一.90%响应时间(参考虫师博客) 90%Line  一组数由小到大进行排列,找到他的第90%个数(假如是12),那么这个数组中有90%的数将小于等于12 . 用在性能测试的响应时间,也就是90%请求响应时间不会超过12 秒. 例如: 某一次测试结果,每个sample的响应时间分别是:1.3.4.9.2.8.5.7.6.10,将其按由小到大将其排列为: 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10 那么它的第90%百分位,也就是第9个数刚好是9 ,那么他的90%Line 就是9 .即90%响应时间是

90%的响应时间理解 官方解释:90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this. 有10个数: 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10 按由大到小将其排列. 求它的第90%百分位,也就是第9个数刚好是9 ,那么他的90%Line 就是9 一组数由小到大进行排列,找到他的第90%个数(假如是12),那么这个数组中有90%的数将小于等于

Summary Report中的时间说明 Summary是按整个场景的时间来做平均的,最大最小值,也是从整个场景中取出来的. (1)       平均响应时间:事物全部响应时间做平均计算 (2)       90%响应时间:将事物全部响应时间进行排序,然后求90%数据中的最大值,即是说事务所有运行次数中,90%落在这个时间内,10%在这个时间之外, 举例1:假设有10个响应时间,1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s,则90%的响应时间是9s.有10%个响应时间大于它,90

1.Runtime setting的设置 *Think time 这个就不多说了,如果忽略则"响应时间"会变短,但同时对服务器的压力增大,从而间接影响响应时间 在anlaysis里有个过滤设置,可以设置过滤掉Thinktime,没有详细研究过 * Pacing设置 这个是我们经常忽略的一个设置 xinqidian123在他的空间的文章里提到: 其实LoadRunner是以客户端的角度来定义“响应时间”的,当客户端请求发出去后,LoadRunner就 开始计算响应时间,一直到它收到服务器

聚合报告%90响应时间:%90用户响应时小于该值 2种理解方式: 一. 1s可完成的用户1/t: T分钟完成的用户T *(1/t); BC次用户需要的线程数Thread= BC/(T*(1/t)) = BC*t/(60*T) 二. BC次用户,完成登录-退出需要的总时间:BC*t T分钟也就是:60*T 秒 登录-退出的总时间需要完成,则需要同时并发(Thread)=BC*t/(60*T)

Summary是按整个场景的时间来做平均的,最大最小值,也是从整个场景中取出来的. (1)       平均响应时间:事物全部响应时间做平均计算 (2)       90%响应时间:将事物全部响应时间进行排序,然后求90%数据中的最大值,即是说事务所有运行次数中,90%落在这个时间内,10%在这个时间之外, 举例1:假设有10个响应时间,1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s,则90%的响应时间是9s.有10%个响应时间大于它,90%的时间小于或等于它 举例2:假设有10个

一.工具介绍 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域. 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件.Java 小服务程序.CGI 脚本.Java 对象.数据库.FTP 服务器, 等等.JMeter 可以用于对服务器.网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能.另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了

 一.图形报表   图表底部参数的含义如下: 样本数目是总共发送到服务器的请求数. 最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间. 吞吐量是服务器每分钟处理的请求数.  平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数.  中间值是代表时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值.  偏离表示服务器响应时间变化.离散程度测量值的大小,或者,换句话说,就是数据的分布. 二. 聚合报告   图表含义说明如下: Label:说明是请求类型,如Http,FTP等请求. #Sample

1.安装 2. 样本数目 总共发送到服务器的请求数. 最新样本 代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间 吞吐量 是服务器每分钟处理的请求数. 平均值 是总运行时间除以发送到服务器的请求数. 中间值 是代表时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值. 偏离 表示服务器响应时间变化.离散程度测量值的大小,或者,换句话说,就是数据的分布. Label 说明是请求类型,如Http,FTP等请求 Sample 本次测试场景共运行多少线程:也就是图形报表中的样本数目,总共发送到服务器

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

对于jmeter测试生成产生的jtl文件除了使用jemter插件来产生csv或者结果,还可以直接用聚合报告来打开,下面来介绍一下怎么操作. 1. 产生jtl文件 注意,默认情况下聚合报告插件只能分析聚合报告产生的jtl文件,通过命令行-l参数产生的jtl文件会缺失两列,如图: 我们可以通过聚合报告来产生jtl文件,配置如下图 也可以通过修改jmeter的配置,然后通过 -l参数产生jtl文件,将jmeter.properties中相关的配置启用即可,如下图 jmeter.save.saveser

什么是基准测试 基准测试是一种测量和评估软件性能指标的活动用于建立某个时刻的性能基准,以便当系统发生软硬件变化时重新进行基准测试以及评估变化对性能的影响. 我们可以这样认为:基准测试是针对系统设置的一种压力测试.用来观察系统在不同压力下的行为,评估系统的容量,观察系统如何处理不同的数据,但是要注意的是基准测试和通常所说的压力测试还是有区别的. 基准测试要尽量的直接和简单,使各个结果之间容易比较,基准测试所使用的数据通常是由测试工具所生成的,只能用于评估服务器的 处理能力:而压力测试通常是通过真实

一.写在前面 官网:https://www.locust.io/ 官方使用文档:https://docs.locust.io/en/latest/ 大并发量测试时,建议在linux系统下进行. 二.Locust安装 1.1.   --->  pip3 install locust 1.2 . 通过GitHub上克隆项目安装(Python3推荐):https://github.com/locustio/locust  ,然后执行     ...\locust> python setup.py i

Contents Locust这一款开源性能测试工具.然而,当前在网络上针对Locust的教程极少,不管是中文还是英文,基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示,但对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有,因此很多测试人员都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中. 经过一段时间的摸索,包括通读Locust官方文档和项目源码,并且在多个性能测试项目中对Locust进行应用实践,事实证明,Locust基本能满足日常的性能测试需求,LoadRunner能实现的功能Locust也基本都能实现.

jmeter是一款纯java的性能测试工具,跨平台运行方便.提供图形化界面设置.简单易用.     在性能测试方法论中,很典型的方法就是二八原则,量化业务需求. 二八原则:指80%的业务量在20%的时间里完成. 如何理解,下面我们来个例子吧 用户登录场景:早高峰时段,8:50---9:10,5000坐席上线登陆. 业务量:5000个 时间:20x60=1200秒 吞吐量=80%x业务量/(20%*时间)=4000/240=16.7/秒 而并非5000/1200=4.1/秒 实际上,登录请求数分布

Contents Locust这一款开源性能测试工具.然而,当前在网络上针对Locust的教程极少,不管是中文还是英文,基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示,但对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有,因此很多测试人员都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中. 经过一段时间的摸索,包括通读Locust官方文档和项目源码,并且在多个性能测试项目中对Locust进行应用实践,事实证明,Locust基本能满足日常的性能测试需求,LoadRunner能实现的功能Locust也基本都能实现.

关于Jmeter+Ant+Jenkins如何搭建持续集成环境,网上资料一大把,就不多说了,本文主要谈一下期间的问题及扩展该持续集成方案. 其实核心的流程不复杂,Jenkins管理构建项目,Ant配置脚本路径.结果路径等,Jmeter执行脚本,然后根据模板从jtl文件生成html报告,Jenkins邮件插件发送邮件. 公司在研发cloud产品,由于负责该产品性能测试缘故,搭建了一套相对比较完善的性能测试CI流程,改进了流程中的某些步骤,本文说下思路,涉及到代码实现的不过多赘述. 最终效果:定期执行

JMeter接口测试 目前最新版本发展到5.0版本,需要Java7以上版本环境,下载解压目录后,进入\apache-jmeter-5.0\bin\,双击ApacheJMeter.jar文件启动JMemter. 1.创建测试任务 添加线程组,右击测试计划,在快捷菜单单击添加->线程(用户)->线程组.设置线程组主要包含三个参数:线程数.Ramp-Up.循环次数. 线程数:设置虚拟用户数.一个虚拟用户占用一个进程或线程.线程数就相当于虚拟用户数. Ramp-Up:设置的线程数启动时长,单位为秒.如

采用Jmeter测试工具对web系统作的负载测试,得出的响应报表,数据比较难懂,现作一具体说明.以下是在一次具体负载测试中得出的具体数值,测试线程设置情况为:线程数:200,等待时间(ramp-up):0秒,循环次数为永远,另:线程组——这些元件用于指定运行的线程数和等候周期.每个线程模拟一个用户,而等候周期用于指定创建全部线程的时间.例如,线程数为5,等候时间为10秒,则创建每个线程之间的时间间隔为2秒.循环数定义了线程的运行时间.使用调度器,还可以设置运行的起始时间. 取样器——对于服务器H

LR11-03 一.并发测试(n VU) 1.并发测试两个条件 1)脚本中要有 集合点(并发点) 2)控制台中要设置并发策略(选择第一项,所有虚拟用户到达集合点后释放) 集合点: 5个线程,代表5个VU 并发执行一次购票 o------------|o------ o------------|o------ o------------|o------ o------------|o------ o------------|o------ 此时设置集合点(并发点) 等所有线程到达集合点时,才一起释