jmeter常量吞吐量定时器

定时器: 默认情况下,Jmeter线程在发送请求之间没有间歇.建议为线程组添加某种定时器,以便设定请求之间应该隔多长时间.如果测试人员不设定这种延迟,Jmeter可能会在短时间内产生大量访问请求,导致服务器被大量请求所淹没. 定时器会让作用域内的每一个采样器都在执行前等待一个固定时长.如果测试人员为线程组添加了多个定时器,那么Jmeter会将这些定时器的时长叠加起来,共同影响作用域范围内的采样器.定时器可以作为采样器或者逻辑控制器的子项,目的是只影响作用域内的采样器. (一)Constant T

1.两请求之间添加'固定定时器' 1000ms,那么两请求发送间隔时间是多少? 1000ms吗? 由实验得出,2个请求发送间隔时间 = 1000ms + 第一个请求时间(发出至完成后时间) 2.单个请求,请求a下,设置常数吞吐量定时器,查看Transactions per second(每秒事务数) 与 吞吐量定时器相符:   3.多个请求,某个请求baidu下,设置常数吞吐量定时器,模式:all active threads(shared),则baidu和sogou请求吞吐量各20:

badboy录制脚本 1.按f2 红色开始录制 URL输入:https://www.so.com/ 2.搜索框输入zxw 回车键搜索 3.选中关键字(刮例如zxw软件——>tools——>add assertion for selection 为选择添加断言) 4.参数化 variables 右键添加  参数替换选中——>properties   ${sw} 更改q的和断言的 5.Step1 properties属性 选中 for each value of variable 对于变量的

知识来源有点复杂,其他测试工作者的博客,百度百科,搜集的电子文档,个人理解等等,限于水平和理解能力,可能有些内容有错误的地方... jmeter提供了很多元件,帮助我们更好的完成各种场景的性能测试,其中,定时器(timer)是很重要的一个元件,最新的3.0版本jemter提供了9种定时器(之前6种),下面一一介绍: 一.定时器的作用域 1.定时器是在每个sampler(采样器)之前执行的,而不是之后(无论定时器位置在sampler之前还是下面): 2.当执行一个sampler之前时,所有当前作用

JMeter提供了六种定时器,下面让我们一起来学习下JMeter的定时器. 先明确一些概念: 1)定时器是在每个sampler(采样器)之前执行的,而不是之后: 是的,你没有看错,不管这个定时器的位置放在sampler之后,还是之下,它都在sampler之前得到执行. 2)定时器是有作用域的:当执行一个sampler之前时,所有当前作用域内的定时器都会被执行: 3)如果希望定时器仅应用于其中一个sampler,则把该定时器作为子节点加入: 4)如果希望在sampler执行完之后再等待,则可使用T

本博客转载自:http://www.cnblogs.com/imyalost/category/846346.html 个人感觉不错,对jmeter讲解非常详细,担心以后找不到了,所以转发出来,留着慢慢研究和学习,非常值得推荐推荐!!!   知识来源有点复杂,其他测试工作者的博客,百度百科,搜集的电子文档,个人理解等等,限于水平和理解能力,可能有些内容有错误的地方... jmeter提供了很多元件,帮助我们更好的完成各种场景的性能测试,其中,定时器(timer)是很重要的一个元件,最新的3.0版

import XXXsign.Openapi2sign;---导入jar包中的签名方法 String str1 = "12121"; ---需要被签名的字段:向开发了解需要哪些哪些字段 String result = ""; --定义结果变量 result = new Openapi2sign().md5Encode(str1); ---调用签名的方法对签名字段进行签名 System.out.println(result); ---输出签名后的字段 vars.put

在使用 JMeter 进行性能测试时,难免遇到要求并发请求数比较的场景,此时单台测试机的配置(CPU.内存.带宽等)可能无法支持此性能测试场景.因而,此时 JMeter 提供的分布式测试功能就有了用武之地. 下面就以 JMeter 3.0 版本进行实例讲解,敬请参阅! 一.JMeter分布式执行原理 JMeter分布式执行原理如下图所示:

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理

我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量.或者每秒钟最大能处理的请求数: QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果.可以理解在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS. TPS:每秒钟处理完的事务次数,一般TPS是对整个系统来讲的.一个应用系统1s能完成多少事务处理,一个事务在分布式

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

原文:聊聊QPS/TPS/并发量/系统吞吐量的概念 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/cainiao_user/article/details/77146049   我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量.或者每秒钟最大能处理的请求数:   QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服

关于定时器,首先明确几个概念 定时器在每个Sampler执行之前执行 定时器有作用域,同一个作用域内的定时器会在域内Sampler执行之前都执行掉 如果要让某定时器只作用于一个Sampler,将定时器加到Sampler的子对象中 要让某定时器在Sampler之后执行,要么加到下一个Sampler的域中,要么加一个Test Action对象 固定定时器 固定的等待300毫秒 均匀随机定时器 0-100ms之间的随机时间是等概率的,如上图等待时间为1000-1100ms 高斯随机定时器 高斯分布即正

吞吐量控制器 听起来好像比较难理解或者比较高深,其实它非常简单,今天我仔细看了下帮助,分享下对它的理解. 一.认识吞吐量控制器 作用:控制其下子样例执行的频次,有两种控制模式,一种是直接设置数值,一种是设置百分比.看看它的创建和设置界面:  二.不针对每个用户进行控制 线程组中设置 线程数量 2,循环次数 10,吞吐量控制器 设置 Total Executions,吞吐量设置为 2,其下添加一个样例,执行结果如下: 现在将 吞吐量控制器 设置为百分比的控制方式,吞吐量设置为:50%,执行结果:

吞吐量控制器<Throughput Controller> 业务逻辑: 他的实际作用似乎跟吞吐量扯不上什么关系.就是单纯的控制控制器下的子节点被执行的次数或被执行比列,该控制器默认为多线程使用共通的.吞吐量的值可以以变量表示. Total Executions: 按总执行数控制,即当选中该项时,吞吐量中填写的值就是控制器期望的被执行的最大次数. 当吞吐量小于等于0时,控制器及其子节点不会被执行. 当吞吐量为空.字符串时,控制器及其子节点会被执行一次. 当吞吐量为小数时,控制器会以向下取整的方式

一个每天1000万PV的网站需要什么样的性能去支撑呢?继续上一篇,下面我们就来计算一下,前面我们已经搞到了一票数据,但是这些数据的意义还没有说.技术是为业务服务的,下面就来说说怎么让些数据变得有意义. 一.聚合报告初识聚合报告是不是有些眼熟,是的你没看错,他跟Apache AB的结果是类似的,事实上LoadRunner也会有一票这样类似的数据.下面分别说下各个数据的意义,其中标成红色的是需要特别关注的.    1. #Samples:样本数,如果你看过上一篇,这个就是前面我们那个公式算出来的结果

由于临时接到一个性能测试任务,测试8个独立接口在实验室环境的TPS.响应时间以及服务器性能监控如CPU.内存.IO等,没有明确具体的响应时间与并发数,需求较模糊. 1.软件.硬件环境信息:JMeter5.1.1 .Ubuntu 16.04 LTS 260G+内存 2个CPU(24核 ).被测系统架构API+NGINX+FLASK+深度学习模型 2.性能需求:每个功能的TPS(笔/秒),响应时间(秒),不同并发数下服务器资源占用情况(IO,gpu,带宽等) 3.测试设计:XX线程数/秒 并发时间1

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)