📚 课程目录第2章环境与工具准备

环境与工具准备：JMeter / Locust / Gatling 选型对比、安装与第一个脚本

做压测，选对工具是第一步。我见过不少团队，工具选错了，后面折腾半天才发现根本不适合自己的场景。今天咱们就把 JMeter、Locust、Gatling 这三款主流工具掰开揉碎讲清楚，然后带你把环境搭好，跑出第一个 Hello World 脚本。

三款工具的核心差异

先看一张对比表，心里有个底：

维度	JMeter	Locust	Gatling
开发语言	Java（GUI + XML）	Python	Scala / Java DSL
脚本方式	GUI 拖拽 + 少量配置	纯代码（Python 类）	DSL 代码（Scala / Java）
并发模型	线程池（每个 VU 一个线程）	协程（gevent）	Akka Actor（异步）
资源消耗	较高（线程开销大）	低（协程轻量）	低（异步非阻塞）
分布式支持	原生支持（主从模式）	原生支持（主从 + 无 Master）	需额外配置（企业版更好）
学习曲线	低（GUI 友好）	中（需 Python 基础）	中高（DSL 语法）
报告质量	基础 HTML + 插件扩展	Web 实时 + 可导出	精美 HTML（自带图表）

我的建议：如果你团队里 Java 多、习惯 GUI 操作，选 JMeter 上手最快。如果你们是 Python 栈、想写代码控制压测逻辑，Locust 更灵活。要是追求高性能、报告漂亮、CI/CD 集成方便，Gatling 值得投入。

JMeter 安装与环境配置

JMeter 依赖 JDK 8+。我个人习惯用 JDK 11，稳定且兼容性好。

下载 JDK：去 Oracle 或 Adoptium 下载，安装后配好 JAVA_HOME 环境变量。
下载 JMeter：从 Apache 官网下载二进制包，解压到 C:\tools\apache-jmeter-5.6.3（Windows）或 /opt/jmeter（Linux）。
启动：Windows 双击 bin/jmeter.bat，Linux 执行 sh bin/jmeter.sh。

小技巧：启动时加 -n 参数进入命令行模式，适合 CI 跑脚本。比如 jmeter -n -t test.jmx -l result.jtl。

Locust 安装与环境配置

Locust 用 Python 写，安装简单。但要注意 Python 版本，我建议 3.9 以上。

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv locust_env
source locust_env/bin/activate  # Windows 用 locust_env\Scripts\activate

# 安装 Locust
pip install locust

# 验证安装
locust --version

安装完就能用了。Locust 默认会启动 Web UI，端口 8089，方便实时看结果。

我曾经踩过的坑：在 Windows 上直接 pip install locust 有时会报 gevent 编译错误。解决办法是提前装好 Microsoft C++ Build Tools，或者用 pip install locust[windows] 安装带预编译包的版本。

Gatling 安装与环境配置

Gatling 需要 JDK 11+，推荐 JDK 17。它自带 Maven 和 Gradle 插件，但最省事的是用捆绑包。

下载捆绑包：从 Gatling 官网下载 gatling-charts-highcharts-bundle-3.11.5.zip。
解压：放到 /opt/gatling 或 C:\tools\gatling。
运行示例：执行 bin/gatling.sh（Linux）或 bin/gatling.bat（Windows），选择示例脚本跑一遍。

我建议：用 Maven 或 Gradle 管理 Gatling 项目，方便版本控制和 CI 集成。在 pom.xml 里加 Gatling 插件，写 Scala 代码时 IDE 还能自动补全。

第一个 Hello World 压测脚本

工具装好了，咱们写个最简单的脚本，验证环境是否正常。目标：对 https://httpbin.org/get 发 10 个请求，看看响应时间。

JMeter 版本

打开 JMeter GUI，右键「测试计划」→「添加」→「线程(用户)」→「线程组」。
设置线程数 10，Ramp-Up 时间 1 秒，循环次数 1。
右键「线程组」→「添加」→「取样器」→「HTTP 请求」。
填写服务器名称 httpbin.org，路径 /get。
右键「线程组」→「添加」→「监听器」→「查看结果树」。
点击绿色「启动」按钮，跑完看结果。

# 命令行模式跑 JMeter 脚本
jmeter -n -t hello_world.jmx -l result.jtl

Locust 版本

写一个 Python 文件 locustfile.py：

from locust import HttpUser, task, between

class HelloUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)

    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/get")

然后运行：

locust -f locustfile.py --host=https://httpbin.org --headless -u 10 -r 1 --run-time 10s

参数说明：-u 10 是 10 个并发用户，-r 1 是每秒启动 1 个，--run-time 10s 跑 10 秒。

Gatling 版本

用 Scala 写一个仿真类 HelloWorldSimulation.scala：

import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._

class HelloWorldSimulation extends Simulation {
  val httpProtocol = http
    .baseUrl("https://httpbin.org")
    .acceptHeader("application/json")

  val scn = scenario("Hello World")
    .exec(http("get_request")
      .get("/get"))

  setUp(
    scn.inject(atOnceUsers(10))
  ).protocols(httpProtocol)
}

运行：

# 用 Maven 插件
mvn gatling:test -Dgatling.simulationClass=HelloWorldSimulation

注意：三个脚本都只发 GET 请求，没有断言。实际项目中一定要加响应状态码、响应时间断言，否则压测结果没有意义。

工具选型决策流程图

下面这张图帮你快速决策：

环境验证与常见问题

跑完第一个脚本后，检查三件事：

响应状态码：200 才算成功。如果出现 403、500，检查 URL 或请求头。
响应时间：平均响应时间在几百毫秒内算正常。如果超过 5 秒，可能是网络或服务端问题。
错误率：0% 最好。有错误先看日志，别急着调参数。

我曾经遇到的情况：第一次用 JMeter 压测公司内网服务，结果全是 Connection refused。查了半天才发现是防火墙没开端口。所以压测前一定要确认网络连通性，用 telnet 或 curl 先测一下。

好了，环境搭好、第一个脚本跑通，你已经迈出了压测的第一步。接下来就是深入理解各种场景的脚本编写和参数调优了。