【JMeter】使用 jmeter 函数同时读取多个文件

最新推荐文章于 2025-05-22 19:15:10 发布
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分类专栏： jmeter 文章标签： jmeter 函数 StringFromFile jmeter读取多个文件
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本文介绍如何使用 JMeter 的 StringFromFile 函数同时读取多个文本文件。通常，JMeter 配置元件只能一次读取一个文件，但通过函数可以实现并行读取。函数会在文件末尾时回溯到开头，支持指定最大循环次数。文中详细解释了函数参数、示例和格式化序列的使用，并提到了CSV Data Set Config作为替代方案的限制。

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在 JMeter 中读取文件通常是使用配置元件 CSV Data Set Config，但是一次只能读取一个文件，能不能同时读取多个文件呢？（相关文章：JMeter-详解JMeter参数化之CSV Data Set Config）

可以使用 __StringFromFile 函数实现同时读取多个文件。

__StringFromFile

  • 该函数用于从文本文件中读取字符串，每次读取一行，支持读取多个文件。
  • 使用配置元件CSV Data Set Config ，也能达到相同的目的，而且方法更简单，但是它目前不支持多个输入文件。
  • 每次调用函数，都会从文件中读取下一行。当到达文件末尾时，函数又会从文件开始处重新读取，直到最大循环次数。
  • 如果在一个测试脚本中对该函数有多次引用，那么每一次引用都会独立打开文件，即使文件名是相同的（如果函数读取的值，在脚本其他地方也有使用，那么就需要为每一次函数调用指定不同的变量名）。
  • 如果在打开或者读取文件时发生错误，那么函数就会返回字符串"ERR"。

1、参数

参数 描述 是否必填
文件名 文件名的路径 (路径可以相对于 JMeter 启动目录)。
如果使用序列号，路径名称应该适合传递到 DecimalFormat。		 是
变量名 用于后
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jmeter同时读取csv文件导致主键冲突
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<think>我们正在处理用户的问题：JMeter并发测试中读取CSV文件导致的主键冲突问题。用户场景：多线程并发读取同一个CSV文件，由于多个线程可能同时读取同一行数据，导致主键冲突（例如，两个线程都读取了同一行数据，使用相同的主键去操作数据库，造成冲突）。解决方案思路：1.确保每个线程读取不同的行，避免重复。这可以通过设置CSV数据文件设置中的“共享模式”来实现。2.使用JMeter提供的函数或配置来保证每个线程获取唯一的记录。具体步骤：a.使用CSVDataSet Config元件，并设置合适的共享模式（Sharing mode）。常见的共享模式有：-所有线程（Allthreads）：文件被所有线程共享，每个线程按顺序读取一行，然后下一行，直到文件结束。-当前线程组（Currentthread group）：每个线程组独立打开文件。-当前线程（Current thread）：每个线程独立打开文件，这样每个线程都会从文件头开始读取。这种模式可能导致重复读取，不适用于避免冲突。-线程（Thread）：每个线程会得到文件中的一个唯一记录（类似于所有线程模式，但每个线程只取一行且不重复）。但是注意，如果线程数超过文件行数，则超出的线程会循环。但是，用户提到的是多线程读取同一个CSV文件，我们希望每个线程读取不同的行，避免主键冲突。因此，我们应使用“所有线程”模式（All threads）或“当前线程组”模式（Currentthread group），这样每个线程会按顺序读取不同的行。然而，如果测试需要循环多次，那么当线程数超过文件行数时，会从头开始读取，这样就会导致主键重复。因此，我们需要确保：-CSV文件的行数不少于线程数（如果每个线程只执行一次请求）或者不少于线程数乘以循环次数。-或者，我们可以设置“遇到文件结束符再次循环?”为False（默认是True，会循环），这样当文件读取完毕时，线程将停止读取，但这样可能无法满足测试需求。另一种方案：使用多个CSV文件，每个文件包含不同的数据，然后通过不同的线程组或不同的配置来读取不同的文件。但这样管理复杂。更常见的解决方案：使用“所有线程”模式，并确保CSV文件有足够的数据行（至少大于等于线程数乘以循环次数）。这样每个线程每次循环都会读取不同的行。但是，如果测试中需要运行多次，且数据量不够，我们可以通过以下方式避免冲突：-在CSV文件中生成足够多的数据，确保在整个测试过程中每个线程每次循环都能取到唯一的数据行。-使用JMeter函数生成唯一值，而不是完全依赖CSV文件。例如，可以在请求中使用随机函数或计数器来生成唯一主键，而CSV文件只提供其他不冲突的数据。如果主键必须是唯一的，并且不能通过生成足够多的CSV数据来解决（例如，数据量太大或者主键有特定规则），我们可以考虑：-使用JMeter内置的计数器（Counter）来生成唯一的主键。例如，设置一个全局计数器，每个线程每次请求获取一个唯一的数字，然后与CSV中的其他数据组合形成主键。-或者使用UUID函数（__UUID）生成唯一的主键。因此，针对主键冲突问题，我们可以有两种策略：策略一：确保CSV文件中的主键列是唯一的，并且有足够的行，通过配置CSV DataSet Config的共享模式为“所有线程”，这样每个线程会按顺序取不同的行，不会重复（除非循环且数据不够）。策略二：不在CSV文件中放置主键，而是使用JMeter函数动态生成唯一主键（如计数器或UUID）。具体操作：策略一：使用CSV DataSet Config并正确配置1.添加CSV DataSet Config（右键线程组->添加->配置元件->CSV DataSet Config）2.配置：-文件名：填写CSV文件的路径-变量名称：定义变量名（如id,name，对应CSV的列）-分隔符：根据CSV文件的分隔符填写（如逗号）-共享模式：选择“所有线程”-遇到文件结束符再次循环?：如果测试循环次数超过文件行数，则设置为True（默认）会导致重新循环，这样就会重复。所以如果测试需要的数据量大于文件行数，那么必须确保文件行数足够，或者设置成False（但这样后面的线程会取不到值）。因此，最好的办法是生成足够多的数据行。策略二：动态生成唯一主键例如，在请求中，我们可以使用计数器生成唯一ID：1.添加计数器（右键线程组->添加->配置元件->计数器）-起始值：1-递增步长：1-最大值：一个足够大的数（比如99999），或者设置为空（表示无上限）-引用名称：比如myCounter2.在请求中引用计数器：${myCounter}，这样每个线程每次请求都会得到一个唯一的数字。或者使用UUID函数：在请求参数中使用${__UUID()}，这样每次调用都会生成一个唯一的UUID。根据用户的具体需求，如果主键是数字类型且要求连续，则使用计数器；如果主键可以是字符串且不要求连续，则使用UUID。用户问题中提到了“读取CSV文件导致的主键冲突”，所以可能用户已经在CSV文件中放置了主键列，但由于并发读取导致多个线程读取了同一行。因此，策略一（正确配置CSV DataSet Config）可能是直接解决方案。但如果CSV文件中的数据量不够，那么策略二（动态生成主键）更可靠。建议：如果主键可以动态生成，最好采用策略二，因为这样完全避免了数据依赖和冲突。如果必须使用CSV文件中的主键，则必须确保CSV文件有足够的数据行（至少大于等于线程数*循环次数），并且正确配置CSV DataSet Config。示例配置（策略一）：假设CSV文件内容如下（主键为id）：id,name1,user12,user2...（足够多的行）配置CSVData SetConfig：文件名：data.csv变量名称：id,name分隔符：,共享模式：所有线程遇到文件结束符再次循环?：False（如果数据足够，可以设置为True，但要注意重复问题）注意：如果设置为True，当文件读取完后，会从第一行重新开始读取，这样就会重复使用主键，导致冲突。因此，如果测试需要的数据量大于文件行数，则必须增加文件行数，或者采用动态生成主键的方式。结论：为了避免主键冲突，推荐使用动态生成唯一主键（策略二），而CSV文件只提供其他辅助数据（如果需要）。这样即使多个线程读取了同一行CSV数据，主键也不会冲突。具体操作（策略二）：1.在CSV DataSet Config中读取除主键外的其他数据（如name）。2.添加计数器（或使用UUID函数）来生成主键。3.在请求中，将动态生成的主键（如${myCounter}或${__UUID()}）和CSV读取的其他数据一起使用。例如，请求参数可以这样写：id=${myCounter}name=${name}这样，即使多个线程读取了同一行name，但id是不同的。下面我们给出一个具体的配置步骤：步骤1：准备CSV文件（例如data.csv），包含除主键外的其他数据，例如：user1user2...步骤2：添加CSV DataSet Config-文件名：data.csv-变量名称：name（因为只有一列）-其他配置根据需要步骤3：添加计数器（Counter）-计数器元件配置：起始值：1递增：1最大值：留空（表示无上限）引用名称：myCounter步骤4：在HTTP请求中，使用动态主键和CSV数据：-参数：id:${myCounter}name: ${name}这样，每个线程每次请求都会得到一个唯一的id和从CSV中读取的name。另外，如果用户需要每个线程在整个测试中只读取CSV中的一行，并且不重复，那么可以将CSVData SetConfig的共享模式设置为“所有线程”，并且不循环（即循环次数为1）。这样每个线程只读取一行，然后结束。但通常测试中线程会循环多次，所以还是需要动态生成主键。综上所述，我们推荐使用动态生成主键（计数器或UUID）来解决主键冲突问题。引用说明：[^1]提供了使用CSVRead函数读取CSV文件的方法，但CSVRead函数在并发时可能不是线程安全的，因此我们更推荐使用CSV DataSet Config。[^2]提到了使用Jmeter重现高并发场景，这正是用户所处的场景。[^3]提到了参数化时变量名称的配置，这与CSV DataSet Config的变量名称设置一致。因此，我们给出以下解决方案：解决方案：1.使用CSVData SetConfig来读取CSV文件（保证线程安全），但只读取非主键字段。2.使用计数器或UUID函数生成唯一主键。3.在请求参数中组合使用生成的主键和CSV中的其他字段。这样即可避免主键冲突。相关问题：1.如何配置CSV DataSet Config以实现不同线程读取不同数据？2.JMeter中如何生成唯一的标识符（如计数器或UUID）？3.在高并发测试中，如何确保测试数据的唯一性？</think>### JMeter多线程读取CSV避免主键冲突的解决方案 在JMeter并发测试中，多线程读取同一CSV文件可能导致主键冲突（多个线程读取相同数据行）。以下是系统级解决方案： #### 核心原理 主键冲突源于**线程间数据分配机制**不当。JMeter提供两种数据分配模式： 1. **顺序分配**：所有线程共享同一读取指针 $$ \text{冲突概率} = \begin{cases} 0 & \text{当 } N_{\text{线程}} \leq N_{\text{数据行}} \\ 1 & \text{当循环读取} \end{cases} $$ 2. **独立分配**：每个线程独立访问文件 $$ \text{冲突概率} = \frac{1}{N_{\text{数据行}}} \quad (\text{随机碰撞概率}) $$ #### 解决方案 **方法1：线程隔离模式（推荐）** ```mermaid graph TD A[CSV Data Set Config] --> B[设置共享模式为 Current thread] B --> C[每个线程独立打开文件] C --> D[线程1读取第1-N行] C --> E[线程2读取第1-N行] ``` 1. 添加 `CSV Data Set Config` 元件 2. 关键参数配置： - **文件名**：`E:\jmeterScript\参数\csv.txt` - **共享模式**：`Current thread`（每个线程独立打开文件） - **遇到EOF再次循环?**：`False`（防止重复） - **变量名称**：`var1,var2`（对应CSV列） **方法2：动态主键生成** ```java // 使用JMeter函数生成唯一ID ${__UUID()} // 生成全局唯一标识符 ${__threadNum}${__time(,)} // 线程ID+时间戳组合 ``` 在请求中直接使用函数替代CSV主键： ```http POST http://127.0.0.1:8000/api/orders Body: { "order_id": "${__UUID()}", // 动态主键 "dep_code": "${__CSVRead(csv.txt,0)}" } ``` **方法3：数据分片策略** 1. 将CSV文件拆分为多个子文件： ```bash split -l 1000 csv.txt part_ # 每1000行一个文件 ``` 2. 使用`__FileToString()`函数按线程分配文件： ```js ${__FileToString(part_${__threadNum}.txt,,)} ``` #### 验证方案 1. 添加监听器 `View Results Tree` 2. 使用`Debug Sampler`检查变量取值 3. 配置断言验证主键唯一性： ```json { "assertions": { "json": "$.order_id", "validate_unique": true } } ``` #### 性能优化建议 - 启用 **`CSV Data Set Config`** 的 `Recycle on EOF? = False` - 对于超大规模测试： $$ N_{\text{文件}} \geq \frac{N_{\text{线程}} \times N_{\text{迭代}}}{ \text{avg\_rows\_per\_file} } $$ - 结合 **Redis** 分布式锁实现全局唯一ID（参考高并发场景设计[^2]） > **关键提示**：当线程数$k$与数据行$n$满足$k \ll n$时，冲突概率$P \approx \frac{k(k-1)}{2n}$。建议数据行数至少为线程数的10倍[^3]。
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