Gatling vs JMeter vs The Grinder 性能测试工具横向对比

1. 简介

选择合适的性能测试工具并不容易。本文将通过一个简单的 REST API 测试案例，对三款主流的 Web 应用负载测试工具进行横向对比：Apache JMeter、Gatling 和 The Grinder。

2. 工具概览

先快速了解一下这三款工具的基本背景。

2.1. Gatling

Gatling 是一款基于 Scala 编写的高性能负载测试工具。其最大的亮点之一是提供了 Recorder 功能，可以自动生成 Scala 脚本，极大提升了脚本开发效率。如果你熟悉 Scala，使用 Gatling 会如鱼得水。

更多内容可参考我们的 Gatling 入门指南。

2.2. JMeter

JMeter 是 Apache 基金会旗下的老牌性能测试工具，拥有非常友好的图形界面（GUI），适合非编程人员快速上手。它的 逻辑控制器（Logic Controllers） 功能非常强大，可以灵活地组织测试逻辑。

更多内容可参考我们的 JMeter 入门指南。

2.3. The Grinder

The Grinder 是基于 Jython 的脚本化测试工具，相比前两者更具编程性。它支持 Console 和 Agent 架构，可以轻松实现跨服务器的分布式压测，非常适合大规模测试场景。

它也被定位为“专为开发者设计的负载测试工具”，用于发现死锁和性能瓶颈。

3. 测试场景设计

我们准备了一个简单的 REST API 用于测试，功能包括：

添加/更新积分账户
查询单个或所有积分账户
绑定交易到积分账户
查询积分账户下的所有交易

3.1. 我们的 REST API

API 接口如下：

@PostMapping(path="/rewards/add")
public @ResponseBody RewardsAccount addRewardsAcount(@RequestBody RewardsAccount body)

@GetMapping(path="/rewards/find/{customerId}")
public @ResponseBody Optional<RewardsAccount> findCustomer(@PathVariable Integer customerId)

@PostMapping(path="/transactions/add")
public @ResponseBody Transaction addTransaction(@RequestBody Transaction transaction)

@GetMapping(path="/transactions/findAll/{rewardId}")
public @ResponseBody Iterable<Transaction> findTransactions(@PathVariable Integer rewardId)

这些接口之间的关系（如通过 customerId 查询 rewardId）在测试脚本中需要手动处理。

3.2. 自动化测试流程

为了公平对比，我们为三款工具使用相同的测试逻辑：

随机生成客户 ID
发起一笔交易
解析响应获取客户 ID 和交易 ID
查询客户积分账户 ID
解析响应获取积分账户 ID
如果积分账户不存在，则创建
更新交易，绑定积分账户 ID
查询该积分账户下的所有交易

3.3. Gatling 脚本示例

Gatling 的 DSL 风格非常简洁，下面是第 4 步的示例：

.exec(http("get_reward")
  .get("/rewards/find/${custId}")
  .check(jsonPath("$.id").saveAs("rwdId")))

Gatling 支持 JSON Path 解析响应内容，非常方便。

请求体中使用表达式语言处理动态字段：

.body(StringBody(
  """{ 
    "customerRewardsId":"${rwdId}",
    "customerId":"${custId}",
    "transactionDate":"${txtDate}" 
  }""")).asJson)

测试配置如下：

val scn = scenario("RewardsScenario")
  .repeat(1000) {
  ...
  }
  setUp(
    scn.inject(atOnceUsers(100))
  ).protocols(httpProtocol)

完整脚本见 GitHub。

3.4. JMeter 脚本示例

JMeter 通过 GUI 配置后会生成 .jmx 文件，内容如下：

<HTTPSamplerProxy guiclass="HttpTestSampleGui" testclass="HTTPSamplerProxy" testname="Add Transaction" enabled="true">

<JSONPostProcessor guiclass="JSONPostProcessorGui" testclass="JSONPostProcessor" testname="Transaction Id Extractor" enabled="true">

线程配置：

<stringProp name="ThreadGroup.num_threads">100</stringProp>

完整 .jmx 文件见 GitHub。

3.5. The Grinder 脚本示例

The Grinder 使用 Jython 脚本，风格简洁但需要手动处理 JSON 解析：

customerId = str(random.nextInt());
result = request1.POST("http://localhost:8080/transactions/add",
  "{"'"customerRewardsId"'":null,"'"customerId"'":"+ customerId + ","'"transactionDate"'":null}")
txnId = parseJsonString(result.getText(), "id")

配置通过 grinder.properties 文件：

grinder.threads = 100
grinder.processes = 1
grinder.runs = 1000

完整脚本见 GitHub。

4. 执行与结果

4.1. 执行方式

三款工具都推荐使用命令行执行大规模测试。

Gatling 3.4.0（开源版）
JMeter 5.3
The Grinder 3

Gatling 启动命令：

./gatling.sh

JMeter 启动命令：

./jmeter.sh -n -t TestPlan.jmx -l log.jtl

The Grinder 启动命令：

java -classpath $CLASSPATH net.grinder.Console
java -classpath $CLASSPATH net.grinder.Grinder $GRINDERPROPERTIES

4.2. 测试结果对比

工具	成功请求数	总耗时(s)	平均响应时间(ms)	吞吐量(req/s)
Gatling	500000	218	42	2283
JMeter	499997	237	46	2101
The Grinder	499997	221	43	2280

✅ 性能方面，三者差距不大，Gatling 略胜一筹。

4.3. 报告展示

Gatling 报告

自动生成 HTML 报告，图表丰富直观：

JMeter 报告

支持 GUI 打开 .jtl 日志生成 HTML 报告：

The Grinder 报告

控制台界面记录各 Agent 的统计信息：

5. 工具综合评分

项目	Gatling	JMeter	The Grinder
项目活跃度	9	9	6
性能表现	9	8	9
脚本能力/API	7	9	8
用户界面	9	8	6
报告质量	9	7	6
集成能力	7	9	7
总分	8.3	8.3	7

总结建议：

✅ Gatling：适合需要美观报告和高交互性的团队，Scala 用户友好。
✅ JMeter：适合复杂业务逻辑、多种协议支持的测试场景，社区成熟。
✅ The Grinder：适合需要高性能和跨服务器扩展的开发者。

6. 结论

三款工具各有千秋，选择时应根据团队技术栈、测试复杂度和报告需求综合考虑。没有银弹，只有最适合的工具。

Persistence

REST

Security