Gatling和JMeter在架构上的差异，影响了它们的并发处理能力和资源使用效率。

并发模型：Gatling (异步非阻塞)基于Actor模型和事件循环，少量线程处理大量并发。JMeter (多线程阻塞)“一个用户一个线程”，线程数和虚拟用户数线性相关。

I/O操作：Gatling (异步非阻塞)非阻塞I/O (基于Netty)，线程在等待响应时不会阻塞，可处理其他任务。JMeter (多线程阻塞)阻塞I/O，线程在等待响应时被挂起，浪费资源。

资源消耗：Gatling (异步非阻塞)低且稳定，内存和CPU开销小，单机可模拟数万至数十万用户。JMeter (多线程阻塞)高，大量线程导致高内存占用和显著的线程上下文切换开销。

单机并发能力：Gatling (异步非阻塞)非常高，轻松模拟数万并发。JMeter (多线程阻塞)有限，受限于线程数，通常数百到数千。

编程：Gatling (异步非阻塞)基于Scala的DSL，代码即配置，易于版本控制。 JMeter (多线程阻塞)图形界面和XML配置，jmx文件冗长，版本控制不便。

Gatling和JMeter的并发处理机制

Gatling的异步非阻塞引擎

Gatling的高性能源于现代化的架构设计。

Actor模型和消息传递：Gatling的主要使用Akka工具包，其底层基于Actor模型和Netty框架实现。每个虚拟用户并非一个独立的线程，而是一个轻量级的Actor。这些Actor通过异步消息传递进行通信。当一个虚拟用户发出请求后，其对应的Actor不会空等，而是立刻去处理其他消息（例如，驱动另一个虚拟用户的行为）。当响应返回时，系统会收到一个事件，再由另一个Actor来处理这个响应。这种事件驱动架构是为了实现高并发。

Netty框架的作用：Gatling的HTTP引擎建立在Netty之上。Netty提供了高效的非阻塞I/O能力，它使用少量的“工作线程” （通常为CPU主要数的两倍）来处理所有的网络连接。这些线程在一个事件循环中工作，不断检查哪些连接有新的数据到达，然后分派给相应的处理器。避免了为每个连接创建一个线程的巨大开销。

JMeter的多线程阻塞模型

JMeter采用了更传统、也更直观的并发模型。

线程和用户的对应关系：JMeter为每一个模拟的虚拟用户创建一个独立的Java线程。如果你要模拟500个并发用户，JMeter就会创建500个线程。

阻塞I/O的瓶颈：当这些线程中的某一个发出一个HTTP请求后，该线程会被挂起（阻塞），直到收到服务器的响应或超时。在这段等待时间里，这个线程什么也不做，占着内存，并且需要CPU来管理其状态（上下文切换），但它无法执行任何有意义的 work 。当并发数上升时，线程上下文切换的成本会变得非常高，大量CPU时间被浪费在管理这些休眠线程上，而不是处理实际的请求，这就是性能瓶颈的主要原因。

架构差异导致的性能表现

不同的架构直接导致了在资源利用和并发能力上的差距。

Gatling的资源利用和扩展性：得益于异步模型，Gatling的资源消耗（内存和CPU）和并发用户数几乎呈线性关系，增长非常缓慢。这使得单台普通性能的服务器就能够轻松模拟数万甚至数十万的并发用户。CPU可以主要用于实际的计算和请求处理，而不是浪费在上下文切换上。

JMeter的瓶颈和分布式部署：JMeter的资源消耗，特别是内存，随着用户数增加而线性增长。每一个线程都需要独立的栈空间。模拟大量用户时，JMeter本身很容易成为瓶颈，消耗掉测试机所有可用的堆内存和CPU资源，导致测试无法进行或结果失真。为了模拟更高的并发，通常需要采用分布式部署，由一台主控机控制多台负载生成器（agent），这增加了部署和管理的复杂难度。

如何选择适合你的工具

选择 Gatling 的场景：

需要模拟极高的并发用户数（例如，超过几千）。

硬件资源有限，希望单机发挥最大效能。

测试场景复杂，需要高级编程逻辑和条件判断。

团队希望将性能测试脚本纳入版本控制，并集成到CI/CD流程中。

需要测试WebSocket、Server-Sent Events等现代异步协议。

选择 JMeter 的场景：

并发需求不高（例如，几百到一两千）。

团队更倾向于图形化界面进行快速脚本录制和调试，对编码不熟悉。

需要利用JMeter丰富的内置插件和协议支持（如FTP、JDBC等，Gatling官方支持较少）。

测试团队技术背景更偏向于操作现成工具而非编写代码。

Gatling的异步非阻塞模型用少量资源处理海量请求，适合高并发、资源敏感和现代化技术栈的场景。JMeter的多线程阻塞模型直观但资源开销大，适合在中小规模并发和需要快速实现测试的场景。