yb课堂之压力测试工具Jmeter5.X 实战《二十二》

目前常用的测试工具对比

LoadRunner

  • 性能稳定,压测结果及细粒度大,可以自定义脚本进行压力,但是太过于重大,功能比较繁多

Apache AB(单接口压测最方便)

  • 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负责的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却给目标的服务器造成巨大的负载,简单DDOS攻击等

Webbench

  • webbench首先fork出多个子进程,每个紫禁城都循环做web访问测试,子进程把访问的结果通过pipe告诉父进程,父进程做最终的统计结果

Jmeter

  • 开源免费,功能强大,在还联网公司普遍使用
  • 压测不同的协议和应用
    • Web-》HTTP,HTTPS(java、NodeJS、PHP、ASP.NET,...)
    • SOAP / REST Webservices
    • FTP
    • Database via JDBC
    • LDAP 轻量目录访问协议
    • Message-oriented middleware (MOM) via JMS
    • Mail - SMTP(S),POP3(s) and IMAP(S)
    • TCP等等
  • 使用从场景及优点
    • 功能测试
    • 压力测试
    • 分布式压力测试
    • 纯java开发
    • 上手容易,高性能
    • 提供测试数据分析
    • 各种报表数据图形展示

Jmeter压测工具本地快速安装

  • 需要安装jdk8 以上
  • 官网地址:https://jmeter.apache.org/
  • 文档地址:

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我已经上传至百度云

链接: https://pan.baidu.com/s/1Cjyxo1otjKY97Mplo2m2pw  密码: 75w9

目录讲解和汉化操作

bin:核心可执行文件,包含配置
    jmeter.bat:windows启动文件
    jmeter:mac或者linux启动文件
    jmeter-server:mac或者linux分布式压测使用的启动文件
    jmeter-server.bat:windows分布式压测使用的启动文件
    jmeter.properties:核心配置文件
extras:插件扩展的包

lib:核心的依赖包

Jmetera语言版本中英文切换

  切换中文显示的时候,有坑,请看我另一篇博客:点我直达

GUI菜单栏主要组件

添加->threads->线程组(控制总体并发)

线程数:虚拟用户数。一个虚拟用户占用一个进程或线程

准备时长(Ramp-Up Period(in seconds)):全部线程启动的时长,比如100个线程,20秒,则表示20秒内100个线程都要启动完成,每秒启动5个线程

循环次数:每个线程发送的次数,例如值为5,100个线程,则会发送500次请求,可以勾选永远循环

线程组->添加Sampler(采样器)->Http(一个线程组下面可以增加几个Sampler)

名称:采样器名称
注释:对这个采样器的描述
wbe服务器:
    默认协议是http
    默认端口是80
    服务器名称或ip:请求的目标服务器名称或ip地址
路径:服务器URL

查看测试结果

新增聚合报告:线程组->添加->监听器->聚合报告(Aggregate Report)

lable:sampler的名称
Samples(样本):一共发出多少请求,例如10个用户,循环10次,则是100
Average(平均值):平均响应时间
Median(中位数):中位数,也就是50%用户的响应时间

90% Line:90% 用户的响应不会超过该时间 (90% of the samples took no more than this time.The remaining samples at least as long this)
95% Line:95%用户的响应不会超过该时间
99% Line:99%用户的响应不会超过该时间
min(最小值):最小响应时间
max(最大值):最大响应时间

Error%(异常):错误的请求的数量/请求的总数
Throughput(吞吐量):吞吐量--默认情况下表示每秒完成的请求数(Request per Second)可类比为qps、tps KB、Sec:每秒接收数据量

验证

  可以看出,单机并发差不多在2万5左右,嘻嘻,下面贴出我的电脑配置

当前测压电脑配置
CPU:I7 9750
内存16G

  注:接口的性能影响因素很多,机器的配置如CPU、内存、当前负载情况等,还有网络带宽因素影响,只能尽量减少影响因素

posted @ 2020-07-18 01:31  陈彦斌  阅读(2074)  评论(0编辑  收藏  举报