寻求适配Gatling与Locust的性能测试基准对比开源工具

以下是几个能满足你需求的现成开源方案，覆盖基准数据捕获、指标对比、阈值告警全流程：

1. Prometheus + Grafana + Alertmanager #

• 基准数据捕获：
  • Gatling可通过官方Prometheus插件导出测试指标（如p99/p95延迟、错误率），Locust可启用内置的metrics接口或自定义Exporter，将服务端CPU/内存等系统指标和客户端测试指标同步到Prometheus。运行基准测试后，在Prometheus中留存该批次数据作为基准线。
• 指标对比：
  • 在Grafana中创建可视化面板，将基准测试的关键指标（如p99延迟基准值）设置为参考线，后续测试的实时指标会自动与基准线做可视化对比。同时可配置PromQL规则，计算当前指标与基准值的偏差比例。
• 阈值告警：
  • 通过Alertmanager配置告警规则（如p99延迟超出基准值20%、错误率高于基准10%），触发后直接推送Slack消息或邮件通知。

2. InfluxDB + Chronograf + Kapacitor #

• 基准数据捕获：
  • Gatling原生支持将测试结果写入InfluxDB，Locust可通过第三方插件或自定义Python脚本，把客户端指标和服务端监控数据导入InfluxDB。基准测试完成后，将对应数据集标记为基准参考。
• 指标对比：
  • 利用Kapacitor编写TICK脚本，定义指标对比逻辑：例如拉取当前测试的CPU使用率与基准值做差值计算，判断是否超出容忍阈值。
• 阈值告警：
  • Kapacitor内置Slack、邮件等告警渠道，配置后可在偏差超阈值时自动触发通知。

3. Jenkins + 自定义脚本 + 告警插件 #

• 基准数据捕获：
  • 用Jenkins流水线运行Gatling/Locust测试，将基准测试的关键指标（从测试报告或监控工具提取）存储为Jenkins全局参数，或写入CSV/轻量数据库留存。
• 指标对比：
  • 编写Shell/Python脚本，在每次测试完成后读取当前结果，与基准数据做数值对比，计算偏差率。
• 阈值告警：
  • 借助Jenkins的Email Extension插件或Slack集成插件，在脚本判定偏差超阈值时触发告警通知。

轻量替代方案：自定义脚本 #

如果不想搭建复杂监控栈，可直接编写Python/Shell脚本：

• 从Gatling的results目录读取JSON格式测试数据，从Locust的测试输出或API获取指标；
• 将基准数据存储为本地JSON文件；
• 每次测试后，脚本自动对比p99/p95延迟、错误率、CPU/内存使用率等指标；
• 利用slack_sdk库或Python内置smtplib模块，实现Slack/邮件告警。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BountyHunter