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...很少使用 exitASAP：默认为true,简单的可以认为当这个为false的时候循环直接跳出,可在 循环中进行控制是否继续 /* 运行100秒 during 默认单位秒,如果要用微秒...请求 post参数提交方式： JSON方式 import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.core.scenario.Simulation.../json") val scn = scenario("json scenario") .exec(http("test_json") //http 请求name .post.../json") val scn = scenario("json scenario") .exec(http("test_json") //http 请求name .post
生产中除了网关等特殊应用外，一般很少使用泛化调用，如果以泛化调用的性能来表征生产中普通 API 调用的性能，其压测结论很难令人信服。做压测的时候，一般要求各种条件如环境等都尽可能保持一致。...ActionBuild 则为 DSL 使用 Action 的辅助类 Check 和 CheckBuild 校验部分，全链路压测中我们使用 json path 校验 HTTP 请求结果，这里我们实现了一样的校验方法...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。...我们使用 json path 校验 HTTP 请求结果，Dubbo 压测插件中，我们也实现了基于 json path 的校验方法： package object dubbo { type DubboCheck...Json 数组保存，其中每一个 Json 对象都包含了一次压测请求所需的所有动态参数，且为了方便通过 session 设置动态参数，Json 对象中不再嵌套其他 Json 对象。
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。...Web应用程序的性能测试包括: 模拟大量具有复杂行为的用户; 收集和汇总所有请求的响应时间; 创建报告和分析数据; ?...在测试结束时，Gatling会自动生成详尽，动态且丰富多彩的报告。 平均值和平均数据是不够的：使用Gatling，您可以得到适当的响应时间百分位数。不要让最慢的用户落后！ ?...然后，您只需要一个文本编辑器（Scala语法高亮）来编辑模拟，您就可以从命令行启动Gatling。 查看我们的下载页面以获取下载链接。 将下载的包解压缩到您选择的文件夹中。...mvn gatling:execute 然后，由于某种原因，你可能想要另一个插件，如scala-maven-plugin 或scalor-maven-plugin，负责编译。
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....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. Gatling 并不完美,不支持分布式、支持的协议比较少、需要了解 Scala 语法....image-10.png image-11.png 编写脚本 Gatling 可以使用IDE工具(idea)编写脚本,使用 Maven 管理需要的依赖和脚本....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...id=123")) .pause(2) .exec(http("request_buy") // Here's an example of a POST request .post
Dubbo 压测插件已开源，本文涉及代码详见 gatling-dubbo Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架，较之其他基于线程实现的压测框架，Gatling...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。...ActionBuild 则为 DSL 使用 Action 的辅助类 Check 和 CheckBuild 检查部分，全链路压测中我们都使用 JsonPath检查请求结果，这里我们实现了一样的检查逻辑。...压测插件使用泛化调用发起请求，所以这里设置为 true，有赞优化了泛化调用的性能，为了使用该特性，引入了一个新值 result_no_change（去掉优化前泛化调用的序列化开销以提升性能） url...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。
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....编写脚本 gatling可以使用IDE工具(idea)编写脚本,使用maven管理需要的依赖和脚本....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...这里使用docker-compose启动两个镜像,配置如下: 在influxdb的中influxdb.conf配置graphite.
-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...一样，在场景编排和流量控制方面支持一般 Gatling 支持场景编排、流量控制、压力控制，测试报告良好，且提供了强大的 DSL（领域特定语言）方便编写压测脚本，但不支持分布式，且使用 Scala 开发...Maxim 中并发用户数、RPS、持续时间等都可以通过 GUI 动态注入压测脚本 支持压力注入器系统状态监控 实时监控压力注入器的 CPU、内存、I/O 等指标 自动生成压测报告，保留历史压测报告 采集多个压力注入器的压测日志...Json 数据文件作为压测脚本的数据输入。...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
它是一个扩展的RPC系统，以支持高并发服务器的搭建。我并没有真正在项目中使用过Finagle，大家可以到它的官方网站获得更多消息。 对于分布式的支持，绝对绕不开的框架还是AKKA。...我在项目中主要将Spray作为REST框架来使用，并结合AKKA来处理领域逻辑。Spray处理HTTP请求的架构如下图所示： ?...客户端能够处理自己的逻辑，然后再以JSON格式发送请求给REST服务端。这时，我们将模型视为资源（Resource），视图完全在客户端。...它与大多数Web框架如RoR、Struts、Django以及Spring MVC、Play不同，采用的并非MVC模式，而是使用了所谓的View First。...一个被广泛使用的测试工具是Gatling，它是基于Scala、AKKA以及Netty开发的性能测试与压力测试工具。
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？...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...还可以在运行时轻松地动态增加和减少并发虚拟用户数（Actor）； 由于 Actor 模型的轻量和高并发性，再加上 Scala 语言基于 JVM，所以 Gatling 的并发模型结合了 JMeter 和...其次 Actor 模型核心是基于消息传递的，它具有和消息循环模型同样在单线程里面进行高并发的能力。并且它还可以在运行时轻松地动态增加和减少并发虚拟用户数（Actor）。...虽然其并发模型十分优秀，但是需要使用 Scala 语言来进行开发，使得很多测试人员望而却步，导致 Gatling 的使用量并不是很广泛。
我们的测试内容有三： 首先分别创建基于WebMVC和WebFlux的Web服务，来对比观察异步非阻塞能带来多大的性能提升，我们模拟一个简单的带有延迟的场景，然后启动服务使用gatling进行测试，并进行分析...创建测试项目gatling-scripts。... 在src/test下创建测试类，gatling使用scala语言编写测试类...能够以少量而稳定的线程处理更高吞吐量的请求，尤其是当请求处理过程如果因为业务复杂或IO阻塞等导致处理时长较长时，对比更加显著。...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。
Elasticsearch可以动态地创建映射，但可能并不适用于所有场景。例如，Elasticsearch 5.x中默认的字符串字段映射是“关键字”和“文本”类型，这在很多场景下是没有必要的。...这里有一些建议： 使用批量请求。 使用多个线程/工作来发送请求。 增加刷新间隔。每次刷新事件发生时，Elasticsearch都会创建一个新的Lucene段，并在稍后进行合并。...创建索引后，分片数量不能更改，但是可以创建新的索引并使用reindex API转移数据。 在这里测试了一个拥有1亿个文档，大约150GB的索引，使用了100个线程发送搜索请求。 ?...分片查询缓存使用JSON主体作为缓存键，因此需要确保JSON主体不会更改，并确保JSON主体中的键具有相同的顺序。 o Round日期时间。...如果某些词在索引中经常使用，但不在默认停用词列表中，则可以使用截止频率来动态处理它们。 如果不关心文档返回的顺序，则按_doc排序。Elasticsearch使用“_score”字段按默认分数排序。
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。”...简单地说，使用+=来追加字符串的问题在于每次操作都会分配新的String。 下面这个例子是一个简化了的但却很典型的循环。...factorial(n - 1, accum * n); } } public int factorial(int n) { return factorial(n, 1); } 其他JVM语言（如Scala...Java 7中的Fork/Join框架也值得提一下，因为它提供了一些工具来尝试使用所有可用的处理器核心以帮助加速并行处理。
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。”...简单地说，使用+=来追加字符串的问题在于每次操作都会分配新的String。 下面这个例子是一个简化了的但却很典型的循环。...return factorial(n - 1, accum * n); } } public int factorial(int n) { return factorial(n, 1); } 其他JVM语言（如Scala...Java 7中的Fork/Join框架也值得提一下，因为它提供了一些工具来尝试使用所有可用的处理器核心以帮助加速并行处理。
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。...2、配置记录器 根据“Gatling的第一步”所述，用下面的代码创建一个名为EmployeeSimulation的scala文件： class EmployeeSimulation extends Simulation...简单地说，使用+=来追加字符串的问题在于每次操作都会分配新的String。 下面这个例子是一个简化了的但却很典型的循环。...factorial(n - 1, accum * n); } } public int factorial(int n) { return factorial(n, 1); } 其他JVM语言（如Scala...Java 7中的Fork/Join框架也值得提一下，因为它提供了一些工具来尝试使用所有可用的处理器核心以帮助加速并行处理。
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。...配置记录器 根据“Gatling的第一步”所述，用下面的代码创建一个名为EmployeeSimulation的scala文件： ?...简单地说，使用+=来追加字符串的问题在于每次操作都会分配新的String。 下面这个例子是一个简化了的但却很典型的循环。前面使用了原始的连接方式，后面使用了构建器： ?...其他JVM语言（如Scala）已经在编译器级支持尾递归代码的优化，当然，对于这种优化目前也存在着一些争议。 谨慎使用正则表达式 正则表达式在很多场景中都非常有用，但它们往往具有非常高的性能成本。...Java 7中的Fork/Join框架也值得提一下，因为它提供了一些工具来尝试使用所有可用的处理器核心以帮助加速并行处理。
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。...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。解决方法是学习相关知识，或者寻求专业人士的帮助。...Gatling 则是基于 Scala 的，也需要先安装 Java 环境，然后下载 Gatling 的二进制文件进行安装。...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。
HTTP请求 语法：open(method,url,async) 功能：创建HTTP请求，规定请求的类型、URL及是否异步处理请求 参数： method：请求类型，GET or POST url：地址.../server/slider.json", true) GET与POST的区别 与POST相比，GET 更简单也更快，并且在大部分情况下都能用，然而，在以下情况中，必须使用POST请求: 无法使用缓存文件...JSON的语法可以表示以下三种类型的值： 简单值 简单值使用与JavaScript相同的语法，可以在JSON中表示字符串、数值、布尔值和null 字符串必须使用双引号表示，不能使用单引号，数值必须以十进制表示...对象，但是，eval()可以执行不符合JSON格式的代码，有可能会包含恶意代码，所以尽量少用 渲染数据，渲染的方式有很多种，比较简写的一般是使用字符串循环遍历来进行拼接后传入html，示例代码 <div...回调函数是当响应到来时应该在页面中调用的函数，而数据就是传入回调函数中的JSON数据。 // 封装JSONP function getJSONP(url, callback) { if (!
Hello, Twirl 创建文件views/hello.scala.html，内容如下： @(name: String) Hello, @name!...静态的HTML内容将会保持不变原样输出，而动态的 Scala 表达式部分将会插入动态生成的内容。...Twirl使用@符号区分Scala表达式和HTML文本，即以@符号开头的部分是Scala表达式，其余部分即为HTML内容。 我们可以通过@符号在函数体内引用参数： Hello, @name!...大家可能觉得奇怪，没有了上下文，在模板中如何获取当前的请求呢？答案很简单：通过参数传递喽！利用Scala的隐式参数的特性，在调用模板函数时不需要显示传入，编译器会自动传入。...如果表单校验发生错误，我们可以直接把错误信息以Json格式写回客户端： loginForm.bindFromRequest().fold( formWithErrors => { //绑定失败
敏感词汇过滤：使用装饰模式、代理模式等来增强request。在代理模式中使用代理对象代理真实对象达到增强真实对象，代理中增强返回值为。 静态代理使用类文件描述代理模式，动态代理在内存中形成代理类。...JQuery的遍历方式（js可以使用for循环）：jq对象.each(function(){this.xxx（this为该对象的内容，不用写for，或使用function中传入索引index和elemet...可以使用原生的js实现方式（使用原始js代码向服务器异步请求，使用xmlhttp的方法，见手册即可）和JQuery的实现方式使用：\$.ajax()，\$.get \$.post。...\$.ajax()中传入{}键值对，如url的请求路径，type的请求方式，date的携带参数字符串或json格式，success的响应成功[返回200]执行的回调函数，error的发送请求出错执行的函数...键值对以逗号隔开。 \$.get发送get请求，分别传入url，date，callback，type进行设置。\$.post发送post请求，类似get方法。
容易发生OSR(栈上替换)，这里我们模拟循环来测试多次fibImpl性能，但是如果发生OSR,那么OSR之后的性能会比之前的更好。...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。...4.3 Gatling Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。...Gatling对Java选手来说有一定的学习成本，并且Gatling国内好像使用得较少，但是Gatling使用得Akka Actors异步模型，他可以使用少量的线程就能支持高并发，不需要像JMeter一样搭建多个集群去使用
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