Java 服务调用链压测性能差？使用 Gatling 构建高并发测试方案 大家好，今天我们来聊聊 Java 服务调用链压测时遇到的性能问题，以及如何利用 Gatling 构建高并发测试方案，来解决这些问题。 常见问题：Java 服务调用链压测的性能瓶颈 在微服务架构日益流行的今天，一个请求往往需要经过多个服务之间的调用才能完成。这种复杂的调用链给性能测试带来了新的挑战。常见的性能瓶颈主要集中在以下几个方面： 线程模型限制： 传统的 Java 压测工具，例如 JMeter，通常基于线程池模型。在高并发场景下，大量的线程切换会导致 CPU 资源浪费，影响整体吞吐量。 资源竞争： 服务之间的调用涉及到网络 I/O、数据库连接、消息队列等资源。在高并发场景下，这些资源容易成为瓶颈，导致请求响应时间变长。 JVM GC 压力： 大量的对象创建和销毁会导致 JVM 频繁进行垃圾回收，影响应用的响应速度和稳定性。 链路追踪和监控开销： 为了定位性能瓶颈，我们通常会开启链路追踪和监控功能。这些功能本身也会带来一定的性能开销。 测试脚本维护成本高： 传统的压测工具，脚本编写和维护相对复杂，特别是对于复杂 …