做网络优化时，最怕的就是测试数据和实际运行对不上。比如一个接口在单次请求下表现不错，但用户反复刷，系统却扛不住了。这时候，普通的压测工具就有点力不从心，因为它往往只跑一遍就结束，没法模拟用户持续操作的真实情况。
为什么需要循环执行？
想想你平时刷短视频的场景——滑一下出一个新视频，连续不断。这种行为本质上就是循环请求。如果压测工具不能循环执行，那测出来的吞吐量、响应时间、内存占用，都可能和线上脱节。
支持循环执行的压测工具，可以在设定时间内反复调用目标接口，模拟真实用户长时间、高频次的操作。这样不仅能发现瞬时峰值问题，还能暴露内存泄漏、连接池耗尽这类“慢毛病”。
常见工具中的循环能力对比
JMeter 是老面孔了，通过线程组里的“循环次数”设置，可以轻松实现循环压测。比如设置线程数10，循环100次，就能发出1000次请求。配合定时器还能控制节奏，模拟不同用户行为间隔。
<ThreadGroup loopCount="100" numThreads="10" rampTime="5">
<HTTPSampler domain="api.example.com" path="/data" method="GET"/>
</ThreadGroup>而像 wrk 这类轻量级工具，默认就支持持续压测。加上 --duration 和 --threads 参数，可以直接跑几分钟的循环压力测试，适合快速验证优化效果。
wrk -t4 -c100 -d60s http://api.example.com/data如果你用 Go 写测试脚本，可以用 for 循环包裹请求逻辑，手动控制循环频率和退出条件，灵活性更高。
for i := 0; i < 1000; i++ {
resp, _ := http.Get("http://api.example.com/data")
resp.Body.Close()
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
}实战中的小技巧
在一次电商秒杀接口优化中，我们发现单次压测 QPS 能到8000，但持续跑两分钟后直接降到2000以下。通过开启循环压测，很快定位到是数据库连接未及时释放，导致连接池被占满。换成循环执行模式后，问题暴露得又快又准。
建议在设置循环时，搭配监控工具一起用。比如一边跑循环压测，一边看服务器的 CPU、内存、GC 频率。哪个指标突然飙升，基本就能锁定瓶颈方向。
另外，别忘了设置合理的循环间隔。纯暴力刷请求虽然看起来热闹，但和真实用户行为偏差太大。加个几十到几百毫秒的延迟，反而更能反映系统在日常压力下的表现。
选型时注意这些点
不是所有标榜“高性能”的压测工具都擅长循环执行。有的只能一次性发完请求，没法持久运行；有的虽然能循环，但资源占用太高，本机还没压垮，测试机先卡死了。
优先选那些支持长时间运行、资源消耗低、能输出详细时间序列数据的工具。像 k6 就不错，脚本用 JavaScript 写，循环逻辑清晰，还能直接对接 Grafana 看实时图表。
压测不是比谁参数设得猛，而是尽量还原真实场景。加入循环执行，相当于给测试加了个“时间维度”，看到的不只是瞬间爆发力，还有系统的耐力和稳定性。