浅谈配置元件之CSV 数据文件设置

为了增强测试的真实性和多样性，JMeter 提供了多种数据参数化的方式，其中 CSV 数据文件设置（CSV Data Set Config）是一种常用且强大的功能，它允许测试脚本从外部CSV文件中动态读取数据，从而模拟不同用户的输入或场景。

CSV 数据文件设置概述

CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是一种常见的、轻量级的文件格式，用于存储表格数据。每行代表一条记录，而记录中的每个字段由逗号分隔。在JMeter中，通过CSV Data Set Config元件，可以方便地从这样的文件中读取数据，并将这些数据作为变量参数化地注入到HTTP请求、SQL查询等测试步骤中。

CSV 数据文件设置配置步骤

添加CSV 数据文件设置元件
打开JMeter测试计划，在测试计划树的“线程组”（或任何你需要参数化的取样器的父级）下，右键选择“添加” > “配置元件” > “CSV 数据文件设置”。
2 配置CSV 数据文件设置属性
● 文件名：指定CSV文件的完整路径。如果是相对路径，它是相对于JMeter的bin目录。确保在跨平台使用时路径正确无误。
● 文件编码：选择CSV文件的字符编码。对于包含非ASCII字符（如中文），推荐使用UTF-8编码。
● 变量名称：列出CSV文件中每一列对应的变量名，多个变量名之间以逗号分隔。这些变量名将在测试脚本中作为参数引用。
● 忽略首行：选择以后可以明确首行是否忽略，如果是True则忽略，如果不是则不忽略
● 分隔符：默认为逗号(,), 但可以根据实际文件中的分隔符进行修改，如制表符(\t)。
● 是否允许带引号：如果CSV值被双引号包围，选中此选项会保留引号；否则，引号将被去除。
● 遇到文件结束符再次循环：当所有数据读完后，是否重新开始读取CSV文件。
● 遇到文件结束符停止线程：当所有数据读完后，是否停止线程。
● 线程共享模式：可以分为所有线程、当前线程组、当前线程

不同线程共享模式在测试脚本中引用CSV数据的结果

实践示例

在HTTP请求、断言或其他需要参数的地方，可以通过${变量名}的形式引用CSV中的数据。例如，如果变量名为user，则在请求体或URL中使用${user}来动态替换值。
在这里插入图片描述
假设你有一个CSV文件users.csv，内容如下：

username,password
user1,pwd1
user2,pwd2
user3,pwd3
user4,pwd4

配置CSV Data Set Config如下：
● 文件名：/path/to/users.csv
● 变量名称：user,pwd
● 忽略首行：True
然后，在HTTP请求的登录接口中，将用户名和密码参数分别设置为${username}和${password}，JMeter将在每次迭代中依次使用CSV文件中的不同用户信息发起请求。
在JMeter的CSV Data Set Config元件中，“线程更新模式”（Sharing Mode）是一个关键配置，它决定了CSV文件中的数据是如何在不同的线程（用户）之间共享的。这一设置对于控制数据分配和确保测试的准确性和现实性至关重要。以下是三种线程更新模式的区别：

1.所有线程（All threads）

● 描述：在这种模式下，CSV文件的数据被所有线程共享。这意味着所有线程将顺序读取CSV文件中的数据行，不论它们属于哪个线程组。一旦数据被一个线程读取，其他线程将不会再次读取同样的数据（除非设置了循环或再次循环文件）。
● 适用场景：当你的测试设计要求所有虚拟用户共享同一数据序列，或者数据量足够大以至于每个线程都能得到独特数据时，可以选择这种模式。
● 注意点：可能会导致线程之间的数据竞争，特别是在高并发测试中，需谨慎使用。
● 实例：
①线程组1中保持默认的设置，即线程数，Ramp-Up以及循环次数都是1，并且BeanShell 取样器1中设置的内容如下

log.info("线程组1：User：${user},Passwd：${pwd}");

②线程组2中保持默认的设置，即线程数，Ramp-Up以及循环次数都是1，并且BeanShell 取样器2中设置的内容如下

log.info("线程组2：User：${user},Passwd：${pwd}");

③CSV 数据文件设置中设置的线程共享模式为“所有线程”，进行脚本运行，我们可以看到脚本内容打印的信息内容如下

2024-05-27 14:48:58,768 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组1：User：user1,Passwd：pwd1
2024-05-27 14:48:58,768 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组2：User：user2,Passwd：pwd2

2.当前线程组（Current thread group）

● 描述：仅线程组内的线程共享CSV数据。如果测试计划中包含多个线程组，并且每个线程组需要独立处理CSV数据，那么应该选择此模式。每个线程组内的线程将按照自己的顺序读取数据行，不同线程组间不会共享数据行。
● 适用场景：适用于多用户组测试场景，每个组有独立的数据集，比如模拟不同用户群体的行为。
● 优势：增加了测试的隔离性和精确度，避免了不同测试逻辑间的干扰。
● 实例：
①线程组1中保持默认的设置，即线程数，Ramp-Up以及循环次数都是1，取样器中内容不变
②线程组2中保持默认的设置，即线程数，Ramp-Up以及循环次数都是1，取样器中内容不变
③CSV 数据文件设置中设置的线程共享模式为“当前线程组”，进行脚本运行，我们可以看到脚本内容打印的信息内容如下

2024-05-27 14:55:59,870 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组1：User：user1,Passwd：pwd1
2024-05-27 14:55:59,886 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组2：User：user1,Passwd：pwd1

3.当前线程（Current thread）

● 描述：最严格的隔离级别，每个线程都有自己独立的CSV数据读取指针。即使在同一个线程组内，每个线程也会从CSV文件的开头独立开始读取数据，互不影响。
● 适用场景：当每个虚拟用户需要从头到尾独立遍历整个数据集，或者数据量不足以支持每个线程拥有独立数据行时，此模式非常有用。
● 优势：提供了最大程度的数据隔离，适合需要高度并行和独立性的测试场景。
● 实例：
①线程组1中设置线程数为2，Ramp-Up为1，循环次数都是2，并且BeanShell 取样器1中设置的内容如下

log.info("线程组1：User：${user},Passwd：${pwd},当前的线程组序号：${__jm__线程组1__idx}");

②线程组2中设置线程数为2，Ramp-Up为1，循环次数都是2，并且BeanShell 取样器2中设置的内容如下

log.info("线程组2：User：${user},Passwd：${pwd},当前的线程组序号：${__jm__线程组2__idx}");

③CSV 数据文件设置中设置的线程共享模式为“当前线程”，进行脚本运行，我们可以看到脚本内容打印的信息内容如下

2024-05-27 15:03:58,989 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组1：User：user1,Passwd：pwd1,当前的线程组序号：0
2024-05-27 15:03:58,990 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组1：User：user2,Passwd：pwd2,当前的线程组序号：1
2024-05-27 15:03:59,008 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组2：User：user1,Passwd：pwd1,当前的线程组序号：0
2024-05-27 15:03:59,009 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组2：User：user2,Passwd：pwd2,当前的线程组序号：1
2024-05-27 15:03:59,488 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组1：User：user1,Passwd：pwd1,当前的线程组序号：0
2024-05-27 15:03:59,490 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组1：User：user2,Passwd：pwd2,当前的线程组序号：1
2024-05-27 15:03:59,510 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组2：User：user1,Passwd：pwd1,当前的线程组序号：0
2024-05-27 15:03:59,511 INFO o.a.j.u.BeanShellTestElement: 线程组2：User：user2,Passwd：pwd2,当前的线程组序号：1

选择合适的线程更新模式对于确保测试的有效性和准确性至关重要。理解不同模式的工作原理可以帮助你更好地设计测试计划，模拟真实的用户交互场景，同时避免数据冲突和资源竞争问题。在设计复杂测试场景时，应根据测试目标和数据量仔细考虑这三种模式的适用性。

注意事项

● 确保CSV文件的路径在所有执行测试的机器上都是可访问的，尤其是在分布式测试环境中。
● 当测试计划中有多个线程同时读取CSV文件时，考虑数据并发读取的同步问题，避免数据错乱。
● 对于大型数据集，考虑CSV文件的读取效率和内存占用，适当调整JMeter的内存配置。
通过以上步骤，你可以有效地利用CSV数据文件设置增强JMeter测试脚本的灵活性和实用性，模拟多样化的用户行为和数据输入，提高测试覆盖率和准确性。