三、Actor并发模式
这种并发模式比较新颖，属于旧技术新应用的并发模型，代表工具是Gatling（这款工具发布的比较晚，所以采用了这个新颖的并发技术）；
随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型（上面讲的多线程技术）已经不太适合并发编程，因此几十年前就已经出现的Actor模型又重新受到了人们的重视。MapReduce就是一种典型的Actor模式，而在语言级对Actor支持的编程语言Erlang又重新火了起来，Scala也提供了Actor，但是并不是在语言层面支持，Java也有第三方的Actor包，Go语言channel机制也是一种类Actor模型。
1. 这种模型结合了多线程并发模型和消息循环并发模型的优势，避免多线程问题又充分利用硬件资源；
2. 基于消息传递的，并且使用每个虚拟用户基于一个 Actor 就可以做到相对独立（没有锁机制），并通过消息传递进行通信，所以具有单线程里进行高并发的能力；
3. 邮箱（Mail Box）是actor之间的通信桥梁，邮箱内部通过FIFO消息队列来存储发送方消息，而接收方则从邮箱中获取消息；
4. 还可以在运行时轻松地动态增加和减少并发虚拟用户数（Actor）；
由于 Actor 模型的轻量和高并发性，再加上 Scala 语言基于 JVM，所以 Gatling 的并发模型结合了 JMeter 和 Locust 的优势，其尽可能地避免了多线程存在的一些问题，并可以充分使用硬件资源：多核。其次 Actor 模型核心是基于消息传递的，它具有和消息循环模型同样在单线程里面进行高并发的能力。并且它还可以在运行时轻松地动态增加和减少并发虚拟用户数（Actor）。虽然其并发模型十分优秀，但是需要使用 Scala 语言来进行开发，使得很多测试人员望而却步，导致 Gatling 的使用量并不是很广泛。不过这不能阻止人们对这项技术的向往，可以预见的是，未来的性能压测工具，会更喜欢采用这种并发模式。
四、流量复制回放模式
流量复制回放不属于并发模式，和并发技术也无相关，但之所以我把它放在一起说，是因为这种方式也是性能测试工具采用的一类模式，不需要制造并发，只需要将生产环境的流量复制过来并进行放大，就能模拟百万并发的效果。我们模拟并发的目的，从业务层面的角度来说，也是为了模拟大量的流量，对于互联网时代来说，流量就是生命和血液，复制和复用这种流量，比单纯的模拟并发有时候更有意义。
什么是流量复制？
我们把用户访问系统造成的数据传输定义为流量，那么在用户访问系统的过程中，我们可以把进入和流出的数据复制下来，进行保存，待后续使用，即离线模式，或者转发到一个新的服务器，立即使用，即在线模式。
什么是流量回放？
获取到复制下来的流量以后，我们按照接收的时间顺序，将它们一条一条的传输到待测试的服务中，让测试服务产生相应的响应；相当于实际用户帮助我们进行测试。
通常有以下几种回放测试的情景：
（1）复制下来什么内容就回放什么内容，即全量回放；
（2）复制下来的内容进行一些预设规则的过滤，或者特殊的处理后，再进行回放，即选择性回放；
（3）复制下来的内容，对其进行处理从中获取必须的数据项，比如上文中提到的搜索词，即关键词回放。
TCPCOPY是比较常用，极其优秀的流量复制回放工具，但是其对组网的要求较高，以下是组网架构图：
1. Online Server(OS)：上面要部署 TCPcopy，从数据链路层(pcap 接口)抓请求数据包，发包是从IP层发出去；
2. Test Server(TS)：TS设置路由信息，把 被测应用的 需要被捕获的响应数据包信息路由到 AS；
3. Assistant Server(AS)：这是一台独立的辅助服务器，原则上一定要用同网段的一台闲置服务器来充当辅助服务器。AS 在数据链路层截获到响应包，从中抽取出有用的信息，再返回给相应的 OS 上的 TCPcopy 进程。
除了TCPCOPY，还有一款比较流行的引流工具Gor (GoReplay)，有兴趣的同学可以自己去了解一下。
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