一.前言 在做性能测试的时候,在某些场景下需要逐渐加压,不总是停下来再修改线程再加压,且可以对比加压,找出服务的性能拐点. 二.三种逐渐加压方式 备注:普通的压测方式,并发的Samples是可预知的:而阶梯压测是未知的.1.Stepping Thread Group比较老,适用于复杂场景线程组(单线程组)下载工具(JMeterPlugins-Standard.jar)链接:https://pan.baidu.com/s/1xj0mrK4k11MjPawHSbbsuQ提取码:e1cx使用方法:将J

添加阶梯加压线程组路径为鼠标捕获测试计划后,点击鼠标右键->添加->Threads(Users)->jp@gc – Stepping Thread Group(deprecated),具体如下:阶梯加压线程组新建路径如下图: 阶梯加压线程组中各项表示的意思不同,我再次分三大部分来解释,第一部分中依次表示要执行的线程数(虚拟用户数或请求次数).运行正式开始前的等待时间(默认为0),初始启动的线程数.第二部分中其实对应了基本线程组的三个数据,依次表示每次加载的用户数,每次加载用户数后运行的时

用百度做例子 我们设置阶梯加压线程组的请求参数,如下图 上图表示 1:每隔2秒钟,会在1秒内启动5个线程 2:每次线程加载之后都会运行2s然后开始下一次线程加载 3:最终会加载50个线程并持续运行30s 4:50个线程持续运行30s后,会每隔2秒钟停止5个线程,剩余的线程继续负载.一直到所有线程完全停止 阶梯加压阶段过程: 如果该请求的平均响应时间是100ms,那么一秒内就可以迭代10次 那么,这1秒内我如果启动了5个线程,那么这1s内发出的请求数就是5*10=50次 接着,它运行了2s钟才开始

巧用beanshell,做阶梯加压监听 1. 首先先添加阶梯加压线程组  bzm - Concurrency Thread Group 设置阶梯加压值,目标最大并发用户为80,加速步率时长为100秒,步率为5,80并发时持续60秒:配置如下图 2.  添加 BeanShell Sampler ,获取当前活动线程组数量,并且存入jmeter缓存做备用,如下图所示: 3.添加事物控制器,并 引用刚刚存入的缓存 ${Thread},如图所示: 4.添加业务接口至事物控制器下,此时我把首页和登录当作一个

如果你想从头学习Jmeter,可以看看这个系列的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html 前言 Stepping Thread Group是第一个自定义线程组 但,随着版本的迭代,已经有更好的线程组代替Stepping Thread Group了[Concurrency Thread Group],所以说Stepping Thread Group已经是过去式了 但,咱们还是要介绍下的滴 Stepping Thread Gro

以下罗列的是Jmeter 所有线程组的详解,包括官方自带的线程组,和官方插件的线程组.官方线程组安装,详见之前的文章:https://www.cnblogs.com/beimingyouyuqingcangchuli/p/12118462.html 本文详细介绍了  官方插件的持续加压线程组的使用. 1. 官方插件 阶梯加压线程组1—bzm - Arrivals Thread Group 主要功能:阶梯控制 每秒/每分钟 请求数 位置: 界面功能: Target Rate (arrivals/m

客户交付一个性能测试项目,阐述实施流程. 解释5个常用的性能指标的名称与具体含义. 写出5个jmeter中常用函数,并对其中2个举例说明用法. 简述jmeter的工作原理? 什么是集合点?设置集合点有什么意义?jmeter中如何设置集合点? 如何设置jmeter才能让集合点只对一半的用户生效? jmeter的Controller组件用法? jmeter中如何监控linux资源? 什么是jmeter负载测试? 什么是jmeter压力测试? 说明负载测试过程? 我们什么时候做负载和性能测试? 简要描

测试计划(Test Plan) 它用来描述一个测试方案,包含与本次性能测试所有相关的功能.也就说本次测试的所有内容是于基于一个计划的. "函数测试模式"复选框,如果被选择,它会使Jmeter记录来自服务器返回的每个取样的数据. 线程组Threads (Users) 注意:Stepping Thread Group 可用于模拟阶梯加压! thread group(线程组) 这个就是我们通常添加运行的线程.通俗的讲一个线程组,,可以看做一个虚拟用户组,线程组中的每个线程都可以理解为一个虚拟

测试计划(Test Plan) 它用来描述一个测试方案,包含与本次性能测试所有相关的功能.也就说本次测试的所有内容是于基于一个计划的. “函数测试模式”复选框,如果被选择,它会使Jmeter记录来自服务器返回的每个取样的数据. 线程组Threads (Users) 注意:Stepping Thread Group 可用于模拟阶梯加压! thread group(线程组) 这个就是我们通常添加运行的线程.通俗的讲一个线程组,,可以看做一个虚拟用户组,线程组中的每个线程都可以理解为一个虚拟用户. R

概述 jmeter中提供了很多性能数据的监听器,我们通过监听器可以来分析性能瓶颈 本文以500线程的阶梯加压测试结果来描述图表. 常用监听器 1:Transactions per Second 监听动态TPS,用来分析吞吐量.其中横坐标是运行时间,纵坐标是TPS值.红色表示通过的TPS,绿色表示失败的. 最大TPS大约在140左右,从1分26秒左右,开始有未通过的事物 2:Hits per Second 动态监听单位时间的点击率,也就是触发的请求数.其中横坐标是运行时间,纵坐标是HPS值. 点击

一.jp@gc - Actiive Threads Over Time 不同时间活动用户数量展示 下面是一个阶梯加压测试的图标   二.jp@gc - Transactions per Second ,即TPS:每秒事务数 性能测试中,最重要的2个指标之一.该插件的作用是在测试脚本执行过程中,监控查看服务器的TPS表现————比如整体趋势.实时平均值走向.稳定性等. 三.jp@gc - Response Times Over Time,即TRT:事务响应时间 性能测试中,最重要的两个指标的另外一

jmeter中提供了很多性能数据的监听器,我们通过监听器可以来分析性能瓶颈 本文以500线程的阶梯加压测试结果来描述图表. 常用监听器 1:Transactions per Second 监听动态TPS,用来分析吞吐量.其中横坐标是运行时间,纵坐标是TPS值.红色表示通过的TPS,绿色表示失败的. 最大TPS大约在140左右,从1分26秒左右,开始有未通过的事物 2:Hits per Second 动态监听单位时间的点击率,也就是触发的请求数.其中横坐标是运行时间,纵坐标是HPS值. 点击率波动

如果你想从头学习Jmeter,可以看看这个系列的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html Concurrency Thread Group的介绍 Concurrency Thread Group提供了用于配置多个线程计划的简化方法 该线程组目的是为了保持并发水平,意味着如果并发线程不够,则在运行线程中启动额外的线程 和Standard Thread Group不同,它不会预先创建所有线程,因此不会使用额外的内存 对于上篇讲到

1.简介 上一篇中宏哥已经教你如何通过JMeter来创建一个测试计划(Test Plan),那么这一篇我们就将JMeter启动起来,创建一个测试计划(Test plan),然后宏哥给大家介绍一下测试计划(Test Plan)有哪些元件组成的. 2.测试计划(Test Plan)要素 本节主要描述测试计划的不同部分要素.JMeter中一个脚本就是一个测试计划(Test Plan),也是一个管理单元.JMeter 的请求模拟与并发数(设置线程数,一个线程代表一个虚拟用户)设置都在脚本文件中一起设置.

一.HTTP cookie Manager 用来储浏览器产生的用户信息,Stepping Thread Group 可用于模拟阶梯加压! 二.HTTP Cache Manager 缓存管理器(模拟浏览器行为) 三.HTTP Request Defaults(请求默认值) 四.jmeter链接数据库 五.正则表达式提取器 引用名称:定义一个变量,供后续请求引用 一般(.+?)和(.*?)能够满足我们80%的使用场景.所以,一般的正则表达式都可以写成下面这2种左边界(.+?)右边界左边界(.*?)右

问题:有一个页面,需要测试一下最大支持多少用户并发? 此时需计算的是最大用户并发数,强调的是同时操作,也可以理解为同时发起请求: 针对这个问题,我们可以通过rps定时器或阶梯加压线程组测试每秒最大的请求数: 首先需要导入jmeter-plugins插件 ,然后去初始化需要用到的插件 在平衡状态下,并发数=RPS*响应时间 a)使用jp@gc - Throughput Shaping Timer(吞吐量成形计时器,调节rps的定时器): 设置线程组中线程数为50,ramp-up时间为1s,永远循环

由于Jmeter是一个纯JAVA的应用,用GUI模式运行压力测试时,对客户端的资源消耗是相当惊人的,所以在进行正式的压测时一定要使用non-gui模式运行,如果并发数很高或者客户端的硬件资源比较一般的话,还可以以server模式用多个client进行分布式测试.一直有朋友问我这个分布式测试要怎么用,我就结合官方文档和自己的实际经验来谈一谈. 首先请先确保你的系统中环境都准备好了,否则在执行下文中的一些操作时可能会有一些异常抛出导致脚本执行失败 前置工作 JAVA_HOME正确设置(如果不会,请自

据经验,每生成一个虚拟用户,需要花费负载生成器大约 2M-3M 的内存空间.通常运行 controller的主机很少用作负载生成器.负载生成器的工作多由其他装有 LR Agent的PC 机来担任.如果负载生成器内存的使用率大于了 70%,负载生成器就会变成系统的瓶颈,导致性能测试成绩下降.这种问题需要添加负载生成器来解决.一台 512M内存的 PC 机大约可以生成 80 个左右的负载,而一台 256M 内存的 PC 机大约可以生成50到 60 个左右的负载. 实现借用远程加压机: 所以通常做大量

Jemter   压测基础(一) 1.压力测试的基本概念: 1.吞吐率(Requestspersecond) 服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数.某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率.计算公式:总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间,即Requestpersecond=Completerequests/Timetakenfortests 2.并发连接数(Thenumberofconcurrentconnect

Hadoop生态圈-Kafka的完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客主要内容就是搭建Kafka完全分布式,它是在kafka本地模式(https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9209058.html)的基础之上进一步实现完全分布式搭建过程. 一.试验环境 试验环境共计4台服务器 1>.管理服务器(s101) 2>.Kafka节点二(s102,已经部署好了zookeeper服务) 3>.Kafka节点三

Purpose(目标) This document describes how to set up and configure a single-node Hadoop installation so that you can quickly perform simple operations using Hadoop MapReduce and the Hadoop Distributed File System (HDFS). 这个文档描述了如何安装和配置一个单节点的Hadoop安装,这样很