(1)保存方案 (2)创建线程组 线程组用来模拟用户的并发访问 线程组主要包含三个参数:线程数.准备时长(Ramp-Up Period(in seconds)).循环次数. 线程数:虚拟用户数.一个虚拟用户占用一个进程或线程.设置多少虚拟用户数在这里也就是设置多少个线程数. 准备时长(秒): 设置的虚拟用户数需要多长时间全部启动.如果线程数为20 ,准备时长为10 ,那么需要10秒钟启动20个线程.也就是每秒钟启动2个线程. 循环次数:每个线程发送请求的次数.如果线程数为20 ,循环次数为100

转自:https://www.cnblogs.com/xianlai-huang/p/7795215.html Jmeter的Throughput和平均RT的计算 1.TPS:每秒处理的事务数,jmeter的Throughput为吞吐率(请求数/秒),在加了事务控制器后,TPS=Throughput 宏观上:TPS=并发数/响应时间,jmeter的Throughput = (number of requests) / (total time) ,即 Throughput =(sample样本数)

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

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.事件背景 个人感觉自己做性能测试,可以说是轻车熟路了,而且工作多年一直都是这一套测试思路及体系,从未质疑过自己,也许是狮子座的迷之自信吧! 也就在上周让我对自己的测试方法及体系产生了质疑! 为什么?在性能测试的时候,压测500并发通过,人家40并发都过不去. 通俗点说,就是你测试没问题,在人家那测试出问题了,忽略脚本问题,显而易见因为测试方法差异导致测试结果的不同. 1.关于执行方法的差异 同事的做法是直接跑10分钟的稳定性测试,然后上并发数: 我的做法一个用户循环访问一次,然后上并发数:

在网上看到一篇文章,tps 与 事务平均响应时间关系对答.可以帮助能更清楚的了解二者之间的关系. 问者:每秒处理的事务数和事务的平均响应时间 怎么个关系,有关系吗 kaku21:举个例子:一个高速路 有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车,请问1秒钟最多能进几辆车?? 问者:10 kaku21:每辆车需要多长时间响应?? 问者:针对这个问题的话 那tps就是10 ,事务的响应时间是1 kaku21:好,那现在我有20辆车,那每秒能进几辆??每辆响应时间是多少?? 问者:...思考中      

问者:每秒处理的事务数和事务的平均响应时间 怎么个关系,有关系吗 kaku21:举个例子:一个高速路 有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车,请问1秒钟最多能进几辆车?? 问者:10 kaku21:每辆车需要多长时间响应?? 问者:针对这个问题的话 那tps就是10 ,事务的响应时间是1 kaku21:好,那现在我有20辆车,那每秒能进几辆??每辆响应时间是多少?? 问者:...思考中 kaku21:每秒还是进10辆车呗,每辆车还是1秒响应啊 问者:对呀 kaku21:继续,现在我把入口扩展到

转:https://blog.csdn.net/luman1991/article/details/70919279 并发数 = QPS*平均响应时间 QPS(TPS):每秒钟request 每秒查询率QPS:对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,即每秒请求数,即最大谈吐能力. 并发数:并发数和QPS是不同的概念,一般说QPS会说多少并发用户下QPS,当QPS相同时,并发用户数越大,网站并发处理能力越好.当并发用户数过大时,会造成进程(线程)频繁切换,反正真正用于处理请求的

场景里的响应时间截图如下所示: 结果里的响应时间截图如下所示:

最近负责公司的 Gateway 项目,我们用 Spring Zuul 来做 HTTP 转发,但是发现请求多的时候,AWS 的健康检查就失败了,但是实际上程序还在跑,在日志上也没有任何东西错误打印出来出来.通过本身上报的性能数据发现,backend_processing_time 非常高,正常的情况下,这个数据约等于下游服务的响应时间.但是下游服务的响应时间都在500毫秒左右,所以问题出在 Zuul 本身上. 我们的 backend_processing_time 实际上就是取的 Zuul 本身的

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

以下两个插件提供测试结果,扩展图表显示 --- Response Times Over Time --- Transactions per Second 1.打开 https://jmeter-plugins.org/wiki/Start/ 找到需要的插件. 2.找到后,点击对应的插件名字进入详情页 ① 点击“Response Times Over Time” ,进入插件的介绍页,点<Download>跳转” ② 点击版本号,进行下载 3.下载后,我们解压后放到jmeter的安装目录的相同位置

问题原因找到了,那就好办了. 找到阿里云技术人员,让他们强行给我们上架了一个共享代理模式的Redis. 并重新进行压力测试. 哦豁~ 开心,压力测试顺利,异常率大大降低实际为: 数据库DBA反馈,数据库收到很多请求处理,数据库开始正常工作.(之前都是,数据库连接满,但活跃连接只有1到5个). 数据库连接数在50到100之间波动,且基本都是活跃连接. NGINX和php那边都工作正常,服务器cpu压力下降.各项功能都平稳. 然后开始真真正正进行模拟生产用户数据压力测试: 生产环境数据如下: 高峰时

最近在做性能测试对LR结果分析时,又碰到了关于summary里与平均事务响应时间中各交易的响应时间值不同的问题.在此做个记录. 若交易中设置了思考时间,分析时需要注意查看是否过滤思考时间. 设置是否包含的方法:view->summary filter中,有是否包含思考时间的过滤条件(LR11中是最后一项). summary中:默认是根据整个场景的运行时间来进行采样的.若需要修改可在view->summary filter中,设置场景的执行时间. 平均事务响应时间中:LR根据场景运行时间等因素,

测试图数据库:边的插入,递增并发量,6000并发平均响应时间比7000的并发的平均响应时间还要大?    7000并发的99%用户响应时间是70.99,平均响应时间怎么就是38.59了?    一共两个问题 老哥告诉我是网络的原因. 我打算晚上重新跑一次.反正这组数据不可用 这个结果是跑另一个API的结果

Jmeter的聚合报告是一个非常nice的listener,接口测试以及性能测试方面都会用到这个nice的监听器. 那么优秀在什么地方呢?上图 日常工作中可能只关注这部分内容: 可是这里边的指标真的都懂么?看了几篇知名大师的博客,都侧重谈了聚合报告这块的内容:当然,我在面试过程中,也经常有问在简历上写着“精通Jmeter”的面试者一些关于聚合报告方面的问题,遗憾,能回答上来的寥寥无几:或者说能答到重心的不多.可能本身这块的一个指标就存在一定的误区. 虽说在一些博客.公众号文章,一些大师用单独篇幅

关联 一.什么是关联 关联是请求与请求之间存在数据依赖关系,需要从上一个请求获取下一个请求需要回传回去的数据. 简单地说就是在测试过程中有些数据的值会经常发生变化,要获取并使用这些数据,把这个动态的信息保存下来,我们就要进行关联. 例如:用户登录后,session信息都不同,有些操作要使用session,就需要将这个动态的信息保存下来. 还有经常遇到的场景,第二个请求提交的参数要从第一个请求的返回数据中获取. 二.关联的用法 常用的两种关联用法 1.json  Path Extractor提取参

前言 本文内容仅仅是针对Jmeter的部分功能名词的介绍和解释,以及初学者不易理解的问题的整理.部分内容来自别人做的整理,为了更好地整理自己的思路,所以可耻的整理一下发到博客上. 标题[1-6]和[参考网站]写于2016年8月3日:标题[7]营销活动管理压力测试分析写于2016年12月21日. 今天是冬至,希望我喜欢但不喜欢我的那个女孩冬至暖暖的. 2016年7月11日入职至今,经历了很多.不论怎么样,要保持对技术的追求. 正文 1.  JMeter 测试计划 测试计划 使用 JMeter 进行

1.  JMeter 测试计划 测试计划 使用 JMeter 进行测试的起点,是其它 JMeter 测试元件的容器. 线程组 代表一定数量的并发用户,它可以用来模拟并发用户发送请求.实际的请求内容在Sampler中定义,它被线程组包含.可以在"测试计划->添加->线程组"来建立它,然后在线程组面板里有几个输入栏:线程数.Ramp-Up Period(in seconds).循环次数,其中Ramp-Up Period(in seconds)表示在这时间内创建完所有的线程.如有

一.压力测试 顾名思义:压力测试,就是  被测试的系统,在一定的访问压力下,看程序运行是否稳定/服务器运行是否稳定(资源占用情况). 比如: 2000个用户同时到一个购物网站购物,这些用户打开页面的速度是否会变慢,或者网站是否会奔溃. 二.JMeter简介 JMeter 最早是为了测试 Tomcat 的前身 JServ 的执行效率而诞生的.到目前为止,它的最新版本是3.0,它的测试能力也不再仅仅只局限于对于Web服务器的测试,而是涵盖了数据库.JMS.Web Service.LDAP等多种对象的

初识JMeter 最近开始接触和使用JMeter进行性能测试,也是因为工作需要,不得不学习更多新技能,在此之前一直使用LR进行WEB系统的压力测试,但是在ZK开发的WEB系统,我选择使用JMeter. 主要是因为ZK脚本安全性在代码中产生的随机值太多,LR关联起来太麻烦.JMeter就不同了, ZK官方针对这个问题,专门为JMeter工具写了测试插件,所有生成的随机码(dtid.uuid)都能自动关联上.既然官方已有插件的支持,为何要盯着代码在LR中做体力活呢(还不一定有效果至少目前在网上能搜到