<think>嗯，用户需要的是如何使用JMeter配置批量请求，每个请求体包含100条CSV数据的方法。从用户引用的站内资料来看，ta已经掌握了基础的单条数据参数化操作（比如CSVDataSetConfig组件），现在需要扩展为批量处理。用户可能正在做接口压力测试，比如需要模拟批量提交订单或批量创建用户。这类场景的特点是：单次请求需要携带大量数据，但传统参数化只能逐行读取CSV。用户引用[4]提到JSR223脚本和结果存储，说明ta可能还关心结果收集效率。需要解决的核心问题是：如何将100行CSV数据合并为一个请求体。现有组件无法直接实现，得用脚本处理。比较合理的方案是参考用户引用[4]的Groovy脚本思路，但需要改造为累加多行数据。另外用户没提数据是否需要去重或特殊排序，暂时按顺序累加处理。线程组循环控制是个易错点：CSV默认逐行读取，但我们需要每100行才发一次请求。所以循环次数应该是总行数/100，这个计算逻辑最好在脚本里自动处理。用户引用[5]的RecycleonEOF参数也要注意，防止数据不足100时出错。响应数据量大的话，直接存CSV可能影响JMeter性能，要提醒用户控制结果保存字段。另外批量请求失败时的排查更困难，建议ta先在少量数据（比如10条）验证脚本逻辑。</think>
好的，下面讲解如何使用 JMeter 读取 CSV 文件，并将每 **100 条数据组合成一个请求体** 进行批量请求的配置方法。
**核心思路：**
1. 使用 **CSV Data Set Config** 逐行读取 CSV 文件中的单条数据。
2. 使用 **JSR223 脚本（推荐 Groovy）** 或 **BeanShell Sampler** 收集一定数量的行（本例中是 100 行），并将这些数据组装成最终需要的大请求体。
3. 使用一个 **控制器**（如 While Controller 或 Loop Controller）配合计数器来控制收集多少条数据组装一次请求。
4. 配置 **HTTP 请求** 来发送组装好的大请求体。
5. （可选）保存批量请求的结果。
**详细配置步骤：**
### 1. 准备 CSV 文件
* 确保你的 CSV 文件包含所需的数据字段，例如：`id,name,limit,status` 等。
* 文件第一行通常定义为列名（Header）。例如：
```csv
userId,userName,email,productId
1001,UserA,a@example.com,P001
1002,UserB,b@example.com,P002
1003,UserC,c@example.com,P003
... (至少准备 100 行或更多)
```
* **重要：** 确认文件编码（通常 UTF-8）和分隔符（通常逗号 `,`）。
### 2. 添加线程组
* 右键点击 `测试计划` -> `添加` -> `线程（用户）` -> `线程组`。
* 设置 `线程数 (Users)`： 你需要发起多少个 *批量请求*。例如，如果你有 1000 条记录，每组 100 条，那么需要 10 次批量请求，设置`线程数`为 `10`。
* 设置 `循环次数`： `1` （我们通过脚本内部计数来控制读 100 行发一次）。
### 3. 添加 CSV Data Set Config
* 右键点击 `线程组` -> `添加` -> `配置元件` -> `CSV 数据文件设置`。
* 配置如下：
* **文件名 (Filename)：** CSV 文件的 *完整路径* (或相对于 JMeter 脚本的路径)。
* **文件编码 (File Encoding)：** 与 CSV 文件一致 (如 `UTF-8`)。
* **变量名称 (Variable Names)：** CSV 文件 *列名* 对应的 JMeter 变量名，**以逗号分隔**。例如 `csv_userId,csv_userName,csv_email,csv_productId`。JMeter 会按行读取文件，并将每一列的值赋给对应的变量。
* **忽略首行？(Ignore first line)：** `True` （如果 CSV 有标题行）。
* **分隔符 (Delimiter)：** CSV 实际使用的分隔符，如 `,`。
* **遇到文件结束符再次循环？(Recycle on EOF)：** `True` （如果测试数据不足且需要循环使用）。
* **遇到文件结束符停止线程？(Stop thread on EOF)：** `False`。
* **变量名称是否共享？(Sharing mode)：** `All threads`（通常情况）。
[^1][^2][^5]
### 4. 添加计数器 (Counter)
* 右键点击 `线程组` -> `添加` -> `配置元件` -> `计数器`。
* **目的：** 在脚本中知道我们当前收集到了第几条数据（准备凑齐 100 条发一次）。
* 配置如下：
* **起始值 (Start)：** `1`
* **最大值 (Maximum)：** `100` (每次批量请求收集的数据条数)
* **引用名称 (Reference Name)：** 给计数器一个变量名用于后续脚本访问，例如 `itemCount`。
* **每次迭代后递增？(Increment each iteration?)** 保持默认勾选。
### 5. 添加 While Controller
* 右键点击 `线程组` -> `添加` -> `逻辑控制器` -> `While Controller`。
* **目的：** 控制循环读取 CSV 文件，直到收集满 100 条数据（或者文件尾）。其条件基于计数器和 CSV 文件是否还有数据。
* **条件 (Condition)：** 输入 `"${__jexl3("${itemCount}" != "${itemCount_max}" && "${csv_userId}" != "<EOF>",)}"}`
* **解释：**
* `"${itemCount}" != "${itemMax}"`：判断计数器当前值是否还没达到最大值 100 (即还没收集满 100 条)。
* `&&`：并且。
* `"${csv_userId}" != "<EOF>"`：判断 CSV 文件是否没有读到结尾（CSV Data Set Config 在读取完所有行后，会将变量值设置为 `<EOF>`）。
### 6. 添加 JSR223 采样器 (或 BeanShell 采样器) - *收集单行数据*
* 右键点击 `While 控制器` -> `添加` -> `取样器` -> `JSR223 Sampler`（选择 Groovy 语言）。
* **目的：** 在循环内部，每次读取 CSV 文件的一行数据，并将该条数据存储到一个列表变量（`itemsList`）中。同时更新计数器。
* 编写 **Groovy 脚本**:
```groovy
import org.apache.jmeter.threads.JMeterContextService;
// 1. 获取当前线程的变量空间
def ctx = JMeterContextService.getContext();
def vars = ctx.getVariables();
// 2. 初始化存储数据行的 List (每次批量请求开始时，List 应该是空的)
// 利用 vars.getObject("itemsList") 或直接操作 vars.putObject
if (vars.get("itemCount") == "1") { // 如果是本次批量请求的第一条数据
vars.putObject("itemsList", new java.util.ArrayList()); // 新建一个空 List
}
// 3. 获取当前行读取的 CSV 变量值
// 假设 CSV 列名对应的变量名如配置: csv_userId, csv_userName, csv_email, csv_productId
def currentItem = [
userId: vars.get("csv_userId"),
userName: vars.get("csv_userName"),
email: vars.get("csv_email"),
productId: vars.get("csv_productId")
];
// 4. 将当前行数据 Map 添加到 itemsList 中
def itemsList = vars.getObject("itemsList");
itemsList.add(currentItem);
vars.putObject("itemsList", itemsList); // 更新回变量空间
// 5. 增加计数器 (这一步由计数器本身自动完成，脚本里通常不需要操作，但可以获取其值记录日志)
def currentCount = vars.get("itemCount").toInteger();
// 6. 模拟执行一次采样器 (如果脚本作为采样器存在，需要有有效的 SampleResult)
SampleResult.setResponseData("Collecting item ${currentCount}", "UTF-8");
// 重要：确保 While Controller 能继续进行下一次迭代（计数器自增在下一次迭代前自动发生）
```
* **关键点：**
* 使用 `vars.putObject("itemsList", ...)` 和 `vars.getObject("itemsList")` 来存储和操作复杂的 List 对象。
* `if (vars.get("itemCount") == "1")` 确保在收集第一条数据时初始化 `itemsList`。
* 每次迭代创建一条数据的 `Map` (`currentItem`) 并加入 `itemsList`。
* `SampleResult.setResponseData(...)` 确保脚本能返回一个有效结果。
[^3] (概念相关: 循环控制)
### 7. 添加 JSR223 PostProcessor - *组装批量请求体并清除临时数据*
* 右键点击 `While 控制器` -> `添加` -> `后置处理器` -> `JSR223 PostProcessor`（选择 Groovy 语言）。
* **位置：** 放在 `While 控制器` 内部的 **最后面**（在 JSR223 采样器之后，但在退出 `While 控制器` 之前）。
* **目的：**
1. 在收集完一批数据（100 条）退出 `While 控制器` 后，将 `itemsList` 中的数据组装成最终的批量请求体（通常是 JSON 或 XML 格式字符串）。
2. 将组装好的请求体字符串放入一个 JMeter 变量（如 `batchRequestBody`），供后面的 HTTP 请求使用。
3. 清空 `itemsList` 和计数器变量（可选，但建议做，为下一次批量请求做准备）。
* 编写 **Groovy 脚本**:
```groovy
import groovy.json.JsonOutput
// 1. 获取存储的数据行 List
def itemsList = vars.getObject("itemsList");
if (itemsList == null || itemsList.isEmpty()) {
log.error("ItemsList is empty! Batch request body cannot be generated.");
vars.put("batchRequestBody", '{"error": "No items collected"}');
// 或者可以考虑设置一个标记跳过 HTTP 请求
return;
}
// 2. 根据 API 要求的格式，组装批量请求体
// 示例: 生成一个包含 itemsList 中所有对象的 JSON 数组
def batchPayload = [
data: itemsList // 假设 API 要求的数据字段名是 "data"
];
// 使用 JsonOutput 将 Groovy Map/List 转换为 JSON 字符串
def jsonPayload = JsonOutput.toJson(batchPayload);
def prettyPayload = JsonOutput.prettyPrint(jsonPayload); // 美化可读，可选
// 3. 将 JSON 字符串放入 JMeter 变量
vars.put("batchRequestBody", prettyPayload); // 或者直接用 jsonPayload
// 4. (重要) 清除临时变量，为下一次批量请求做准备 (放在线程组下的计数器负责重置计数)
// 方法 1: 清除 itemsList 对象
// vars.putObject("itemsList", null); // 可以但可能不够彻底
// 方法 2: 更安全移除变量
vars.remove("itemsList");
// 如果需要，也可以在这里重置计数器值到起点（虽然计数器配置元件默认行为是每次迭代重置）
// vars.put("itemCount", "1");
```
* **关键点:**
* 使用 Groovy 的 `JsonOutput` 方便地转换对象为 JSON。
* 脚本逻辑执行在 `While 控制器` 的循环结束后（即达到 100 条或文件尾）。
* 组装好的请求体字符串放入 `batchRequestBody` 变量。
* **强烈建议清除 `itemsList` 变量 (`vars.remove("itemsList")`)**，避免影响下一次迭代。
### 8. 添加 HTTP 请求
* 右键点击 `线程组` -> `添加` -> `取样器` -> `HTTP 请求`。
* **配置:**
* **协议**： `http` 或 `https`
* **服务器名称或 IP**： API 服务地址。
* **端口号**： API 端口（如有）。
* **方法**： 通常是 `POST` 或 `PUT` （用于批量创建/更新）。
* **路径**： API 端点路径。
* **请求体:** (关键)
* 切换到 `Body Data` 标签页。
* 将上一步 `JSR223 PostProcessor` 生成的 `batchRequestBody` 变量填入： `${batchRequestBody}`
* **请求头:**
* 切换到 `消息头管理器`，添加必要的 Header，特别是：
* `Content-Type: application/json` (如果请求体是 JSON)
* `Authorization: Bearer <token>` (如果需要认证)
* 其他 API 要求的 Header。
### 9. (可选) 添加监听器保存结果
* 右键点击 `线程组` -> `添加` -> `监听器` -> `用表格查看结果` (查看概要)。
* 右键点击 `线程组` -> `添加` -> `监听器` -> `保存响应到文件`。**注意：** 如果批量返回的数据很大，保存到文件可能会影响性能并生成庞大的结果文件。仅在有明确分析需求时使用。
* 更常见的做法是使用 **Simple Data Writer** 保存关键响应信息到 CSV：
* 右键点击 `线程组` -> `添加` -> `监听器` -> `Simple Data Writer`。
* 配置 `文件名`。
* 勾选你感兴趣的字段，如 `timeStamp`, `elapsed`, `label`, `responseCode`, `responseMessage`, `failureMessage`, `bytes`, `isSuccess`, `requestData`, `responseData` (注意 `responseData` 通常很大)。
* 设置 `Separator` (如 `,`)。
* 如果使用 `保存响应到文件`，可以在文件名中使用变量（如 `${__time()}`）避免覆盖：
* 在 `保存响应到文件` 的 `File` 字段填入类似：`results/Batch_Response_${__time(yyyyMMdd-HHmmss)}.dat`。
[^4]
## 工作流程总结
1. 线程组初始化，启动指定线程数（批量请求次数）。
2. 每个线程开始执行：
* 计数器初始化为 1。
* 进入 `While 控制器`。
* *条件检查*：计数器 `< 100` *且* CSV 数据有效 (`!= <EOF>`)？
* *条件为真*：
* 执行 `JSR223 采样器`：将 CSV 读取的当前行存储到 `itemsList` (List 中)。
* 计数器自增（自动）。
* 回到循环条件检查。
* *条件为假*（计数器到 100 或文件尾）：退出 `While 控制器`。
* 执行 `JSR223 PostProcessor`：
* 将 `itemsList` 中的数据组装成 JSON (或其他格式) 的 `batchRequestBody` 字符串。
* 清除 `itemsList` 变量。
* 执行 `HTTP 请求`：将 `${batchRequestBody}` 作为请求体发送。
* 处理并记录响应（可选）。
* 线程结束。
## 注意事项
1. **文件尾处理:** 逻辑需要能处理文件结尾时不足 100 条数据的情况（`While` 条件中的 `<EOF>` 判断会保证即使不足 100 条也正常退出循环并生成请求体）。
2. **性能:** `While 控制器` + Groovy 脚本本身会有一定开销。对于极高并发的压测场景，需评估是否成为瓶颈。
3. **内存:** 脚本中在内存中累积 `itemsList`。每组 100 条数据通常问题不大，但要注意数据量和结构复杂度。避免在一个测试中累积非常大的对象列表。
4. **JSON 库:** `JsonOutput` 是 Groovy 的标准库。如果遇到特殊字符或序列化问题，可以尝试使用其他库（如 `import groovy.json.JsonBuilder`）。
5. **调试:** 使用 `Debug Sampler` 和 `View Results Tree` 监听器检查 `itemsList` 和 `batchRequestBody` 的值是否正确。在脚本中使用 `log.info(...)` 输出调试信息（可以在 JMeter `bin/jmeter.log` 中查看）。
6. **数据清洗:** CSV 文件中可能有 JMeter 无法直接处理的特殊字符（如换行符、引号），在 Groovy 脚本中组装 JSON 时需要注意转义处理。必要时在读取 CSV 后对数据进行清洗。
7. **线程安全:** 确保 `itemsList` 的初始化、操作、清理只发生在单个线程内（不要跨线程共享），本配置方案默认是每个线程有自己的副本。
按照上述步骤配置完成后，运行测试计划，JMeter 就会按照要求，每读取 CSV 文件的 100 行数据（或到文件尾），就组装成一个包含 100 条数据的请求体并发起一次 HTTP 请求。
[^1][^2][^3][^4][^5]: 以上配置参考并融合了 CSV 数据文件设置、循环控制、脚本处理和结果保存的相关原理。
本文介绍了如何使用Jmeter在接口自动化测试中初始化并清空旧数据，包括通过获取total数值和利用jmeter变量matchNr进行清空的两种方法，并强调了在数据删除时的数据安全校验，提出在执行自动清除前进行projectid的有效性判断以避免生产事故。
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