如何在Gatling脚本中传递下一个请求中的相关值_如何在Gatling资源方法中的请求之间传值？_如何在xml中传递SOAP请求的值 - 腾讯云开发者社区

基于 AKKA Actor 模型实现，请求由事件驱动，在系统资源消耗上低于其他压测框架（如内存、连接池等），使得单台施压机可以模拟更多的用户。...插件主要结构实现 Dubbo 压测插件，需实现以下四部分内容： Protocol 和 ProtocolBuild 协议部分，这里主要定义 Dubbo 客户端相关内容，如协议、泛化调用、服务 URL、注册中心等内容...可以使用类似 {args_types}、 {args_values}这样的表达式从数据 Feeder 中解析对应字段的值。...execute 方法必须以异步方式执行 Dubbo 请求，这样前一个 Dubbo 请求执行后但还未等响应返回时虚拟用户就可以通过 AKKA Message 立即发起下一个请求，如此一个虚拟用户可以在很短的时间内构造大量请求...我们都使用 JsonPath校验 HTTP 请求结果，Dubbo 压测插件中，我们也实现了基于 JsonPath的校验。

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Gatling简单测试SpringBoot工程

项目目录说明： bodies：用来存放请求的body数据 data：存放需要输入的数据 scala：存放Simulation脚本 Engine：右键运行跟运行 bin\gatling.bat...Gatling测试SpringBoot Gatling基于Scala开发的压测工具，我们可以通过录制自动生成脚本，也可以自己编写脚本，大家不用担心，首先脚本很简单常用的没几个，另外gatling封装的也很好我们不需要去专门学习...Gatling测试脚本编写 Gatling基于Scala开发的压测工具，我们可以通过录制自动生成脚本，也可以自己编写脚本，大家不用担心，首先脚本很简单常用的没几个，另外gatling封装的也很好我们不需要去专门学习...Gatling脚本的编写主要包含下面三个步骤 http head配置 Scenario 执行细节 setUp 组装我们以百度为例，进行第一个GET请求测试脚本的编写，类必须继承 Simulation...的官方文档解释是，由于DSL会预编译，在整个执行过程中是静态的。

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基于Python的性能测试工具——Locust

我们设置了用户的思考时间（即两次请求之间的等待时间）为 5 到 15 秒之间的随机值。然后，我们定义了一个任务，该任务会向服务器发起 GET 请求。最后，我们可以运行 Locust 测试。...Locust 的使用方法在上述代码中，我们定义了一个名为 MyUser 的用户类，该类继承自 HttpUser。在这个类中，我们定义了用户的等待时间（即两次请求之间的间隔时间），以及用户的任务。...在这个例子中，用户的任务是向服务器发起一个 GET 请求。这个任务被定义在一个名为 my_task 的方法中，该方法使用了 @task 装饰器。...结果分析问题：在分析 Locust 测试结果时，可能会遇到理解不清楚的问题。Locust 的测试结果包括了许多性能指标，如请求响应时间、成功率等，需要一定的知识才能正确理解。...Gatling 的测试脚本是用 Scala 编写的，对于不熟悉 Scala 的人可能会有一些困难。

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有赞全链路压测引擎的设计与实现

-加入购物车-选择收货地址-下单支付这些步骤，而串起这一系列的请求就是所谓的将请求编排成业务场景流量控制流量控制可以是纵向的，如上述下单场景中，各个步骤的请求量逐渐减少，整体呈现一个漏斗模型；也可以是横向的...高效地创建、运行（手动/定期）测试任务管理测试资源测试资源包括压测脚本、数据集（为压测请求提供测试数据，由数据块构成的一个集合，数据块是大量测试数据的最小分割单元）、压力注入器支持压测脚本参数化...Maxim 控制中心采用六边形架构（也叫端口与适配器模式），核心服务只处理核心业务逻辑（如调度算法），其他功能如与 Agent 通信、脚本存储、数据存储、压测报告等都是通过适配层调用特定实现的 API...四、改造 Gatling 原生 Gatling 是将压测日志写入本地日志文件的，而在分布式中，如果每个压力注入器都把日志写在本地，则为了基于所有日志分析生成压测报告，我们需要首先收集分散在各个压力注入器中的日志文件...Gatling 六、Maxim 的未来展望 Maxim 目前还是个单打独斗的产品，未来我们希望与大数据平台、运维平台等系统打通，让 Maxim 逐渐进化为一个一站式的压测平台，并引入更多新特性，如压测过程和压测报告的实时计算和展示等等

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性能工具之 Gatling 入门

前言 Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本....熟悉 JMeter 的同学应该知道 JMeter 基于 JVM 的多线程,一但请求连接数太大,性能就会急速下降....image-2.png conf 是配置文件用的,其中 gatling.conf 中可以设置 gatling 相关配置,比如控制台输出、文件输出等 image-3.png logback.xml 是设置控制台输入...在 pom.xml 中增加 gatling-maven-plugin 插件和 scala-maven-plugin 插件 image-12.png 第一个脚本这是一个官网介绍的压测脚本,新建一个 BasicSimulation...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付).

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负载，性能测试工具-Gatling

只要底层协议（如HTTP）可以以非阻塞方式实现，Gatling的体系结构就是异步的。这种架构允许我们将虚拟用户实现为消息而不是专用线程，这使得硬件要求不需要很苛刻。...编写测试场景，自动化测试 Gatling的类似代码的脚本使您可以轻松维护测试场景，并在持续交付管道中轻松实现自动化。我们开发了自己的领域特定语言（DSL），以便让每个人都能轻松阅读您的场景。 ?...分析并调查您的应用程序的瓶颈 Gatling是一个功能强大的工具：只需几台计算机，您就可以在Web应用程序上模拟每秒数十万个请求，并获得高精度指标。...使用bin目录中的脚本启动Gatling和Recorder。 Windows用户：我们建议您不要将Gatling放在“ Programs”文件夹中，因为可能存在权限和路径问题。...Gatling启动脚本和Gatling maven插件会在JAVA_HOMEenv var中设置它。

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在k8s中上线gatling镜像并在内网发送流量

（如果能够实时传入就更好了，不过这要将gatling作为插件实现，改写太多了，计划放在第三步）删除原有系统中的脚本文件，并上传指定的脚本文件test.scala。...这个脚本文件要能够读取环境变量来替换指定的值。命令直接设为指定的发包命令。环境变量配置我看了一下，使用docker build加参数的方式似乎并不常见，而且其他方式也挺麻烦的。...这个方法的缺点是如果环境中没有设置环境变量会报错，不过这也不是什么大问题，毕竟在docker内部。接下来就很简单了，将这个值作为方法的参数进行传递，然后把脚本送到指定的位置。...有一个问题，我发现如果使用这个DockerFile的CMD命令会导致gatling报错，错误原因是输入了一个空值给description，也就是command.txt可能是有问题的……但我进去执行又是正常的...我在思考有没有一种方式，能够将一个gatling程序传到k8s集群中，只需要通过网络端口向其上传配置文件、发送命令就可以调用指定的压力测试脚本。

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开源搜索和分析引擎Elasticsearche在Bay的性能优化实践，单集群日搜索请求超4亿

Elastic的官方回答是“具有相似特征的文档集合”。那么下一个问题是“应该使用哪些特征来对数据进行分组？应该把所有文件放入一个索引还是多个索引呢？”答案是，这取决于所使用的查询。...然后可以从查询中删除过滤子句。如果需要运行一个跨区域查询，可以将多个索引或通配符传递给Elasticsearch。如果查询具有过滤字段并且其值不可枚举，请使用路由。...它不需要计算过滤子句的相关性得分，并且可以高速缓存过滤结果。有关详细信息，请参阅查询和过滤语境。 ? 比较查询和过滤增加刷新间隔。...或许想运行一个脚本查询，如“source”：“doc [‘num’].value.startsWith（’1234’）。” 这个查询是非常耗费资源的，并且减慢整个系统。...它还说明了Pronto团队如何在战略上帮助客户进行初始规模调整，索引设计和调优以及性能测试。

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Gatling性能测试工具入门

前言 Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本....熟悉jmeter的同学应该知道Jmeter基于jvm的多线程,一但请求连接数太大,性能就会急速下降. Gatling使用是异步IO,并发性更强.基于jvm的Actors模型,用更少的内存和cpu....conf是配置文件用的,其中gatling.conf中可以设置gatling相关配置,比如控制台输出、文件输出等 logback.xml是设置控制台输入log级别和时间戳等信息,类似log4j中的配置...在pom.xml中增加gatling-maven-plugin插件和scala-maven-plugin插件第一个脚本这是一个官网介绍的压测脚本,新建一个BasicSimulation类需要继承Simulation...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付).

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Dubbo 压测插件 2.0 —— 基于普通 API 调用

插件已开源，详见 gatling-dubbo：https://github.com/youzan/gatling-dubbo.git 上一篇《Dubbo压测插件的实现——基于Gatling》中，我们介绍了基于...此外，依托于 Gatling 强大的基础能力， gatling-dubbo2.0 相比于 Jmeter 还存在以下几方面的优势：更强的场景编排能力，支持多场景同时编排，如仿真电商业务中同时存在普通下单...、团购、秒杀等多种交易类型的场景支持设置场景内流量模型，如漏斗模型，仿真用户从商品浏览 -> 加入购物车 -> 下单 -> 支付过程中的各级转化率不需要安装额外插件，原生支持设置压力模型，如设置压测需要达到的目标...DubboAction 的入参 f 是一个函数，从压测脚本传入，函数负责组织 Dubbo 请求，从 session 中取值并动态构造请求参数。...所以，gatling-dubbo 2.0 也支持非 dubbo 的其他 java 调用压测，因为 f 怎么写的控制权完全掌握在写压测脚本的人手里（本质上，远程调用和本地调用的客户端使用方式上并没有区别）

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性能测试之gatling详解

大家接触过形形色色的压力测试工具，例如lr,jmeter各有各的优点，那么最近在做接口测试中涉及到压力测试，小弟就看到一个好用的工具俗称“加特林”英文Gatling,就简单研究一番，今天为大家分享一下。...2 生成比较详细的压力测试报告。 3 能够更灵活的编写压力脚本。...\\appdata.csv 5、自动生成的测试报告：概览800ms下响应的请求次数10，右边的饼状图显示成功请求10个，失败0个。...注意在Global页面里的图都是整体的统计（一个测试计划可包含多个http请求），如果需要看某个请求的情况可点击到Details页面，并选取对应的请求大家如果有感兴趣的方向文章，可以直接给我留言，我会去写你们感兴趣的文章...想要了解，获取更多和测试相关的知识请添加此群，本群提供App、Web等Ui自动化，App性能测试，接口功能，接口自动化测试，jemeter、loadrunner工具介绍，静态代码扫描实践；测试理论，

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10万QPS，K6、Gatling和FunTester终极对决！

」级别测试中的表现。...由于Gatling使用的脚本语言Scala和「FunTester」测试框架使用的脚本语言Groovy都是基于JVM的语言，所以我均采用默认配置进行测试，不再进行修改JVM参数的测试，主要原因是不会Scala...到这里，「FunTester」的表现还是可以的，我总结了一下内存占用比较高的原因，应该是我测试过程中把测试数据存在内存里面了。这里「K6」测试框架测出来的QPS大概是其他两个框架的一半。...（如标记对象，错误日志个性化记录）。...基于此，我列了几条「FunTester」优化方向：将非必要的处理改成异步尝试更换测试元数据存储方式逐步丢弃业务相关兼容代码（已完成）首先看一下核心执行代码： @Override

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gatling 之性能测试

Check’s saveAs——从请求的返回值中提取和保存内容 3、manually with the Session API——用各种java提供的函数生成，缺点是可能影响一点性能三、虚拟用户场景...在大多数的情况下，请求都是不需要使用请求限制的，或者至少是多余的。但在某些情况下，我们需要使用Gatling自带的throttle方法，来对请求数做一个限制。...请求限制只是用来给定的场景中设置一个确定的吞吐量，以及注入的用户数量和持续时间。这就是设置了一个瓶颈，也就是一个上限。如果没有设置了足够的用户数，则不会达到这个限制。...如果注入持续的时间没有达到请求限制的设定，那么所有虚拟用户执行完毕后，simulation会被终止。如果注入的时间超过了请求限制的设定，那么请求限制就会起作用，阻止simulation的执行。...，持续10秒钟，然后保持住这个吞吐量并持续1分钟；接着跳到每秒钟50个请求，再保持这个吞吐量2个小时；这个代码块中设置的请求限制如下： - reachRps(target) in (duration

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如何手写LR脚本？

使用chrome查看请求以新增电脑为例，在这个网站中，新增一条电脑信息包括三步：点击“Add a new computer”按钮加载新增页面填写信息并保存返回列表页并自动刷新篇幅所限，我们先以第二步为例讲一下写脚本的过程...注意点注意事项：每个动作对应一个事务，如新增电脑添加3个事务，便于出问题时排查原因；检查点放在事务的开头还是末尾，参考F1帮助中的说明；检查点中的内容用什么，可以通过runtimesetting...连接，多个请求数据间用"&"连接，如http://127.0.0.1/Test/login.action?...name=admin&password=admin，这个过程用户是可见的；post传输数据通过Http的post机制，将字段与对应值封存在请求实体中发送给服务器，这个过程对用户是不可见的； Get传输的数据量小...方式只能支持ASCII字符，向服务器传的中文字符可能会乱码，post支持标准字符集，可以正确传递中文字符。

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聊聊基准测试

但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西...能更加详细的知道测试数据，平均时间，最大值，TP99等不需要额外代码编写多线程使用JMH很简单，如下面代码，直接加注解即可，具体的一些配置也可以通过注解来进行调试。...它可以用于测试静态和动态资源，例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器等等。...另外，JMeter能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性，JMeter允许使用正则表达式创建断言。...Gatling在我们公司使用得较多，目前只能测试Http相关的，如果要测试rpc相关的需要先将rpc协议转换成Http协议。

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性能测试工具的并发模式

大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？...如，运行微信，QQ，以及各种浏览器（进程列表里能看到多个程序在运行）。多线程：同一时刻执行多个线程。如，用浏览器一边看新闻，一边听歌，一边看下载（只启一个浏览器进程，运行多线程任务）。...这种并发模型里面的并发用户数只能配置固定值，在压测的过程中无法改变；这个特性与 JMeter 和 Gatling 都不一样，因为 JMeter 和 Gatling 都是可以运行的过程中改变并发用户数量的...基于消息传递的，并且使用每个虚拟用户基于一个 Actor 就可以做到相对独立（没有锁机制），并通过消息传递进行通信，所以具有单线程里进行高并发的能力； 3....如果你对Actor还有什么疑义，就参考这篇文章《十分钟理解Actor模式》四、流量复制回放模式流量复制回放不属于并发模式，和并发技术也无相关，但之所以我把它放在一起说，是因为这种方式也是性能测试工具采用的一类模式

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如何提升Java应用程序性能

这就是我们接下来要关注的问题。 Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。定义场景在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...在我们的这个例子中，具体的场景将是“启动200个用户，每个用户发出一万个请求。”.../bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误，如数据库连接耗尽、高负载情况下的请求超时、因为内存泄漏而导致堆的高使用率等等...JDBC性能关系型数据库是Java应用程序中另一个常见的性能问题。为了获得完整请求的响应时间，我们很自然地必须查看应用程序的每一层，并思考如何让代码与底层SQL DB进行交互。

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如何提升Java应用程序性能

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性能测试框架对比初探

差 k6 JavaScript 命令行 JS脚本否中优中优 1,840,000 优 Gatling Scala 命令行 Scala脚本否差优差中 333,000 优 siege C...Python脚本中中优差优 930,000 优 FunTester Java&Groovy 命令行/服务接口参数/脚本是中优优优 342,000 优由于要做一些性能测试对比，...要使用 Gatling 编写测试，我们需要使用Scala，Gatling允许用户定义提供类似功能的Scala类，但它们的可读性要高得多。...放弃原因 Gatling执行步骤如下：编写或者录制脚本（Scala语言脚本）编译脚本（运行sh命令）交互模式下选择脚本等待运行结果首先这个过程非常不容易自动化，特别是在手动执行shell命令...siege 简介 Siege是一个压力测试和评测工具，设计用于WEB开发这评估应用在压力下的承受能力：可以根据配置对一个WEB站点进行多用户的并发访问，记录每个用户所有请求过程的相应时间，并在一定数量的并发访问下重复进行

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WebFlux和SpringMVC性能对比

然后各自在application.properties中配置端口号8091和8092： server.port=8091 启动应用。 2）编写负载测试脚本本节我们采用gatling来进行测试。...POM中添加gatling依赖和插件（目前gradle暂时还没有这个插件，所以只能是maven项目）： ...得到测试过程中的执行线程个数。...（6）Spring WebFlux性能测试——响应式Spring的道法术器由以上数据可知：用户量在接近3000的时候，线程数达到默认的最大值200；线程数达到200前，95%的请求响应时长是正常的...异步IO能够将CPU从“漫长”的等待中解放出来，不再需要堆砌大量的线程来提高CPU利用率。这也是Spring WebFlux能够以少量线程处理更高吞吐量的原因。

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Dubbo 压测插件的实现——基于 Gatling

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10万QPS，K6、Gatling和FunTester终极对决！

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