Gatling 性能测试 Skill：用注入模型还原真实业务负载

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AI 测试Agent SkillsGatling 性能测试

Gatling 场景写得像代码不代表业务行为被表达清楚。请求链、会话数据和注入模型需要共同描述用户在系统里的真实旅程。

Gatling 性能测试 Skill 通过可读场景、数据源和注入模型，让基于 Scala 的压测可追溯到业务问题。

本文通过具体场景说明如何收集、连接和解释证据，让结论能够服务下一步的工程或业务决定。

这篇文章只讨论 Gatling：它用 DSL、注入曲线和结构化报告描述负载，适合将性能场景作为可评审代码维护。

先看源 Skill

Gatling 的主 Prompt 会先确认场景链、注入曲线、feeder 和断言。场景名要对应业务动作，报告才能回答哪条链路在什么阶段退化。

源目录现有 2 份示例、3 份参考、4 个脚本入口。可以先看 CI 集成示例、框架使用说明、本地冒烟测试脚本。

相关 Skill

Gatling 负责把注入模型和业务链路写成可执行场景。压测前后的三个判断可以交给这些 Skill：

Skill什么时候接上它补什么
性能负载建模还没有把生产流量转成注入曲线时明确用户行为、开放或封闭模型、峰值和数据假设
性能结果分析Gatling 报告已经生成时关联延迟、错误率、资源指标和运行条件
性能回归分析需要与基线或上一版本比较时判断差异是否达到回归门槛，并保留证据

从材料到可运行入口

这次任务是：用 Gatling 建模结账负载，设置延迟与错误率阈值，并关联服务端指标。

给 Skill 的输入可以很短，但不能含糊。

业务链路：登录 → 创建订单 → 支付 → 查询结果
环境：staging
已有材料：接口定义、测试账号、CI 运行方式
交付：src/test/scala/simulations/CheckoutSimulation.scala，附本地命令和失败证据

Skill 应先确认版本、认证方式和数据清理策略，再生成文件。示例输出片段如下，它展示结构，不代表代码已经运行。

tool: Gatling
entry: src/test/scala/simulations/CheckoutSimulation.scala
checks: p95 延迟、错误率、吞吐量和资源曲线
run_evidence: pending

run_evidence 要同时保留 simulation 配置、HTML 报告、断言结果和依赖指标。只有最终成功率时，注入阶段带来的差异会丢失。

把示例补成项目骨架

代码片段只有放回目录和命令里才有用。下面这份骨架够小，适合先接通一条链路。

src/test/scala/simulations/CheckoutSimulation.scala
├── 场景与断言
├── 数据或 feeder
├── 环境配置
└── 失败证据输出到 artifacts/

本地或 CI 的第一条命令可以写成：

./mvnw gatling:test -Dgatling.simulationClass=simulations.CheckoutSimulation

先定 feeder 数据唯一性和注入模型，再调断言。否则漂亮的报告也解释不了真实负载。

怎么算接入完成

检查项最低要求不满足时怎么处理
可重复执行连续运行不依赖上一次残留数据重做数据创建与清理
失败可定位负载模型、阈值结果、服务端资源曲线、错误样本 能回到同一次运行给产物加 run ID 和构建号
CI 可判定进程退出码与质量门禁一致修正 reporter 或 threshold 配置
维护成本定位、认证或公共请求只有一个修改点提取 ScenarioBuilder、注入配置或 feeder

先只接一条关键链路。它在本地和 CI 都稳定以后，再扩到异常、边界和并发场景。

一段可以直接改的调用词

把下面的方括号换成项目内容。材料越具体，Skill 越少猜。

请使用 performance-test-gatling Skill。

任务：用 Gatling 建模结账负载，设置延迟与错误率阈值，并关联服务端指标
版本与环境：[需求版本 / 构建号 / 环境]
输入材料：[文件路径或链接]
范围：[本次包含与排除的业务链路]
限制：[账号、数据、时间、合规要求]

先确认 Gatling 版本、ScenarioBuilder、注入曲线和 feeder 数据。生成 Scala DSL 场景、断言、执行命令与报告目录；脚本未运行时，把结果标成待验证。
最后列出待确认问题，不要补写材料里没有的事实。

第一次调用先看结构和缺口。补齐材料后再生成正式产物，能省掉不少来回修改。

Gatling 要先把注入模型和业务断言写成同一件事

Gatling 的 DSL 适合把场景、feeder 和注入曲线放在一起阅读。先说明是恒定到达率、阶梯增长还是突发流量，再把每条业务链的断言放在对应请求旁边。只写“100 个用户压十分钟”无法让人判断这个负载代表什么。

报告出现高延迟时，按场景名、请求名和注入阶段回看。若慢的是登录而结账正常，扩容结账服务不会改变结论。feeder 耗尽、会话变量丢失和重定向链也要在脚本里单独暴露，别让它们伪装成服务性能问题。

这类工具最容易踩的坑

  1. 把注入曲线写成固定并发，却声称模拟了外部到达率。
  2. feeder 耗尽或会话变量缺失后仍继续压测，结果混入脚本错误。
  3. 只看总览图，不按场景和请求名定位尾延迟。
  4. 断言过宽，性能退化没有让 CI 失败。

交付前复核：把判断落到证据

Skill 输出拿到手后，先核对四件事：输入版本是否明确，范围是否完整，每条结论能否回到证据，下一步由谁执行。少一项，报告就容易变成漂亮的猜测。

项目需要留下缺失时
输入边界版本、环境、时间窗口和本次范围标记假设，不写成事实
证据索引日志、报告、Trace、截图或命令输出标记 evidence_pending
结论状态verified、assumption、blocked 或 pending停止扩大结论
后续动作最小验证命令、负责人和截止时间交付为待办，不进入门禁
source_version: [版本或提交]
scope: [本次包含和排除的对象]
evidence: [日志、报告、Trace 或命令输出]
status: pending
owner: [负责人]
next_action: [最小验证动作]

分析类 Skill 要保留查询条件和时间窗口；执行类 Skill 要保留命令、退出码和失败产物。人工修改也要记录，下一次复核才知道结论从哪里变化。

安装与调用

安装单个 Skill 就够了。项目总览里的安装说明不再在每篇重复。

npx skills add https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills/tree/main/skills/zh/testing-types/performance-test-gatling -g

调用时直接写“请使用 performance-test-gatling Skill”，然后附上真实材料。

常见问题

Gatling 性能测试 会直接给我一个能跑的项目吗？

有完整定义、版本、目录和依赖时，它可以生成很接近可运行的入口。最终仍要在你的仓库里安装依赖、执行命令并修正环境差异。

什么时候应该停下来补信息？

认证方式、测试数据或目标版本缺失时先停。继续生成只会得到一份看起来完整的猜测。

代码生成后先检查哪一处？

先看入口命令能否发现并运行目标文件，再看失败产物是否写到约定目录。连入口都没接通时，先别扩用例。

可以直接放进发布门禁吗？

等本地和 CI 使用同一命令、数据可重置、失败证据可追踪以后再放。

先拿一份真实材料跑 Gatling 性能测试，保留输入、输出和复核意见。文章里的片段只能帮你搭起结构，项目证据还得在项目里产生。

参考

安全测试白盒测试背靠背测试本地化测试边界测试
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