jmeter接口性能压测之吞吐量是啥

jmeter之吞吐量、吞吐率、TPS、带宽及压力测试和负载测试及其区别

一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么用来表述数据的单位就是字节数联系:都是性能指标,都是以秒为单位

jmeter接口/性能压测入门

1.相关知识 https://www.cnblogs.com/star91/p/5059222.html http://www.51testing.com/zhuanti/jmeter.html 测试计划:整个测试计划: 线程组:所有的任务都是基于线程组,开通多少个线程就代表有多少个并发用户: Ramp-Up Period:在这么多时间内完成全部测试,比如开了2个线程,而Ramp-Up Period为3,则每个线程的间隔为1.5秒: Sampler:所有的测试任务都是Sampler,即任何测试任

jmeter系列-如何实现像loadrunner一样，多个并发用户先通过登录初始化，然后做并发的接口性能压测

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

Jmeter之性能压测Stepping Thread Group 逐步增加并发数阶梯式加压并发（十五）

前段时间有描述过性能的测试类型配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

消息服务dubbo接口性能压测性能优化案例

最近项目中的消息服务做了运营商的改动,导致这个服务做了重新开发压测脚本如下: 开启200线程压测: tps只有200-300之间,平均耗时在700ms左右开启500线程压测 500并发压测,发现平均耗时到了1100ms,感觉肯定存在问题,这时候tps才400多通过打印线程的dump日志:截取部分 2019-01-17 18:05:18Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.60-b09 mixed mode): "Att

Jmeter服务器性能压测-用户登录实例CSV方式

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)

软件性能测试分析与调优实践之路-JMeter对RPC服务的性能压测分析与调优-手稿节选

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

jmeter性能压测瓶颈排查-网络带宽

问题: 有一台机器做性能压测的时候,无论开多少个线程,QPS一直压不上去,而服务器和数据库的性能指标(主要是CPU和内存)一直维持在很低的水平. 希望帮忙排查一下原因. 过去看了下进行压测的接口代码,逻辑很简单,就是一个数据库查询,所以不存在耗时操作的问题. 首先观察服务器(4c32g)和数据库的详细性能指标:服务器CPU和内存都很低,数据库的监控显示只有一条活跃连接.这就很奇怪了. 在不同网络环境进行压测之前测试同学是用jmeter在本地对服务器进行压测的,QPS只有40左右. 后面用ab(

[SCF+wetest+jmeter]简单云性能压测工具使用方案

前言压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理通过本地使用jme