软件压力测试Gatling循环与条件逻辑控制：doIf、doWhile、repeat、foreach与随机化操作
Gatling循环和条件逻辑控制：doIf、doWhile、repeat、foreach和随机化操作
1. Gatling控制流架构和执行模型
控制流执行引擎
Gatling的控制流机制建立在Akka Actor系统和状态机模型之上，通过会话转换器和流程控制器实现复杂的用户行为模拟。
Gatling控制流内部执行流程
Session → Condition Evaluation → Flow Controller → Action Execution → Session Update
会话状态管理和上下文
scala
class SessionStateManager {
// 会话状态键定义
object SessionKeys {
val LOOP_COUNTER = "loopCounter"
val CONDITION_FLAG = "conditionFlag"
val ITERATION_INDEX = "iterationIndex"
val RANDOM_VALUE = "randomValue"
val COLLECTION_ITEMS = "collectionItems"
}
// 会话上下文维护
case class ExecutionContext(
session: Session,
conditionStack: List[Boolean],
loopStack: List[Int],
randomGenerator: Random
)
}
2. 条件逻辑控制深度解析
doIf-条件分支执行
scala
class DoIfConditionSimulation extends Simulation {
val httpProtocol = http.baseUrl("https://api.example.com")
val complexConditionScenario = scenario("Advanced Conditional Logic")
.exec(session => session
.set("userType", "premium")
.set("balance", 150.0)
.set("isAuthenticated", true)
)
// 基础doIf条件判断
.doIf(session => session("isAuthenticated").as[Boolean]) {
exec(http("Authenticated Request")
.get("/user/profile")
.check(status.is(200))
.check(jsonPath("$.premium").saveAs("isPremiumUser")))
}
// 多条件组合判断
.doIf(session => {
val isPremium = session("isPremiumUser").as[Boolean]
val balance = session("balance").as[Double]
isPremium && balance > 100.0
}) {
exec(http("Premium Feature Access")
.get("/premium/features")
.check(status.is(200)))
}
// 字符串条件判断
.doIf(session => session("userType").as[String] == "premium") {
exec(http("Premium Content")
.get("/premium/content")
.check(status.is(200)))
}
// 嵌套条件逻辑
.doIf(session => session("userType").as[String] == "admin") {
exec(http("Admin Panel")
.get("/admin/dashboard")
.check(status.is(200)))
.doIf(session => session("balance").as[Double] > 500) {
exec(http("Super Admin")
.get("/admin/super")
.check(status.is(200)))
}
}
// doIfElse 条件分支
.doIfOrElse(session => session("userType").as[String] == "premium") {
exec(http("Premium Flow")
.get("/premium/checkout")
.check(status.is(200)))
} {
exec(http("Standard Flow")
.get("/standard/checkout")
.check(status.is(200)))
}
// doIf的技术实现原理
object DoIfImplementation {
/**
* doIf内部执行机制
* 基于Session状态的条件评估和分支选择
*/
class ConditionalExecutor(condition: Session => Boolean) {
def evaluate(session: Session): Boolean = {
try {
condition(session)
} catch {
case e: Exception =>
// 条件评估异常处理
println(s"Condition evaluation failed: ${e.getMessage}")
false
}
}
def executeBranch(session: Session, branch: ChainBuilder): Session = {
if (evaluate(session)) {
// 执行条件分支
branch.exec(session)
} else {
// 跳过分支，继续执行
session
}
}
}
}
}
doIfEquals-特定值条件判断
scala
class DoIfEqualsSimulation extends Simulation {
val specificConditionScenario = scenario("Specific Value Conditions")
.exec(session => session
.set("httpStatus", 200)
.set("contentType", "application/json")
.set("apiVersion", "v2")
)
// 数值相等判断
.doIfEquals("${httpStatus}", 200) {
exec(http("Success Handler")
.get("/success")
.check(status.is(200)))
}
// 字符串相等判断
.doIfEquals("${contentType}", "application/json") {
exec(http("JSON Processor")
.get("/json-data")
.check(status.is(200)))
}
// 多值判断
.doIfEquals("${apiVersion}", "v2") {
exec(http("V2 API")
.get("/v2/endpoint")
.check(status.is(200)))
}
// 会话属性存在性判断
.doIf(session => session.contains("specialFeature")) {
exec(http("Special Feature")
.get("/special")
.check(status.is(200)))
}
}
3. 循环控制结构专业实现
repeat-固定次数循环
scala
class RepeatLoopSimulation extends Simulation {
val fixedLoopScenario = scenario("Fixed Iteration Loops")
.exec(session => session.set("baseProductId", 1001))
// 基础固定次数循环
.repeat(5) { // 循环5次
exec(http("Repeated API Call")
.get("/product/${baseProductId}")
.check(status.is(200)))
.pause(1)
}
// 动态循环次数
.repeat("${loopCount}") { // 从会话中获取循环次数
exec(http("Dynamic Loop Request")
.get("/items")
.check(status.is(200)))
.pause(500.milliseconds, 2.seconds)
}
// 循环计数器访问
.repeat(10, "iterationIndex") { // 将循环索引保存到会话
exec(session => {
val index = session("iterationIndex").as[Int]
val productId = 1000 + index
session.set("currentProductId", productId)
})
.exec(http("Iterative Product Query")
.get("/product/${currentProductId}")
.check(status.is(200)))
}
// 嵌套循环结构
.repeat(3, "outerLoop") { // 外层循环
repeat(2, "innerLoop") { // 内层循环
exec(session => {
val outer = session("outerLoop").as[Int]
val inner = session("innerLoop").as[Int]
val compositeId = s"${outer}_${inner}"
session.set("compositeId", compositeId)
})
.exec(http("Nested Loop Call")
.get("/composite/${compositeId}")
.check(status.is(200)))
}
}
// repeat循环的数学建模
object RepeatMathematics {
/**
* 循环执行时间预测模型
*/
case class LoopTimingModel(
iterations: Int,
requestTime: FiniteDuration,
pauseTime: FiniteDuration
) {
def totalExecutionTime: FiniteDuration = {
val totalRequestTime = requestTime * iterations
val totalPauseTime = pauseTime * (iterations-1)
totalRequestTime + totalPauseTime
}
def estimatedCompletion(startTime: Long, currentIteration: Int): Long = {
val elapsed = System.currentTimeMillis()-startTime
val avgTimePerIteration = totalExecutionTime.toMillis / iterations
startTime + (avgTimePerIteration * iterations)
}
}
// 示例计算
val model = LoopTimingModel(
iterations = 10,
requestTime = 2.seconds,
pauseTime = 1.second
)
println(s"预计总执行时间: ${model.totalExecutionTime}") // 29秒
}
}
doWhile-条件循环执行
scala
class DoWhileSimulation extends Simulation {
val conditionalLoopScenario = scenario("Conditional While Loops")
.exec(session => session
.set("pageNumber", 1)
.set("hasMorePages", true)
.set("maxPages", 10)
)
// 基础doWhile循环
.doWhile(session => session("hasMorePages").as[Boolean]) {
exec(http("Paginated Request")
.get("/items?page=${pageNumber}")
.check(status.is(200))
.check(jsonPath("$.hasMore").saveAs("hasMorePages")))
.exec(session => {
val currentPage = session("pageNumber").as[Int]
session.set("pageNumber", currentPage + 1)
})
.pause(1)
}
// 带保护条件的doWhile
.doWhile(session => {
val hasMore = session("hasMorePages").as[Boolean]
val currentPage = session("pageNumber").as[Int]
val maxPages = session("maxPages").as[Int]
hasMore && currentPage <= maxPages
}, "paginationGuard") {
exec(http("Protected Pagination")
.get("/protected/items?page=${pageNumber}")
.check(status.is(200))
.check(jsonPath("$.hasMore").saveAs("hasMorePages")))
.exec(session => {
val currentPage = session("pageNumber").as[Int]
session.set("pageNumber", currentPage + 1)
})
}
// 复杂业务逻辑循环
.doWhile(session => {
val balance = session("accountBalance").as[Double]
val minBalance = session("minRequiredBalance").as[Double]
val transactionCount = session("transactionCount").as[Int]
balance >= minBalance && transactionCount < 5
}) {
exec(http("Transaction Processing")
.post("/transaction")
.body(StringBody("""{"amount": 100}"""))
.check(status.is(200))
.check(jsonPath("$.newBalance").saveAs("accountBalance")))
.exec(session => {
val count = session("transactionCount").as[Int]
session.set("transactionCount", count + 1)
})
.pause(2)
}
// doWhile循环的工程技术实现
object DoWhileImplementation {
/**
* doWhile循环的状态机实现
*/
class WhileLoopStateMachine(
condition: Session => Boolean,
counterName: String = "whileCounter"
) {
private var iterationCount = 0
private val maxIterations = 1000 // 防止无限循环
def shouldContinue(session: Session): Boolean = {
iterationCount += 1
if (iterationCount > maxIterations) {
println(s"警告: 循环超过最大迭代次数 $maxIterations")
false
} else {
try {
condition(session)
} catch {
case e: Exception =>
println(s"循环条件评估失败: ${e.getMessage}")
false
}
}
}
def updateSession(session: Session): Session = {
session.set(counterName, iterationCount)
}
}
}
}
foreach-集合遍历循环
scala
class ForeachSimulation extends Simulation {
val collectionIterationScenario = scenario("Collection Iteration")
.exec(session => {
val productIds = Seq(1001, 1002, 1003, 1004, 1005)
val userNames = Seq("alice", "bob", "charlie", "diana")
session
.set("productIds", productIds)
.set("userNames", userNames)
.set("searchTerms", List("laptop", "phone", "tablet", "watch"))
})
// 基础集合遍历
.foreach("${productIds}", "currentProductId") {
exec(http("Product Detail")
.get("/product/${currentProductId}")
.check(status.is(200)))
.pause(1)
}
// 字符串集合遍历
.foreach("${userNames}", "currentUser") {
exec(http("User Profile")
.get("/user/${currentUser}/profile")
.check(status.is(200)))
.pause(500.milliseconds)
}
// 复杂对象集合处理
.exec(session => {
val complexItems = Seq(
Map("id" -> "A1", "type" -> "premium", "price" -> 99.99),
Map("id" -> "A2", "type" -> "standard", "price" -> 49.99),
Map("id" -> "A3", "type" -> "premium", "price" -> 149.99)
)
session.set("complexItems", complexItems)
})
.foreach("${complexItems}", "currentItem") {
exec(session => {
val item = session("currentItem").as[Map[String, Any]]
session
.set("itemId", item("id"))
.set("itemType", item("type"))
.set("itemPrice", item("price"))
})
.doIf(session => session("itemType").as[String] == "premium") {
exec(http("Premium Item Processing")
.post("/premium/items")
.body(StringBody("""{"id":"${itemId}","price":${itemPrice}}"""))
.check(status.is(200)))
}
}
// 动态集合遍历
.exec(http("Get Item List")
.get("/items")
.check(jsonPath("$[*].id").findAll.saveAs("dynamicItemIds")))
.foreach("${dynamicItemIds}", "dynamicItemId") {
exec(http("Process Dynamic Item")
.get("/item/${dynamicItemId}/details")
.check(status.is(200)))
}
// foreach性能优化策略
object ForeachOptimization {
/**
* 大集合分批次处理策略
*/
def processLargeCollection[T](
collection: Seq[T],
batchSize: Int,
processor: T => ChainBuilder
): List[ChainBuilder] = {
collection.grouped(batchSize).zipWithIndex.map { case (batch, batchIndex) =>
foreach(batch, s"itemInBatch$batchIndex") { item =>
processor(item)
}
}.toList
}
// 使用示例
val largeProductList = (1 to 1000).map(i => s"product_$i")
val batchProcessors = processLargeCollection(
largeProductList,
50,
(productId: String) => {
exec(http("Batch Product Request")
.get(s"/product/$productId")
.check(status.is(200)))
}
)
}
}
4. 随机化操作高级实现
随机数生成和控制
scala
class RandomizationSimulation extends Simulation {
val randomOperationsScenario = scenario("Advanced Random Operations")
.exec(session => session
.set("randomSeed", System.currentTimeMillis())
)
// 基础随机数生成
.exec(session => {
val random = new Random(session("randomSeed").as[Long])
session
.set("randomUserId", random.nextInt(10000))
.set("randomAmount", random.nextDouble() * 1000)
.set("randomChoice", random.nextBoolean())
})
// 范围内随机值
.exec(session => {
val random = new Random()
session
.set("pauseDuration", random.nextInt(5) + 1) // 1-5秒
.set("productIndex", random.nextInt(100))
.set("discountPercent", random.nextInt(50) + 10) // 10-59%
})
// 随机选择器
.randomSwitch(
60.0 -> exec(http("Common Path") // 60%概率
.get("/common/endpoint")
.check(status.is(200))),
25.0 -> exec(http("Alternative Path") // 25%概率
.get("/alternative/endpoint")
.check(status.is(200))),
15.0 -> exec(http("Rare Path") // 15%概率
.get("/rare/endpoint")
.check(status.is(200)))
)
// 均匀随机选择
.uniformRandomSwitch(
exec(http("Option A")
.get("/option/a")
.check(status.is(200))),
exec(http("Option B")
.get("/option/b")
.check(status.is(200))),
exec(http("Option C")
.get("/option/c")
.check(status.is(200)))
)
// 圆形随机选择（概率和为100%）
.roundRobinSwitch(
exec(http("Server 1") // 33.3%概率
.get("/server1/api")),
exec(http("Server 2") // 33.3%概率
.get("/server2/api")),
exec(http("Server 3") // 33.3%概率
.get("/server3/api"))
)
// 高级随机分布策略
object AdvancedRandomDistributions {
/**
* 正态分布随机数生成
*/
case class GaussianRandom(mean: Double, stdDev: Double, seed: Long = System.currentTimeMillis()) {
private val random = new Random(seed)
def nextValue(): Double = {
mean + random.nextGaussian() * stdDev
}
def nextBoundedValue(min: Double, max: Double): Double = {
val value = nextValue()
Math.max(min, Math.min(max, value))
}
}
/**
* 指数分布随机数（用于模拟真实用户行为）
*/
case class ExponentialRandom(mean: Double, seed: Long = System.currentTimeMillis()) {
private val random = new Random(seed)
def nextValue(): Double = {
-mean * Math.log(1-random.nextDouble())
}
}
// 使用高级分布
val gaussian = GaussianRandom(5.0, 2.0) // 均值5，标准差2
val exponential = ExponentialRandom(3.0) // 均值3的指数分布
val advancedRandomScenario = scenario("Statistical Distributions")
.exec(session => {
val thinkTime = exponential.nextValue()
val requestSize = gaussian.nextBoundedValue(1.0, 10.0)
session
.set("thinkTime", thinkTime)
.set("requestSize", requestSize)
})
.pause("${thinkTime}")
.exec(http("Sized Request")
.get("/data?size=${requestSize}")
.check(status.is(200)))
}
}
随机循环和条件控制
scala
class RandomLoopControlSimulation extends Simulation {
val randomControlScenario = scenario("Random Loop and Condition Control")
.exec(session => {
val random = new Random()
session
.set("randomLoopCount", random.nextInt(5) + 3) // 3-7次循环
.set("randomCondition", random.nextDouble() > 0.3) // 70%为true
})
// 随机次数循环
.repeat("${randomLoopCount}", "randomIteration") {
exec(session => {
val iteration = session("randomIteration").as[Int]
val random = new Random()
session.set("itemId", 1000 + iteration * random.nextInt(10))
})
.exec(http("Random Loop Request")
.get("/item/${itemId}")
.check(status.is(200)))
.pause(500.milliseconds, 2.seconds)
}
// 随机条件执行
.doIf(session => session("randomCondition").as[Boolean]) {
exec(http("Conditional Random Request")
.get("/conditional/feature")
.check(status.is(200)))
}
// 动态概率条件
.exec(session => {
val random = new Random()
val userTier = random.nextInt(3) match {
case 0 => "basic" // 33%概率
case 1 => "premium" // 33%概率
case 2 => "vip" // 33%概率
}
session.set("userTier", userTier)
})
.doIf(session => session("userTier").as[String] != "basic") {
exec(http("Premium Feature Access")
.get("/premium/features")
.check(status.is(200)))
}
// 蒙特卡洛随机模拟
object MonteCarloSimulation {
/**
* 基于蒙特卡洛方法的随机决策
*/
class MonteCarloDecision(probabilities: Map[String, Double]) {
require(probabilities.values.sum == 1.0, "概率总和必须为1.0")
private val sortedProbabilities = probabilities.toList.sortBy(-_._2)
private val random = new Random()
def decide(): String = {
val randValue = random.nextDouble()
var cumulative = 0.0
for ((choice, prob) <- sortedProbabilities) {
cumulative += prob
if (randValue <= cumulative) {
return choice
}
}
sortedProbabilities.last._1
}
}
// 复杂决策场景
val decisionMaker = new MonteCarloDecision(Map(
"aggressive" -> 0.2, // 20%概率选择激进策略
"moderate" -> 0.5, // 50%概率选择中等策略
"conservative" -> 0.3 // 30%概率选择保守策略
))
val monteCarloScenario = scenario("Monte Carlo Decision Making")
.exec(session => {
val strategy = decisionMaker.decide()
session.set("tradingStrategy", strategy)
})
.doIf(session => session("tradingStrategy").as[String] == "aggressive") {
exec(http("Aggressive Trading")
.post("/trade/aggressive")
.body(StringBody("""{"risk":"high"}"""))
.check(status.is(200)))
}
.doIf(session => session("tradingStrategy").as[String] == "moderate") {
exec(http("Moderate Trading")
.post("/trade/moderate")
.body(StringBody("""{"risk":"medium"}"""))
.check(status.is(200)))
}
.doIf(session => session("tradingStrategy").as[String] == "conservative") {
exec(http("Conservative Trading")
.post("/trade/conservative")
.body(StringBody("""{"risk":"low"}"""))
.check(status.is(200)))
}
}
}
5. 复合控制流模式
复杂业务逻辑流程
scala
class ComplexWorkflowSimulation extends Simulation {
val businessWorkflowScenario = scenario("Complex Business Workflow")
.exec(session => session
.set("userLevel", "premium")
.set("retryCount", 0)
.set("maxRetries", 3)
.set("itemsToProcess", List("A", "B", "C", "D", "E"))
)
// 条件循环组合
.doWhile(session => {
val retryCount = session("retryCount").as[Int]
val maxRetries = session("maxRetries").as[Int]
val isSuccess = session.contains("operationSuccess") &&
session("operationSuccess").as[Boolean]
retryCount < maxRetries && !isSuccess
}) {
exec(http("Retry Operation")
.post("/operation")
.check(status.saveAs("httpStatus"))
.check(if (session => session("httpStatus").as[Int] == 200) {
jsonPath("$.success").saveAs("operationSuccess")
} else {
status.not(200)
}))
.exec(session => {
val count = session("retryCount").as[Int]
session.set("retryCount", count + 1)
})
.pause(1)
}
// 集合处理和条件分支
.foreach("${itemsToProcess}", "currentItem") {
exec(session => {
val random = new Random()
val shouldSkip = random.nextDouble() < 0.1 // 10%跳过概率
session.set("skipItem", shouldSkip)
})
.doIf(session => !session("skipItem").as[Boolean]) {
exec(http("Process Item")
.post("/process/${currentItem}")
.check(status.is(200)))
.doIf(session => session("userLevel").as[String] == "premium") {
exec(http("Premium Processing")
.post("/premium/process/${currentItem}")
.check(status.is(200)))
}
}
}
// 随机路径选择
.randomSwitch(
40.0 -> exec( // 40%走标准路径
http("Standard Path")
.get("/standard/complete")
.check(status.is(200))
),
35.0 -> exec( // 35%走增强路径
http("Enhanced Path")
.get("/enhanced/complete")
.check(status.is(200))
.repeat(2) {
exec(http("Additional Step")
.get("/additional/step")
.check(status.is(200)))
}
),
25.0 -> exec( // 25%走高级路径
http("Advanced Path")
.get("/advanced/complete")
.check(status.is(200))
.foreach(Seq("X", "Y", "Z"), "advancedItem") {
exec(http("Advanced Item Processing")
.post("/advanced/process/${advancedItem}")
.check(status.is(200)))
}
)
)
// 控制流性能监控
object ControlFlowMonitoring {
/**
* 控制流执行时间追踪
*/
class ExecutionTimer(operationName: String) {
private val startTime = System.currentTimeMillis()
def recordCompletion(session: Session): Session = {
val endTime = System.currentTimeMillis()
val duration = endTime-startTime
session.set(s"${operationName}Duration", duration)
}
}
// 带监控的控制流执行
val monitoredScenario = scenario("Monitored Control Flow")
.exec(session => {
val timer = new ExecutionTimer("mainWorkflow")
session.set("workflowTimer", timer)
})
.repeat(5) { i =>
exec(session => {
val loopTimer = new ExecutionTimer(s"loop$i")
session.set(s"loop${i}Timer", loopTimer)
})
.exec(http("Monitored Request")
.get("/monitored/endpoint")
.check(status.is(200)))
.exec(session => {
val timer = session(s"loop${i}Timer").as[ExecutionTimer]
timer.recordCompletion(session)
})
}
.exec(session => {
val timer = session("workflowTimer").as[ExecutionTimer]
timer.recordCompletion(session)
})
}
}
错误处理和恢复模式
scala
class ErrorHandlingSimulation extends Simulation {
val resilientScenario = scenario("Resilient Control Flow")
.exec(session => session
.set("attemptCount", 0)
.set("maxAttempts", 3)
.set("fallbackEnabled", true)
)
// tryMax错误恢复模式
.tryMax(3) { // 最大重试3次
exec(http("Unreliable Operation")
.get("/unreliable/endpoint")
.check(status.is(200))
.check(jsonPath("$.success").is("true")))
}
.exitHereIfFailed // 如果重试都失败则退出
// 条件错误恢复
.doIf(session => session.contains("shouldRetry") && session("shouldRetry").as[Boolean]) {
tryMax(2) {
exec(http("Conditional Retry")
.get("/conditional/retry")
.check(status.is(200)))
}
}
// 错误分支处理
.doIfOrElse(session => session.contains("operationFailed") && session("operationFailed").as[Boolean]) {
exec(http("Fallback Operation")
.get("/fallback/operation")
.check(status.is(200)))
.exec(session => session.set("usedFallback", true))
} {
exec(http("Normal Continuation")
.get("/normal/continuation")
.check(status.is(200)))
}
// 循环错误恢复
.repeat(5, "retryLoop") {
exec(session => session.set("currentAttempt", 0))
.doWhile(session => {
val currentAttempt = session("currentAttempt").as[Int]
val maxAttempts = 2
val isSuccess = session.contains("loopSuccess") && session("loopSuccess").as[Boolean]
currentAttempt < maxAttempts && !isSuccess
}) {
exec(http("Loop Operation")
.get("/loop/operation")
.check(status.saveAs("loopStatus"))
.check(if (session => session("loopStatus").as[Int] == 200) {
jsonPath("$.success").saveAs("loopSuccess")
} else {
status.not(200)
}))
.exec(session => {
val attempt = session("currentAttempt").as[Int]
session.set("currentAttempt", attempt + 1)
})
.pause(1)
}
}
// 高级错误处理策略
object AdvancedErrorHandling {
/**
* 指数退避重试策略
*/
class ExponentialBackoffRetry(
maxRetries: Int,
initialDelay: FiniteDuration,
maxDelay: FiniteDuration
) {
def retryWithBackoff(operation: ChainBuilder): ChainBuilder = {
var chain = operation
var currentDelay = initialDelay
for (attempt <- 1 to maxRetries) {
chain = chain.tryMax(1) {
operation
}.pause(currentDelay)
currentDelay = (currentDelay * 2).min(maxDelay)
}
chain
}
}
// 使用指数退避
val backoffRetry = new ExponentialBackoffRetry(
maxRetries = 4,
initialDelay = 1.second,
maxDelay = 30.seconds
)
val backoffScenario = scenario("Exponential Backoff Retry")
.exec(backoffRetry.retryWithBackoff(
exec(http("Backoff Operation")
.get("/backoff/endpoint")
.check(status.is(200)))
))
}
}
6. 性能优化
控制流性能调优
scala
object ControlFlowOptimization {
// 循环性能优化策略
def optimizedLoop(iterations: Int, operation: ChainBuilder): ChainBuilder = {
if (iterations <= 0) {
// 空循环处理
exec(session => session)
} else if (iterations == 1) {
// 单次迭代优化
operation
} else if (iterations <= 10) {
// 小循环直接展开
repeat(iterations) {
operation
}
} else {
// 大循环分批处理
val batchSize = Math.min(iterations, 50)
repeat(iterations / batchSize) {
repeat(batchSize) {
operation
}
.pause(100.milliseconds) // 防止资源耗尽
}
}
}
// 条件评估优化
def cachedCondition(condition: Session => Boolean): Session => Boolean = {
var lastSession: Option[Session] = None
var lastResult: Option[Boolean] = None
session => {
if (lastSession.contains(session) && lastResult.isDefined) {
lastResult.get
} else {
val result = condition(session)
lastSession = Some(session)
lastResult = Some(result)
result
}
}
}
}
// 内存使用优化
object MemoryOptimization {
/**
* 大集合处理的内存优化策略
*/
def processLargeDataset[T](
dataset: Seq[T],
chunkSize: Int,
processor: Seq[T] => ChainBuilder
): ChainBuilder = {
val chunks = dataset.grouped(chunkSize).toList
chunks.zipWithIndex.foldLeft(exec(session => session)) { case (chain, (chunk, index)) =>
chain
.exec(session => session.set(s"chunk_$index", chunk))
.exec(processor(chunk))
.exec(session => session.remove(s"chunk_$index")) // 及时清理内存
}
}
}
监控和调试配置
scala
class ControlFlowMonitoringSimulation extends Simulation {
val monitoredScenario = scenario("Control Flow Monitoring")
.exec(session => session
.set("debugEnabled", true)
.set("startTime", System.currentTimeMillis())
)
// 调试信息记录
.doIf(session => session("debugEnabled").as[Boolean]) {
exec(session => {
println(s"开始执行控制流-会话ID: ${session.userId}")
session
})
}
.repeat(3, "monitoredLoop") {
exec(session => {
val loopIndex = session("monitoredLoop").as[Int]
if (session("debugEnabled").as[Boolean]) {
println(s"循环迭代: $loopIndex")
}
session.set("loopStartTime", System.currentTimeMillis())
})
.exec(http("Monitored Request")
.get("/monitored/endpoint")
.check(status.is(200)))
.exec(session => {
val duration = System.currentTimeMillis()-session("loopStartTime").as[Long]
if (session("debugEnabled").as[Boolean]) {
println(s"循环迭代完成，耗时: ${duration}ms")
}
session
})
}
.exec(session => {
val totalTime = System.currentTimeMillis()-session("startTime").as[Long]
println(s"控制流执行完成，总耗时: ${totalTime}ms")
session
})
// 性能断言配置
val assertions = Seq(
global.allRequests.percent.is(100),
global.responseTime.percentile4.lt(800),
// 控制流特定断言
details("Monitored Request").requestsPerSec.gt(10),
details("Monitored Request").responseTime.max.lt(1000)
)
}
这种专业的Gatling控制流实现了从基础条件判断到复杂业务工作流，保证了性能测试场景的真实性和复杂性模拟能力。
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数据库测试 H5应用测试 软件质检机构 第三方质检机构 第三方权威质检机构 信创测评机构 信息技术应用创新测评机构 信创测试 软件信创测试 软件系统第三方测试 软件系统测试 软件测试标准 工业软件测试 软件应用性能测试 应用性能测试 可用性测试 软件可用性测试 软件可靠性测试 可靠性测试 系统应用测试 软件系统应用测试 软件应用测试 软件负载测试 API自动化测试 软件结题测试 软件结题测试报告 软件登记测试 软件登记测试报告 软件测试中心 第三方软件测试中心 应用测试 第三方应用测试 软件测试需求 软件检测报告定制 软件测试外包公司 第三方软件检测报告厂家 CMA资质 软件产品登记测试 软件产品登记 软件登记 CNAS资质 cma检测范围 cma检测报告 软件评审 软件项目评审 软件项目测试报告书 软件项目验收 软件质量测试报告书 软件项目验收测试 软件验收测试 软件测试机构 软件检验 软件检验检测 WEB应用测试 API接口测试 接口性能测试 第三方系统测试 第三方网站系统测试 数据库系统检测 第三方数据库检测 第三方数据库系统检测 第三方软件评估 课题认证 第三方课题认证 小程序测试 app测试 区块链业务逻辑 智能合约代码安全 区块链 区块链智能合约 软件数据库测试 第三方数据库测试 第三方软件数据库测试 软件第三方测试 软件第三方测试方案 软件测试报告内容 网站测试报告 网站测试总结报告 信息系统测试报告 信息系统评估报告 信息系统测评 语言模型安全 语言模型测试 软件报告书 软件测评报告书 第三方软件测评报告 检测报告厂家 软件检测报告厂家 第三方网站检测 第三方网站测评 第三方网站测试 检测报告 软件检测流程 软件检测报告 第三方软件检测 第三方软件检测机构 第三方检测机构 软件产品确认测试 软件功能性测试 功能性测试 软件崩溃 稳定性测试 API测试 API安全测试 网站测试测评 敏感数据泄露测试 敏感数据泄露 敏感数据泄露测试防护 课题软件交付 科研经费申请 软件网站系统竞赛 竞赛CMA资质补办通道 中学生软件网站系统CMA资质 大学生软件网站系统CMA资质 科研软件课题cma检测报告 科研软件课题cma检测 国家级科研软件CMA检测 科研软件课题 国家级科研软件 web测评 网站测试 网站测评 第三方软件验收公司 第三方软件验收 软件测试选题 软件测试课题是什么 软件测试课题研究报告 软件科研项目测评报告 软件科研项目测评内容 软件科研项目测评 长沙第三方软件测评中心 长沙第三方软件测评公司 长沙第三方软件测评机构 软件科研结项强制清单 软件课题验收 软件申报课题 数据脱敏 数据脱敏传输规范 远程测试实操指南 远程测试 易用性专业测试 软件易用性 政府企业软件采购验收 OA系统CMA软件测评 ERP系统CMA软件测评 CMA检测报告的法律价值 代码原创性 软件著作登记 软件著作权登记 教育APP备案 教育APP 信息化软件项目测评 信息化软件项目 校园软件项目验收标准 智慧软件项目 智慧校园软件项目 CSRF漏洞自动化测试 漏洞自动化测试 CSRF漏洞 反序列化漏洞测试 反序列化漏洞原理 反序列化漏洞 命令执行 命令注入 漏洞检测 文件上传漏洞 身份验证 出具CMA测试报告 cma资质认证 软件验收流程 软件招标文件 软件开发招标 卓码软件测评 WEB安全测试 漏洞挖掘 身份验证漏洞 测评网站并发压力 测评门户网站 Web软件测评 XSS跨站脚本 XSS跨站 C/S软件测评 B/S软件测评 渗透测试 网站安全 网络安全 WEB安全 并发压力测试 常见系统验收单 CRM系统验收 ERP系统验收 OA系统验收 软件项目招投 软件项目 软件投标 软件招标 软件验收 App兼容性测试 CNAS软件检测 CNAS软件检测资质 软件检测 软件检测排名 软件检测机构排名 Web安全测试 Web安全 Web兼容性测试 兼容性测试 web测试 黑盒测试 白盒测试 负载测试 软件易用性测试 软件测试用例 软件性能测试 科技项目验收测试 首版次软件 软件鉴定测试 软件渗透测试 软件安全测试 第三方软件测试报告 软件第三方测试报告 第三方软件测评机构 湖南软件测评公司 软件测评中心 软件第三方测试机构 软件安全测试报告 第三方软件测试公司 第三方软件测试机构 CMA软件测试 CNAS软件测试 第三方软件测试 移动app测试 软件确认测试 软件测评 第三方软件测评 软件测试公司 软件测试报告 跨浏览器测试 软件更新 行业资讯 软件测评机构 大数据测试 测试环境 网站优化 功能测试 APP测试 软件兼容测试 安全测评 第三方测试 测试工具 软件测试 验收测试 系统测试 测试外包 压力测试 测试平台 bug管理 性能测试 测试报告 测试框架 CNAS认可 CMA认证 自动化测试
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