(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

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

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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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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

一.阿里云linux安装JDK 1.下载安装JDK jdk官网,选择linux版本,下载并保存. (一)yum安装 安装epel的yumyuan yum install epel-release -y 查看yum源里当前jdk有哪些版本 yum list | grep openjdk 执行安装命令: yum install java-1.8.0 -y 检查是否安装成功 java -version (二)rpm安装 官网下载rpm包 xshell上传到服务器 执行安装命令: rpm -ivh jd

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

很多性能大牛说一台机器的压测其实不准确,于是搜索网上的分布式压测练习了一番 目录 1.环境准备 2.控制机和压测机配置 3.执行分布式压测 1.环境准备 1.1准备一台windows作为控制机(master)(ip:XX.XX.XX.130),2台linux作为负载机(slave)(ip:XX.XX.XX.128)(ip:XX.XX.XX.129) 1.2三台机器都配置同样版本的java和jmeter linux环境变量添加: export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161

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,

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

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

我们遇到jmeter被假死死了,这里有2个原因,一是jmeter原本是java写的,heap受硬件限制需要调优,二是单机无法分解超大并发比如100万+并发压测,因此,我们分二部走,首先我们需要进行jmeter分布式部署和调配,二是我们需要对每台执行机进行深度jmeter jvm调优,掠尽所有执行及的硬件和网络资源 首先我们来看如何进行jmeter分布式部署和配置 先杀个原理图 这个图说明的是要一台控制机,然后由这台控制机发压测脚本到每台远程执行机,然后由控制机收集执行机结果 1.配置控制机 其实

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)

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