚本通过率99%+ 扩展能力 扩展需编写Java插件，门槛高 扩展只需编写简单Python/JS代码，支持自定义逻辑 Locust/K6：AI可快速生成扩展脚本，灵活性更强 分布式压测 配置复杂，需手动部署节点 原生支持分布式压测，一键启动多个节点 无需人工配置，AI可自动生成分布式执行命令 资源占用 高（相同压测场景下，资源占用是Locust的2-3倍） 低（轻量级框架，单节点可模拟上万并发） 测试环境资源消耗更低，支持更大规模压测
