JMeter、Locust 和 Gatling 的併發模型對比
現在常見的併發模型有多線程模型，事件循環模型，Actor 模型和 CSP 模型。爲了能測試服務器系統的併發能力，性能測試工具也需要支持與之相應的併發發包能力。充分了解性能測試工具的併發模型，可以更好地幫助你選擇適合自己的性能測試工具。
起因
最近不少公衆號和在線課程都在討論性能測試和性能工程，但是鮮有涉及開源性能測試工具的比較與選擇。幾年前我就寫過一篇介紹 Gatling 的文章《性能測試之新一代服務器性能測試工具 Gatling》，裏面簡單的比較了 JMeter 和 Gatling 自身性能和開發形式。現在最爲常用的三款開源免費性能測試工具 / 框架就是 JMeter，Locust 和 Gatling。
爲了幫助大家更好地理解和選擇它們，我將從併發模型角度來介紹並比較它們。
併發
說到併發，我們首先想到的就是服務端系統的併發模型，現在常見的併發模型有多線程模型，事件循環模型，Actor 模型和 CSP 模型等。爲了能測試服務器系統的併發能力，性能測試工具也需要支持與之相應的併發發包能力。而充分了解性能測試工具的併發模型，可以更好地幫助你選擇適合自己的性能測試工具。
JMeter，Locust 和 Gatling 選擇了三種不同的併發模型，這個應該是和開發者當時的技術背景，業務需求，資源情況等密切相關的。所以沒有必要去探究當時作者爲什麼要選擇這個模型，但是可以嘗試去理解這些不同模型的特點，從而選擇到適合自己的模型。
JMeter 使用的是多線程模型，Locust 使用的是事件循環模型，而 Gatling 使用的是 Actor 模型，最近又有一個後起之秀 K6，它則使用的是 CSP 模型。
並行和併發是完全不同的兩個概念，簡單說並行是操作系統和 CPU 的一種能力，而併發是應用程序的一種能力。如果性能測試工具支持多線程或者多進程，並且運行的操作系統支持並行以及 CPU 是多核的情況下，其發包能力能大大增強。但是這樣的條件比較苛刻，所以這裏就不做深入探討。
比較
JMeter
JMeter 是三個工具中最早發佈的性能測試工具，由於早期性能測試的需求並不十分複雜，並且對於併發性能的要求也不是很高，所以 JMeter 使用了當時最爲成熟的併發模型——多線程模型（Threads）和 Java 語言來開發。
這種模型的特點就是，重度依賴於開發語言和操作系統對於多線程的支持，如果語言和操作系統層面對於多線程的支持不好，就會導致這種併發模型出現問題。
其次多線程切換的時候資源消耗比較多，所以和另外兩個輕量級的併發模型相比，在同等資源的情況下，產生的有效併發數量會小很多。
最後多線程也相對容易產生錯誤，比如死鎖，共享數據錯亂等，所以 JMeter 使用界面的方式也是儘可能地減少了由於二次開發導致的這類錯誤。
其優勢就是可以在操作系統支持的情況下，使用到多核處理器的多個核。但是隨着性能測試需求的增多，JMeter 爲了能滿足更多的需求，也在不停地更新功能和增加其插件，比如支持分佈式來解決性能不足的問題，支持更多的擴展腳本來滿足自定義需求等等。但是其基礎併發模型一直沿用多線程模型，導致併發性能沒有辦法進一步提升，估計在未來可以預見的很長一段時間之內是不會改變的。
（多線程併發模型圖）
Locust
Locust 爲了避免多線程存在的各種問題，它選擇了消息循環模型（EventLoop）和 Python 語言來開發。
EventLoop 模型最大的優勢就是在一個線程裏面可以完成大量的併發，從而避免了多線程帶來的各種問題。與此同時它帶來的問題就是無法同時使用多核處理器的多個核，從而無法充分使用硬件資源。不過可以通過 Locust 提供了分佈式的方法來使用多核。
其次 Locust 的併發模型裏面併發用戶的數據只能配置一個固定值，並且在 Locust 運行的過程中是不能改變的。這個特性與 JMeter 和 Gatling 都不一樣，因爲 JMeter 和 Gatling 都是可以在運行的過程中改變併發用戶數量。
（消息循環併發模型圖）
Gatling
Gatling 是三個工具中發佈最晚的一款，所以它選擇 Akka(Actor) 模型和 Scala 語言來開發。由於 Actor 模型的輕量和高併發性，再加上 Scala 語言基於 JVM，所以 Gatling 的併發模型結合了 JMeter 和 Locust 的優勢，其儘可能地避免了多線程存在的一些問題，並可以充分使用硬件資源：多核。
其次 Actor 模型核心是基於消息傳遞的，並且使用每個虛擬用戶基於一個 Actor 就可以做到相對獨立，並通過消息傳遞進行通信。
所以它具有和消息循環模型同樣在單線程裏面進行高併發的能力。並且它還可以在運行時輕鬆地動態增加和減少併發虛擬用戶數（Actor）。雖然其併發模型十分優秀，但是需要使用 Scala 語言來進行開發，使得很多測試人員望而卻步，導致 Gatling 的使用量並不是很廣泛。
（Actor 併發模型圖)
總結
JMeter，Locust 和 Gatling 使用了三種典型的併發模型，從而決定了其不同的基礎特性。充分了解這些特性，可以更好地幫助我們選擇適合自己項目的性能測試工具，從而避免一些後期的一些問題。如果不想選擇已有的這些開源測試工具，想自己重新開發，選擇併發模型也是非常重要的一步。
雖然很多性能測試初級者，也許並不關心性能測試工具的併發模型，但是隨着深入學習和實踐之後，會遇到各種不同的需求或者問題。爲了實現這些需求和解決這些問題，就需要深入瞭解性能測試工具的各種特點，這其中就包括併發模型。
當前大量的服務器軟件也是使用和性能測試工具相同的併發模型，所以學習並瞭解這些併發模型，可以讓你進一步瞭解被測系統的性能模型，從而更好地設計性能測試方案和模型。所以對於高級的性能測試工程師或者性能工程師，併發模型都是一門必不可少的課程。
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