一.http://jmeter.apache.org/ 二.点击Download Releases选择版本下载 三.下载解压: 将解压后的文档存盘-下载logkit-2.0.jar(汉化包)放到jmeter目录D:\apache-jmeter-4.0\lib  -配置系统变量 JMETER_HOME   例:D:\apache-jmeter-4.0 D:\apache-jmeter-4.0\lib\ext\ApacheJMeter_core.jar %JMETER_HOME%\lib\jorph

百度网盘下载软件 提取码: 2nur 第一步:首先从jmeter的官网下载jmeter,目前最新版本为4.0,支持的JDK最高为1.8 下载地址: jmeter:http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html, 第二部:安装JDK 将下载好的JDK解压缩进行安装,若无安装目录要求,

阅读:http://www.cnblogs.com/luminji/archive/2011/09/02/2163525.html

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

性能测试PTS(Performance Testing Service)是面向所有技术相关背景人员的云化性能测试工具,孵化自阿里内部平台.有别于传统工具的繁复,PTS以互联网化的交互,面向分布式和云化的设计,更适合当前的主流技术架构.无论是自研还是适配开源的功能,PTS都可以轻松模拟大量用户访问业务的场景,任务随时发起,免去搭建和维护成本.更是紧密结合监控类产品提供一站式监控.定位等附加价值,高效检验和管理业务性能. 脚本工具:Apache JMeter 压测平台: PTS 测试目的 供应链客户

windows下Jmeter压测端口占用问题 1 报错信息描述 压测的初期,在设置了 150qps/s 的并发数下压测几分钟后 Jmeter 就出现了如下报错. JAVA.NET.BINDEXCEPTION: ADDRESS ALREADY IN USE: CONNECT 1 2 4 问题排查 开始考虑的方向是Nginx.PHP.MySQL做了相关限制导致线程被占用, 但是修改对应的配置后发现没有任何效果,该报错的还是报错. 查了一波资料,发现  windows 环境下的端口循环回收需要消耗2-

https://blog.csdn.net/weixin_43757847/article/details/88188091 1 前情提要人脸识别项目中,云平台新增了人脸识别的校验接口.考虑到存在大量用户并发使用人脸识别功能登录的情况,需要对涉及到的接口进行压力测试(后续简称压测),来确保上线后的系统质量更稳定.2 压测环境配置压测发起设备:windows 10网络:局域网压测软件:Jmeter 5.0压测系统内存:Ubuntu 4核8GPHP 版本:php7.1.23Nginx 版本:ngin

一.Jmeter4.0分布式压测准备工作 压测注意事项            the firewalls on the systems are turned off or correct ports are opened.            系统上的防火墙被关闭或正确的端口被打开. all the clients are on the same subnet.            所有的客户端都在同一个子网上. the server is in the same subnet, if 19

1.自由定制JMeter镜像: Dockerfile文件: FROM java:8# 基础镜像 MAINTAINER yangjianliang <526861348@qq.com># 作者 ENV http_proxy ""ENV https_proxy "" RUN mkdir /test && \ chmod -R 777 /test# 创建/test目录,用于存放jmx脚本.jtl结果文件.html测试报告文件 ENV JMETE

前言: locust是完全基于python,是一个简单易用的分布式负载测试工具 Locust特性 使用Python编写模拟用户行为的代码,无需繁琐的配置 分布式可扩展,能够支持上百万用户 自带Web界面 不仅能测试web系统,也可以测试其它 Locust思想 在测试过程中,一群用户将访问你的网站.每个用户的行为由你编写的Python代码定义,同时可以从Web界面中实时观察到用户的行为. Locust完全是事件驱动的,因此在单台机器上能够支持几千并发用户访问.与其它许多基于事件的应用相比,Locu

目录 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 二.进行OLTP_update测试 2.1.安装压测工具sysbench 2.2.执行压测 三.执行结果 3.1 sysbench 执行结果 3.2 查看脚本执行记录 3.3 最后一次压测MySQL各种状态 3.4 统计三次循环压测结果并画图 3.5 测试结果 四.关于测试后的分析和建议 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 配置 信息 主机 Del

步骤 自动化压测- jmeter + shell Jenkins与jmeter压测,环境要求 自动压测运行逻辑 Jmeter输出压力测试报告 压测报告与Jenkins集成 Jenkins任务:源码同步.运行任务.展示测试报告 压力测试脚本准备 将Jmeter成功请求的jmx文件放在相关项目中 编写shell执行脚本 #!/usr/bin/env bash # 压测脚本模板中设定的压测时间应为60秒 export jmx_template="iInterface" export suff

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

我们在Loadrunner学过使用Load Generator做肉鸡, 通过Controller来进行脚本和权重的分配来进行分布式压测, Jmeter作为当今的网红性能测试工具,这个功能必须是少不了的. 顺便贴一张原理图, 方便从战略上理解我们即将要做的事情: Jmeter3.2和4.0上对分布式的布署稍有不同, 主要是因为自JMeter 4.0以来,RMI的默认传输机制将使用SSL.SSL需要密钥和证书才能工作, 因此你将不得不自己创建这些密钥. 接下来我们就Step by step操作, 如

1.误区 在JMeter压测过程中,我们通常认为1s内100的并发量(即:QPS为100)的设置如下: 此时,没有再添加额外的控制器.上述中的参数设置解释:Number of Threads(users): 启用的并发线程个数Ramp0up Period(in seconds):在多少秒之内将上述并发的线程启动起来Loop Count:控制循环次数说明:一个常见的误解,认为Number of Threads(users)设置为100,Ramp-Up Period(in seconds)设置为1,

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

背景 虽然可以请求相同的接口做测试,但是请求参数每次都是相同的.为了模拟不同的用户,请求不同的参数,所以要自定义参数来做多线程并发压力测试. 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 下载Jmeter https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 上官网,找最新的版本,找到zip格式的压缩文件,便于在

好记性不如烂笔头,还是记记吧. jmeter压测的指标有很多,先从简单的入手,下一章节再讲解jmeter组件的作用. 需求是:访问百度的压测指标是:10s内并发5,持续15次请求.那么需要设置以下几点: 1.新增一个线程组,线程属性有3个属性:线程组.Ramp-Up时间.循环次数.先了解这三个属性的用法: 线程组:可以理解为用户数,也就是并发数. Ramp-Up时间:体现在用表格察看结果的每个线程之间的间隔时间.比如,线程组是5,Ramp-Up时间是10,从用表格察看结果中可看出每个线程的执行间