Odoo 19 压测实战：Locust / k6 / JMeter 与 Worker 瓶颈

<p>Odoo 19 在 HTTP 层、OWL 3、资源打包等方面有架构变化，日常单请求变快，但瓶颈会转移到并发写、大批量 API 读、会计对账与 cron 叠加等路径。预发「能打开」不等于生产「扛得住 200+ 会话同时打销售看板 / 库存 API」。 <p>对照：How to Perform Load Testing in Odoo 19。

一、何时必须压测

• 并发活跃用户 > 50
• 重 cron / 多定时任务
• 大量 Webhook、EDI、API 进出
• 多公司
• 重计算模块

二、并发模型与关键参数

<p>多 Worker 模式下关注：

workers = 8
max_cron_threads = 2
limit_memory_hard / limit_memory_soft
limit_time_cpu / limit_time_real
limit_request

<p>CPU 密集 ORM 在 Worker 主线程执行，硬并发上限与 workers 强相关。

三、工具选型

工具	特点
Locust	Python，易写 JSON-RPC 场景，有 Web UI；适合模拟登录后 search_read / create
k6	CLI/CI 友好，阈值断言清晰
JMeter	偏 UI/线程组，也可打 JSON-RPC

四、场景设计建议

1. 登录建立会话
2. 高权重：销售订单 search_read（看板压力）
3. 低权重：创建订单（写路径）
4. 可选：库存移动 API、会计对账与 cron 重叠窗口

<p>先 smoke，再爬坡到目标并发；记录 P95、错误率、Worker 重启、PG 连接。

五、国内落地补充

• 压测库与生产模块集一致；用专用账号，勿对生产盲打。
• 基线三角色：登录、列表、创建单据（对应本文本地篇「压测基线」）。
• 结果用于调 workers / 内存限制 / SQL，而不是只出一张漂亮图。

<p>中国Odoo网原创中文改写｜保留为何压测、参数、三工具与场景要点。Odoo用户手册 · 中文文档 · 实操。