1.Jmeter用户自定义变量实战 简介:什么是用户自定义变量,怎样使用 为什么使用:很多变量在全局中都有使用,或者测试数据更改,可以在一处定义,四处使用 比如服务器地址 1.线程组->add -> Config Element(配置原件)-> User Definde Variable(用户定义的变量) 2.引用方式${XXX},在接口中变量中使用 3.原始查看结果树和非原生查看(基础按钮) 2.Jmeter实战之CSV可变参数压测 简介: 实战操作jmeter读取CSV和Txt文本文

JMeter---HTTP压测 一.创建线程组 右击-->添加-->Threads(Users)-->线程组 下面对比较重要的几个参数,讲解下: 名称: 就是给你这个线程组起名字. 线程数:指压力测试时候模拟几个用户测试接口. Ramp-Up:这里指几秒运行完上面的模拟用户数. 循环次数:指循环几次线程数. 总的理解下:上面的意思是2秒内模拟5个用户请求API,循环2次. 二.添加HTTP 在线程组上右击-->添加-->Sampler-->HTTP请求 在java代码中

压测方法整理: 1.     写jmx脚本,整理csv数据文件: 2.     部署测试环境,把jmx和csv放在压测机,把监控脚本nmon放被压测机: 3.     安装nmon: a.     wget http://jaist.dl.sourceforge.net/project/nmon/nmon16d_x86.tar.gz b.     tar -zxvf nmon16d_x86.tar.gz  解压 c.      查看linux版本:uname -a,我的是el6,所以nmon版本

line: V1.3 mail: gczheng@139.com date: 2017-11-09 一.TPCC测试前准备 1.压测环境 配置 信息 主机 Dell PowerEdge R730xd CPU 24xIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 内存 64G(16G * 4) RAID卡 LSI Logic MegaRAID SAS 系统 "Red Hat Enterprise Linux Server release 7.3 (Maipo)&

1)Jmeter4.0介绍 jmeter是个纯java编写的开源压测工具,apache旗下的开源软件,一开始是设计为web测试的软件,由于发展迅猛,现在可以压测许多协议比如:http.https.soap.ftp.database数据库.LDAP  轻量目录访问协议.TCP.SOMP(简单邮件协议)等,由于是纯java编写,可以在苹果.window或者Linux下运行,全功能的测试IDE,允许快速的建立测试计划(从浏览器或本地应用程序,官网地址:http://jmeter.apache.org)

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

一.常用压力测试工具对比 简介:目前用的常用测试工具对比 1.loadrunner 性能稳定,压测结果及颗粒度大,可以自定义脚本进行压测,但是太过于重大,功能比较繁多. 2.Apache ab(单接口压测最方便) 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会目标服务器造成巨大的负载,类似于简单的DDOS攻击等. 3.webbench webbench首先fork出多个子进程,每个子进程都循环做web访问测试.子进程把访问的结果通过pi

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

1.开始之前,先介绍下压测的一些基本插件:线程组常用分为三类:user thread , step thread ,ultimate  thread : user thread :最通用的最原始的线程实现:分为循环实现线程,可以实现线程delay延时: step thread :能够实现一些较复杂场景,比如常见爬坡类类型,以及持续在线场景 This Group will start 10 threads:这次的测试总共会起10个线程. First , wait for 0 seconds:等待0

本文转载自:微信公众号-数列科技<二十问全链路压测干货汇总(上)> 最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影. 一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴.京东.滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境. 笔者曾有幸深度参与到阿里巴巴全链路压测体系的建设,以及与阿里内部其他技术团队.物流.社交电商.品牌企业等CTO或者CIO技术交流之后, 关于如何保障企业数字化过程中的性能稳定方面,有了一个共识:全链路压测是建立IT性能管理体系的抓手和必选项. 1.什么样的公司需要

本文的主要内容是介绍如何在Linux CentOS 服务器上面搭建Jmeter的压测环境整个详细的流程,来满足我们日常工作中对于压力测试环境搭建.压力测试执行过程的需求. 一.首先我们要准备四个东西,在搭建环境的时候需要使用到 1.Xshell.puTTy等终端连接工具(本文教程使用Xshell) Xshell用于连接Linux CentOS 服务器,为我们提供操作服务器的可视化界面,如何连接服务器本文不做赘述,如果有需要请自行联网搜索,网上教程很多.连接成功如下: 2. Jmeter压缩安装包

1 需求分析 1.1 分析压测对象 1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS).在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程.只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销. Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.

前言 我们在压测登录接口的时候,如果只用一个账号去设置并发压测,这样的结果很显然是不合理的,一个用户并发无法模拟真实的情况. 如果要压测登录接口,肯定得准备几百,甚至上千的账号去登录,测试的结果才具有可参考性. 场景案例 我现在有一个登录接口,接口登录接口文档基本信息 访问地址:http://127.0.0.1:8000/api/v1/login/ 请求类型:POST 请求头部:Content-Type: application/json 请求参数:{"username":"

今天接到一个压测任务, 数据源需要自己从测试环境库中取, 并且使用jemeter 请求, 每个请求参数都不相同 这里使用jemeter的 CSV数据文件来配置: 这样配置好后, 开始发送请求: csv数据文件怎么配置: 线程组--> 右键-->添加-->配置元件--->CSV数据文件设置, 注意这个csv配置元件是线程组的, 而不是http请求右键-->添加-->配置文件-->csv数据文件设置 可以看到, 入参就是csv文件中的每一行数据, 一行数据就是一个入参

设计思路:通过jmeter5.1压测获取cpu,Mem,Network的压测指标数据利用pandas+openpyxl进行数据可视化: 涉及添加jar包:下载地址:https://files.cnblogs.com/files/SunshineKimi/Permon_jars.zip lib 添加插件 permon2.2jar 和 cmn-jmeter0.4.jarlib/ext 添加插件 permon2.1.jar CPU: MemInfo: Network: csv数据获取以及观察: lin

Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串.其中,序列中的元素应是字符串类型. 学习join()方法主要是为了配合随机数的使用,生产某个指定位数的随机数,在tcp压测的时候发送数据也可以采用次方法随机产生自定长度的数据内容 join()方法语法:   例子: str='-'l=['2016','5','9']t=('2016','5','9')print(str.join(l))print(str.join(t))print('!'.join('pyth

询价接口压测,需要批量生成数据, 数据包括4个字段(车牌号,车架号,发动机号,支付号)licenseNo,vehicleFrameNo,engineNo,payFlowId 需符合LoadRunner 读取数据的格式 import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Random; public class Pattern{ public static void

TCP压测 场景:模拟硬件设备上报数据(登录,心跳,GPS定位数据/光感数据/电量数据),对这个功能进行压测 啰嗦一句:TCP压测很简单,只要调通了一个TCP,后续的逻辑判断就用逻辑控制器和正则处理就行. 1.调通一个TCP取样器(参考地址:Jmeter之TCP取样器) 2.用“事务控制器”管理整个功能 3.使用“正则”提取响应数据 4.使用“if控制器”判断响应数据是否正确,并执行下个请求 5.使用“用户参数”,管理IP,端口,数据 6.添加“工作台”:非测试元件->HTTP代理服务器 7.添

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

需求压测随机抽取10w数据中自定义区间的指定数量数据进行压测: jmeter csv/txt配置: 需要获取{data: [${myList}]  }  jmeter需要数据类型 获取展读取csv数据展示{ data: [ "cfcd208495d565ef66e7dff9f98764da", "c4ca4238a0b923820dcc509a6f75849b", "c81e728d9d4c2f636f067f89cc14862c" ] } im

压测csv数据源(设置为utf-8格式),jmeter不需要第一行参数名 新建一个线程组,根据压测数据调整设置需要的循环次数(测试数据有9行,设置循环次数为9) 添加http头信息 Content-Type 为 application/json 添加并设置http请求 请求参数模板: { "userName":"${registerName}", "password":"${registerPwd}", "sourc