阶梯式压测,就是对系统的压力呈现阶梯性增加的过程,每个阶段压力值都要增加一个数量值,最终达到一个预期值.然后保持该压力值,持续运行一段时间. Jmeter中有个插件可以实现这个场景,这个插件就是:Concurrency Thread Group 一.安装 在Jmeter选项中打开插件管理,在待安装插件中搜索Concurrency关键词,如下图: 安装这个插件并重启Jmeter,在测试计划中可以添加这个插件 二.使用介绍 插件界面如下图: Target Concurrency:目标并发数 Ramp

本文讲述了利用jmeter来压测消息队列,其中消息队列采用apache的activemq,jmeter本身是支持符合jms标准消息队列的压测,由于jmeter的官方sampler配置比较复杂,本文直接使用sdk的方式来压测,与生产实际使用更加接近,各位如对官方的sampler感兴趣,可以自行去配置完成. 准备工作:下载activemq 地址:http://activemq.apache.org 本文中的activemq采用的是5.9.0版本. jMetterLessons工程源码地址:https

本文讲述了如何利用jmeter来压测数据库,事例中选取了mysql作为测试数据库,其它的数据库也是一样,只需要更换驱动程序即可. 准备工作:a.mysql数据库安装,请自行百度:b.jdbc驱动包,请在我的github上下载文件log4jdbc4-1.2beta2.jar .mysql-connector-java-5.1.21.jar :https://github.com/mantuliu/publiclibs 1.首先先将log4jdbc4-1.2beta2.jar .mysql-conn

单台压测机通常会遇到客户端瓶颈,受制于客户机的性能.可能由于网络带宽,CPU,内存的限制不能给到服务器足够的压力,这个时候你就需要用到分布式方案来解决客户机的瓶颈,压测的结果也会更加接近于真实情况. jdk和jmeter的下载和安装就不说了 jmeter 分布式压测原理: 分布式压测分为两块: 控制器(controller)和代理(agent) controller 负责把脚本分发给 agent执行. agent 负责执行脚本,产生对服务器的实际压力,agent 不需要运行 jmeter,运行 

参数化 随机参数 时间参数 顺序自增函数  文件读取  直接引用 响应断言 用来查看sessionid 关联 关联引用 jmeter操作数据库 安装连接程序包 ip 端口号 哪个数据库 可以执行多条sql 指定字符集  压测   jmeter分布式压测 启动

https://www.cnblogs.com/Zfc-Cjk/p/11639219.html 什么是阶梯式压测? 阶梯式压测,就是对系统的压力呈现阶梯性增加的过程,每个阶段压力值都要增加一个数量值,最终达到一个预期值.然后保持该压力值,持续运行一段时间.实际上,阶梯式压测,是负载测试的一种通用方法. 为什么要阶梯式压测? 原因与负载测试是相同的.其目标是测试在一定负载情况下的系统性能,测试系统的不同负载情况下的性能指标.这种方法可以帮助我们,在最初无法预知服务器性能的情况下,迅速的得到一个极限

jmeter接口压测的反思 1.keepalive的坑:连接数满了,导致发起的请求失败. 2.token关联?是数据库取做参数化,还是随机数生成(需要改代码) 3.签名问题如何处理? 4.压测负载机端口连接数限制,改成最大65534. 5.加密问题如何处理? 6.redis如何监控,不能修改配置文件重启,不能远程连接?? 7.消息队列如何监控? 8.数据库如何监控? 9.

1.Jmeter4.0分布式压测准备工作 简介:讲解Linux服务器上jmeter进行分布式压测的相关准备工作 1.压测注意事项 the firewalls on the systems are turned off or correct ports are opened. 系统上的防火墙被关闭或正确的端口被打开. all the clients are on the same subnet. 所有的客户端都在同一个子网上. the server is in the same subnet, i

一.常用压力测试工具对比 简介:目前用的常用测试工具对比 1.loadrunner 性能稳定,压测结果及颗粒度大,可以自定义脚本进行压测,但是太过于重大,功能比较繁多. 2.Apache ab(单接口压测最方便) 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会目标服务器造成巨大的负载,类似于简单的DDOS攻击等. 3.webbench webbench首先fork出多个子进程,每个子进程都循环做web访问测试.子进程把访问的结果通过pi

为什么要压测 这个问题问的其实挺没有必要的,做开发的同学应该都很清楚,压测的必要性,压力测试主要目的就是让我们在上线前能够了解到我们系统的承载能力,和当前.未来系统压力的提升情况,能够评估出当前系统的承载情况能不能满足当前和未来一段时间的正常运行.压力测试也让架构师和开发人员能够对自己负责的系统做到心中有数,当有大并发需求的活动或者其他突发事件导致的访问暴增,能够提前做好预估和准备应急预案. 压测难点 说了那么多,都是压测的必要性,那么既然要测那么重要,我们每次发版本都做一下压测不就好了,这么说

静默压测自动化脚本auto_stress_test.sh #!/usr/bin/env bash export jmx_template="test2" export suffix=".jmx" export jmx_template_filename="${jmx_template}${suffix}" export os_type=`uname` # 需要在系统变量中定义jmeter根目录的位置,如下 #export jmeter_path=

首先要了解jmeter分布式压测的基础概念:master为统计结果的服务器,slave为各台压力机,如下图所示 一.结论 针对master 1.修改jmeter.properties的client.rmi.localport=61099(值可以是自定义的,默认为0时会随机分配端口)2.防火墙打开端口61099-61101(范围也可以设大一点,目前源码我只发现了其使用了61010和61011,即配置的client.rmi.localport加1和加2)3.修改jmeter.properties的s

stop.sh需要跑Jmeter的服务器上安装Jmeteryum install lrzsz 安装rz.sz命令rz jemter的压缩包 拷贝到/usr/local/tools下面unzip apache-jmeter-3.0.zip 解压 权限修改chmod 777 * 修改权限 时间修改ntpdate s2m.time.edu.cn 同步到服务器或者 ntpdate time.nist.gov时间不一致生成报表会有问题本机Window是的时间修改(与时间服务器同步):  w32tm /re

之前一篇博文写的是如何在Linux上使用jmeter压测,这篇介绍下Linux上jmeter的分布式压测. 和windows上的分布式类似,需要配置agent节点和控制机 一.Agent节点配置 1. 首先安装好jdk和jmeter环境,具体见我的上一篇文章.然后打开配置文件 /bin/jmeter.properties 找到并取消这段配置的注释 server.rmi.ssl.disable=false ,false改成true. # Password of Trust store #serve

一.压测 压测衡量一个系统的好坏:1.tps每秒钟处理的事物数,2.qps响应时间 添加聚合报告,更改线程组,运行接口请求 **添加压力机 1.首先确保都在同一网段 2.其他电脑要先启动jmeter-sever 3.修改你的jmeter配置文件,在remote_hosts里面加上压力机的ip和端口号即可(添加完要重启jmeter)        remote_hosts=localhost:1099,192.168.3.218:10994.启动的时候要用远程全部启动        ps:如果脚本

ServerAgent作为一个服务端性能监控插件,结合JMeter自身插件PerfMon可以实现JMeter压测的图形化实时监控,具有良好的实用性.下面讲解一个应用实例 思路: 1. 插件准备 2.打开代理 3.编写脚本 4.观察监控指标 一.插件准备 下载JMeter Plugins Manager.jar包,扔到/lib/ext 启动JMeter,选项>Plugins Manager 下载PerfMon  > apply 二.打开代理 下载ServerAgent-2.2.3.zip 解压到

背景 因为博主所负责测试的项目需要数据库有较大的吞吐量,在最近进行了升级,更新了一个数据库中间件 - - mycat.查询了一些资料,了解到这是阿里的一个开源项目,基于mysql,是针对磁盘的读与写,理论上读写速度上会略小于mysql. 与组长沟通后,决定在功能测试完成后,对升级后的mycat进行性能压测. 环境准备 1.下载Jmeter 可以访问下面的地址进行下载,建议下载zip版本的,因为zip是一个绿色版本,无需安装,解压后即可使用, Jmeter下载地址 2.下载mysql数据库的驱动包

在公司做压力测试也挺长时间了,每次测试前环境数据准备都需要话费较长时间,所以一直在考虑能不能将整个过程实现自动化进行,于是就抽空写了一个自动化脚本,当然这个脚本目前功能十分简陋,代码也不完善,很有很多需要改的地方,后续再优化.文中如有错误或者不妥之处,还望指教. 一.设计思路 1.初始化数据库(导入用户,清除数据等) 2.初始化缓存(使用了redis缓存优化系统) 3.执行压力测试 二.目录结构

在k8s上部署jmeter的mater和slave,根据压测需求动态增减master和slave节点数量,即可以完成压测任务,又可以是资源利用最大化 https://blog.kubernauts.io/load-testing-as-a-service-with-jmeter-on-kubernetes-fc5288bb0c8b

什么是Jmeter? 是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具. 准备工作: 一.安装配置好环境及压测工具 Jmeter下载地址:http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-5.1.1.zip Jdk下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html(需要Java 8+,环境配置不多说) 二.

1.本地复制到远程 scp -r local_folder remote_username@remote_ip:remote_folder 或者 scp -r local_folder remote_ip:remote_folder 第1个指定了用户名,命令执行后需要再输入密码: 第2个没有指定用户名,命令执行后需要输入用户名和密码: 应用实例: scp -r /home/space/music/ root@www.runoob.com:/home/root/others/ scp -r /ho