Artillery 项目中 loadAll 与字段名同时使用时出现的变量污染问题分析
2025-05-27 08:53:05作者:傅爽业Veleda
问题背景
在性能测试工具 Artillery 的使用过程中,当开发者同时使用 loadAll 参数和指定字段名(fields)来加载 CSV 数据时,会出现变量作用域污染的问题。这个问题在 Artillery 2.0.17 版本中被发现,会导致测试脚本中出现意外的变量覆盖行为。
问题现象
当配置文件中同时设置了 loadAll: true 和 fields 参数时,例如:
payload:
path: 'contacts.csv'
fields:
- 'first_name'
- 'last_name'
loadAll: true
name: 'uploadContacts'
开发者期望在虚拟用户上下文(vuContext.vars)中只看到一个名为 uploadContacts 的数组,其中包含所有 CSV 行的数据对象。然而实际上,除了预期的数组外,还会在上下文对象中看到以字段名命名的额外对象:
{
first_name: { first_name: 'load_first_01', last_name: 'load_last_01' },
last_name: { first_name: 'load_first_02', last_name: 'load_last_02' },
uploadContacts: [
// 预期的完整数据数组
]
}
问题影响
这个 bug 会产生两个主要影响:
- 变量污染:额外的字段名变量会污染虚拟用户上下文,可能导致命名冲突
- 数据覆盖风险:当多个 payload 包含相同字段名时,后加载的 payload 会覆盖先前的值,造成数据不一致
特别是在处理多个 payload 且包含相同字段名(如常见的 account_id)时,这个问题尤为严重,可能导致测试脚本使用错误的数据。
技术分析
从实现角度看,这个问题源于 Artillery 在同时处理 loadAll 和字段名时的逻辑缺陷:
- 当
loadAll为 true 时,Artillery 正确地将所有 CSV 数据加载到指定名称的数组中 - 但同时,它错误地将字段名也作为独立变量注入到了上下文对象中
- 这些额外变量实际上只是数组中的前几项数据的引用,没有实际用途
解决方案
Artillery 团队在 2.0.19 版本中修复了这个问题。修复后的行为符合预期:
- 仅保留
payload.name指定的数组变量 - 不再注入字段名作为独立变量
对于仍在使用旧版本的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 升级到 Artillery 2.0.19 或更高版本
- 如果不方便升级,可以避免同时使用
loadAll和fields参数 - 或者确保不同 payload 中的字段名不会重复
最佳实践建议
在使用 Artillery 的 payload 功能时,建议:
- 保持 Artillery 版本更新,及时获取 bug 修复
- 为不同 payload 使用独特的字段名前缀,避免命名冲突
- 在复杂测试场景中,仔细检查
vuContext.vars的内容,确保数据加载符合预期 - 考虑将大型 CSV 文件分割为多个专用文件,每个文件只包含相关的测试数据
通过理解这个问题及其解决方案,开发者可以更可靠地使用 Artillery 进行性能测试,避免因变量污染导致测试结果不准确的情况。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1