背景 在进行综合场景压测时,遇到了如何实现不同的请求所占比例不同的问题. 有人说将这些请求分别放到单独的线程组下,然后将线程组的线程数按照比例进行配置. 这种方法不是很好,因为服务器对不同的请求处理能力不同,有的处理快,有的处理慢.若采取上述方案的话,并不会按照我们预期的比例进行并发. 那么如何真实模拟按比例进行并发呢?此前使用LR进行过类似场景的测试时的思路如下: 每次向服务器发出请求时,先生成一个随机数,我们对随机数的取值划分若干个范围(对应若干个业务请求),然后对随机数进行判断,当随机数落

对于jmeter的dubbo压测场景的master-slave结构: 即master的jmeter进行任务的下发和报告的生成,slave进行任务的执行 因为dubbo压测需要依赖很多三方jar包,那么需要把这些依赖放入master的lib/ext,还是slave的lib/ext下呢? 实测结果:放入master下,会导致dubbo压测结果全部都是fail:放入slave下,pass,可见,需要把依赖的jar包放入lib/ext下

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这里,我们利用 LoadRunner 来制定场景,且以测试 tps 值为导向,主要介绍手工场景 单服务器的业务请求处理能力 tps 值在 10~200 是合理的:如果是访问单接口不走关系型数据库的,访问的是 redis (内存里面读)那么 tps 在 1000~2000 左右是合理的 单负载机的最大并发多少?不管是 LR 和 JMeter,10~4000 是合理的 如果要测试响应时间或者是说并发,是要有前提条件的:比如说并发为 100 的响应时间为 XX,响应时间为 1 s 支持的最大并发量为

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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

1.简介 在性能测试中,有时需要模拟一种实际生产中经常出现的情况,即:从某个值开始不断增加压力,直至达到某个值,然后持续运行一段时间,然后继续加压达到某个值持续运行,如此循环直到达到预期的峰值,运行一段时间. 在jmeter中,有这样一个插件,可以帮我们实现这个功能,这个插件就是:Stepping Thread Group ,也就是常说的步长插件. 2.测试准备 Stepping Thread Group是jmeter插件的一种,其作用就是模拟实际的生产情况,不断对服务器施加压力,直至到某个值,

1)压力测试分两种场景: 一种是单场景,压一个接口的: 第二种是混合场景,多个有关联的接口. 压测时间,一般场景都运行10-15分钟.如果是疲劳测试,可以压一天或一周,根据实际情况来定. 2)压测设置: 线程数:并发数量,具体说是一次存在多少用户同时访问.可呈递增状态添加,并找到最大值. Rame-Up Period(in seconds):表示JMeter每隔多少秒发动并发.初始值可以设定为Ramp-Up Period=总线程数.后续在根据实际情况适当增减. 循环次数:这个设置不会改变并发数,

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

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

Jmeter是一个非常好用的压力测试工具.  Jmeter用来做轻量级的压力测试,非常合适,只需要十几分钟,就能把压力测试需要的脚本写好. 为什么要建立线程组?原因很简单,因为我们要模拟多个线程(用户)来访问LinuxEye.线程属性部分中,线程数是启动多少个线程,这里填写的是10,Ramp-Up Period (in seconds)表示线程之间间隔多少时间允许,单位是秒,比如如果填写10,那么10/10=1表示10个线程间每隔1秒钟请求网站.循环次数:60个线程运行完毕算是一次,循环次数就是

环境说明:安装与控制机相同版本的jdk与jmeter 1.修改控制机中的jmeter.properties文件 将<remote_hosts=127.0.0.1>改为<remote_hosts=172.16.250.193>,其中172.16.250.193为负载机的IP,不设置端口为默认端口1099.每个Agent机之间用英文半角逗号隔开,修改保存. 2.进入jmeter的bin目录中启动jmeter.命令<./jmeter-server>.但是报错,如下图. 解决办

为什么用CSV方式压测,因为用jdbc链接数据库,我发现数据库数据量量大的情况下,Jmeter会内存溢出 第一步:数据准备,根据登录接口需要的参数准备测试数据 例子中,测试的登录接口需要4个参数化数据 Step1:数据库直接准备够需要用到的数据,插入还是update随便喽,sql语句可以参考我的分类"sql语句" 比如我用的sqlyog,准备好数据后,导出数据 根据我图片标注,按照需要进行勾选 导出为xls文件,打开后,另存为csv文件 第二步:Jmeter脚本(已添加用户定义的变量)

简介:使用非GUI模式,即命令行模式运行jmeter测试脚本能够大大缩减系统资源 1.配置jdk及添加环境变量 变量名:JAVA_HOME 变量值: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_51 (即jdk安装的位置)变量名:Path  (这个变量名已在系统变量中存在,现只需增加如下变量值)变量值:%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin变量名:CLASSPATH变量值:.;%JAVA_HOME%lib;%JAVA_HOME%lib\tools

1.前言 在使用jmeter做性能测试的时候,监控系统性能的时候,无论是使用插件还是报告生成,都没法实现实时监控.使用JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控. 本次环境搭建各软件版本说明: Grafana v6.2.5 InfluxDB 1.7.0 JMeter 5.2.1 2.Influxdb简介 InfluxDB是用Go语言编写的高性能.高可用的分布式时序数据存储数据库,无其他依赖,安装简单快速. 该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,

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