在高并发应用测试时，数据库测试是性能测试的重要一步。利用 Gatling 进行 JDBC 协议测试，可以精准地评估数据库连接池的性能和 SQL 查询的响应时间，帮助提前发现性能瓶颈，保证系统稳定。

Gatling JDBC测试重点

在Gatling的测试体系中，JDBC协议允许绕过应用程序的HTTP层，直接对数据库发起性能测试。意味着可以更纯粹地评估数据库本身、连接池以及SQL查询的效率。

测试目标：测试的目的是评估和验证数据库层在高并发场景下的表现。需要关注两个主要方面：数据库连接池的性能（如获取和释放连接的效率、连接池的容量和并发性）以及SQL查询的响应时间。

测试的概念：在编写测试脚本时，会用到几个Gatling的重点组件：

Scenario（场景）：定义了虚拟用户在数据库中执行的一系列操作，例如执行特定的 SQL 语句。

Simulation（模拟）：这是测试的主体，它包含了测试场景、负载模型（如并发用户数、加压方式）以及协议配置（这里就是 JDBC 协议）。

Session（会话）：每个虚拟用户都会拥有一个独立的 Session，可以在其中存储和传递数据，例如将一次查询的结果作为下一次操作的输入。

配置测试环境和连接

开始之前，需要保证Gatling项目能够连接到目标数据库。

添加依赖：先在的构建管理工具（如 Maven 或 Gradle）中引入Gatling JDBC 的依赖。对于Gradle，添加 testCompile group: 'io.gatling.highcharts', name: 'gatling-charts-highcharts', version: '2.3.0'。

定义 JDBC 协议：在脚本中，需要配置数据库连接。包括数据库的 URL、驱动、用户名和密码等。

scala

import io.gatling.core.Predef._

import io.gatling.jdbc.Predef._

val jdbcProtocol = jdbc

  .url("jdbc:postgresql://192.168.99.100:5432/gatling") // 数据库URL

  .username("gatling")

  .password("gatling123")

  .driver("org.postgresql.Driver")

准备测试数据：为了获得准确的性能数据，需要一个和生产环境数据结构、数据量相似的数据库，并准备足够的测试数据，避免因数据量差异导致结果失真。

设计专业的测试场景

设计场景是性能测试的重点，需要模拟真实的压力。

基础 SQL 执行：使用jdbc函数来定义要执行的SQL语句。可以执行查询（select）、更新（update）、插入（insert）甚至调用存储过程。

scala

val scn = scenario("Database Load Test")

  .exec(

    jdbc("simple select")

      .select("SELECT * FROM person WHERE id = 1")

      .check(status.is(0)) // JDBC操作一般检查status是否为0表示成功

  )

使用Feeder实现数据驱动：为了让测试更真实，避免查询缓存带来的失准，可以使用 Feeder 从外部文件（如 CSV）中读取数据，为每个虚拟用户提供不同的参数。

scala

val userIdFeeder = csv("user_ids.csv").circular // 从CSV文件循环读取用户ID

val dataDrivenScn = scenario("Data-Driven Test")

  .feed(userIdFeeder)

  .exec(

    jdbc("parameterized select")

      .select("SELECT * FROM person WHERE id = ${userId}") // 使用Feeder中的变量

      .check(status.is(0))

  )

模拟混合工作负载：一个完整的业务流一般包含读写操作。可以在一个场景中组合多种SQl语句。

scala

val complexScn = scenario("Complex Workload")

  .forever() { // 循环执行以配合固定时长测试

    exec(

      jdbc("insert operation")

        .insert("INSERT INTO log_table (message) VALUES ('Test log entry')")

    )

    .pause(1) // 模拟用户思考时间或业务间隔

    .exec(

      jdbc("update operation")

        .update("UPDATE counters SET value = value + 1 WHERE name = 'visitor_count'")

    )

    .pause(1)

    .exec(

      jdbc("select operation")

        .select("SELECT COUNT(*) FROM log_table")

    )

  }

实施负载模型和断言

Gatling的强大在于可以精确控制负载并验证性能指标。

选择负载模型：根据测试目标选择合适的模型很重要。

开放模型：适用于模拟用户独立到达的场景，如网站访问，通过控制用户到达速率来施压。例如 rampUsersPerSec(1) to 20 during (2 minutes) 表示在2分钟内，每秒到达的用户数从1逐步增加到20。

封闭模型：适用于测试目标和同时在线用户数相关的情况，如连接池测试。它通过控制系统中的并发用户数来施压。例如 constantConcurrentUsers(50) during (5 minutes) 能保证系统中始终有50个活跃的并发用户。当一个用户任务完成退出时，Gatling会立即注入一个新用户来维持总数。

开放模型：模拟用户独立到达，如网站访问、API压力测试，控制用户到达速率，系统并发用户数可变，constantUsersPerSec(10) during(1 minute)

封闭模型：测试连接池容量、固定规模用户群（如已登录用户），控制系统中并发用户数，用户"完成一个，补充一个"，constantConcurrentUsers(50) during(5 minutes)

分阶段压力测试：为了更真实地模拟线上流量并找到系统瓶颈，可以设计分阶段的压力场景。

scala

setUp(

  complexScn.inject(

    // 1. 热身阶段：30秒内逐渐增加到10个并发用户

    rampConcurrentUsers(1) to 10 during (30 seconds),

    // 2. 稳定阶段：保持10个并发用户，持续2分钟

    constantConcurrentUsers(10) during (2 minutes),

    // 3. 压力阶段：1分钟内将并发用户数提升到50个

    rampConcurrentUsers(10) to 50 during (1 minute),

    // 4. 峰值维持：保持50个并发用户，持续3分钟

    constantConcurrentUsers(50) during (3 minutes)

  )

).protocols(jdbcProtocol)

.maxDuration(7 minutes) // 总测试时长控制

设置性能断言：断言是性能测试的门禁，保证系统达到预设的性能目标。可以对响应时间、成功率等重要指标设置断言。

scala

.assertions(

  // 全局所有请求的95%分位响应时间应小于500毫秒

  global.responseTime.percentile3.lt(500),

  // 所有请求的成功率应高于99.9%

  global.successfulRequests.percent.gt(99.9),

  // 所有请求中，失败率应小于0.1%

  global.failedRequests.percent.lt(0.1)

)

测试报告和性能优化

测试完成后，Gatling 会自动生成一份详尽的 HTML 报告。

性能指标：

响应时间：重点关注 平均值、95th/99th 百分位数（例如 P95=253ms 表示 95% 的请求响应时间快于 253 毫秒）。后者能更好地反映长尾延迟对用户体验的影响。

请求成功率：检查KO率（失败率），理想情况下应为 0 或低于可接受阈值。

吞吐量：关注 requests/sec（每秒请求数），这直接反映了数据库处理能力。

连接池性能问题定位：

如果观察到响应时间随着并发增加而急剧上升，或大量请求失败，可能是连接池配置不足（如 maxConnections 设置过小）。

通过监控数据库端的活动连接数，可以验证连接池的最大连接数限制是否生效。

关注连接获取时间，如果这个时间过长，可能需要调整连接池参数，例如连接超时时间。

SQL查询效率分析：

报告中会列出每个SQL语句的执行情况。针对响应时间特别长的SQL，需要回到数据库层面，使用EXPLAIN等工具分析其执行计划，判断是否存在全表扫描、索引缺失等问题。

结合分阶段负载，观察不同压力下 SQL 响应时间的变化曲线，评估稳定性。

注意事项

控制测试时长：为了让测试精确运行指定时长，可以结合maxDuration和循环场景（使用 .forever()）来实现。

避免测试陷阱：

不要在生产数据库上直接运行高压测试。

测试环境应尽量和生产环境隔离，并且硬件、软件（包括数据库版本）及数据规模要尽可能接近。

测试数据要有代表性，并注意清理测试产生的垃圾数据，避免影响后续测试。

持续集成：Gatling可以和 Jenkins等 CI/CD 工具集成，将性能测试自动化，在每次代码变更后快速得到性能反馈。