jmeter压测参数设定 一.基本公式 线程数 = QPS * time: 注:QPS--每秒完成请求的个数:time--每个请求响应完成平均需要时间: 故QPS * time就是所有请求完成响应所需要的总时间,如果需要在一秒完成所有请求的响应,所以线程数需要等于总时间值 二.参数值设定 以下情况前提:所有线程数完成时间设置为1秒 1.若QPS有预期值, 设置定时器Throughput的值(与QPS接近),线程数随机设置一个比较小的值,开始启动压测,观察error比例(如果很小,符合要求,否则需

1.nmon工具的下载和安装: 官网:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php 下载完成后进行解压,更改权限:chmod 777 2.查看linux系统的版本,再使用对应版本的nmon: [root@jmeter ~]# cat /etc/*release CentOS release 6.6 (Final) LSB_VERSION=base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:gr

说明:图片截得比较大,浏览器放大倍数看即可(涉及到隐私,打了码,请见谅,如果有疑问,欢迎骚扰). 最近在压测过程中,出现获取不到redis连接池的问题 xshell连接redis服务器,查看连接数,发现比redis.properties文件中配置的连接数要大 redis-cli -p port -a name@password info | grep -e "connected_clients" 停止压测后,连接数依旧差不多,难道是连接池没有释放? 于是查了下tcp连接到底是不是都是我

1.添加断言(检查点) 在需要压测的接口下添加--断言--响应断言,取接口响应中包含有的数据即可 检查点HTTP请求-->断言-->响应断言1.名称.注释2.Apply to//作用于哪里(1)主请求和子请求(2)主请求(3)子请求(4)用户使用的变量名3.要测试的响应字段(1)响应文本//以文本的形式(2)响应代码//200(3)响应信息//OK(4)响应头(5)请求头(6)URL样本//断言url里面(7)Document(text)//Document模式(8)忽略状态//不管状态码是多

Q:  最近公司测试一个接口,数据库采用Mongo    并发策略:并发400个用户,每3秒加载5个用户,持续运行30分钟    数据量:8000条左右 压测结果发现:    TPS始终在5左右    而CPU高达99%,内存使用情况也高达1.7G    网卡流量145K 请问这种情况,是哪里的性能出现问题? A:你这个CPU和内存监控的得是web服务器 就是部署程序的机器.    1.尝试查看出现这类情况时候数据库process,看看是否是当时进程到达了所设置的进程数上限.如果是则调整数据库进

压测机器: 100台docker redis集群:16个分片 在开始压测的半个小时中,一直很稳定,ops稳定在20w左右.但是接下来突然ops断崖式下跌,ops降到了3w以下.然后持续一段时间,直至变为0. 问题排查: 1. 检查docker docker都很健康,cpu占用率,内存占用率都正常,不到30%.网络状况也很好. 2. 检查mq mq也正常,响应时间没有被可以拉长 3. 检查redis集群 redis集群中,发现所有分片内存基本上被打满 由于内存被打满,导致redis会强制进行键驱逐

Jmeter中有较多需要参数化测试的地方: 1.从一个用户登录的接口获取登录后的token值,取值后用于后续接口调用 2.获取用户浏览后的cookies信息,需要用到HTTP Cookie 管理器来为同一线程组提供通用的cookies信息 Jmeter中通过${}形式来取参数值 当取值为变量,${变量名} 当取值为函数,${_函数名(参数1,参数2,参数3)} json中和parameter中的取值方法相同 在获取接口信息的时候,注意查看传输的头信息中的Content-Type Content-

问题背景 现如今国内的大部分软件或者网站应用,普遍流行使用短信业务,比如登录.注册以及特定的业务通知等. 对于这些业务,在使用Jmeter进行性能测试的过程中,就会需要自动获取和填入短信验证码,否则性能流程无法进行下去. 由于绝大多数的系统其短信验证码并不会在接口返回中,因此如何获取短信验证码是一个问题. 最简单的做法,是让开发在测试环境将验证码写死,在测试过程中固定使用静态验证码字串. 不过求人不如求己~也是出于尽量贴近真实用户场景的目的,更合适的做法还是通过技术手段动态获取并填写短信验证码.

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,

​    ​接上篇,一键转化将接口测试平台测试用例转化成Jmeter压测脚本思路,这里我首先在java 上面做了一个简单的实验,看看 转化的中间遇到的问题,这里呢,我只是给了一个简单的demo 版本,后续结合项目的实际的实用,还是靠各位,贴合我们的实际的项目去制定适合本公司转化的脚本.具体的业务还是要实际的分析的.首先看下我的思路 1.点击一键生成 2.后台拿到测试环境id,测试用例id 3.后台去交验是否存在测试环境,测试用例id. 4.后台开始根据用例请求参数,组织Jmeter脚本 5.产生

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

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,

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

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

为什么要压测 这个问题问的其实挺没有必要的,做开发的同学应该都很清楚,压测的必要性,压力测试主要目的就是让我们在上线前能够了解到我们系统的承载能力,和当前.未来系统压力的提升情况,能够评估出当前系统的承载情况能不能满足当前和未来一段时间的正常运行.压力测试也让架构师和开发人员能够对自己负责的系统做到心中有数,当有大并发需求的活动或者其他突发事件导致的访问暴增,能够提前做好预估和准备应急预案. 压测难点 说了那么多,都是压测的必要性,那么既然要测那么重要,我们每次发版本都做一下压测不就好了,这么说

jmeter命令行运行但是是单节点下的, jmeter底层用java开发,耗内存.cpu,如果项目要求大并发去压测服务端的话,jmeter单节点难以完成大并发的请求,这时就需要对jmeter进行分布式测试: 1:先说说分布式测试原理 处理过程: 一:调度机master启动以后,会拷贝本地的jmx文件分发到远程的slave机器上: 二:slave机器拿到脚本以后启动命令行模式去执行脚本,对于每台slave机器拿到的脚本都是一样的,所以如果jmx脚本为50个线程跑3分钟,那么实际并发就是50*3=1

压测平台是什么? 压测,即压力测试,作用是对各种服务对象进行压力测试以获得该服务处于或超过预期负载时系统的运行情况,进而判断系统在峰值负载或超出最大负载情况下的处理能力. 压测工具,顾名思义,就是用来进行压力测试的工具,常用的有ab.jmeter.LoadRunner和wrk等等. 而由于在整个压测过程中存在以下问题: 时间成本:每次测试都需要重新搭建一套生产环境,成本太高,且几乎每个环节都需要人力支撑 数据成本:脚本.测试数据.压测机器.测试报告无法沉淀 风险成本:测试用例多,生产压测缺乏平台

WeTest 导读 用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景.腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求.基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路.   一.背景 2014年,谷歌在其官方博客中发布公告称,为了打造更安全的互联网环境,谷歌搜索引擎将尝试把"是否使用安全加密"(HTTPS)作为搜索排名算法中的一个参考因

WeTest 导读 十一月临近,一年一度的电商大戏"双十一"又将隆重出场,目前各大商家已经开始各类优惠券的发放,各类大促的商品表单也已经提前流出,即将流入各个用户的购物车中. 作为这些活动的载体,产品宣传.商品购买.交易结算.客户反馈以及售后服务都是电商产品(包括网站.APP.小程序等形式)非常重要的功能,但当双十一临近,电商产品要面对大量级用户群体涌入,流量猛增的局面,性能表现往往就成为了成功的关键. 双十一的流量挑战 在优化电商产品的性能表现前,首先要了解一下电商产品的访问逻辑,以

jmeter命令行模式运行,实时获取压测结果 jmeter很小,很快,使用方便,可以在界面运行,可以命令行运行.简单介绍下命令行运行的方式: sh jmeter.sh -n -t my-script.jmx -R 10.6.5.31,10.6.5.35,10.6.5.36,10.6.5.37,10.6.5.72 -l 8.jtl 上面一条命令应该可以满足大部分需求. -n:使用命令行模式运行 -t:指定要运行的jmx脚本 -R:指定使用那些slave节点压测 -l:压测记录保存在哪里 使用-R指