jmeter梯度加压请求数

在压力测试时，可能需要使用jmeter的梯度加压。而在使用梯度加压时，大部分tester会对这一点疑惑：设置的总线程是100，但聚合报告中线程数远超100个 ，为什么梯度加压会有这样的现象？用事实说话，本文用示例去解释这一点。

环境：

先设置梯度加压的场景，访问某网站，具体如下：

 

 

从这个梯度加压设置的参数，我们可以看出设置的总线程数为50个，每2s增加5个，在1s内增加完成；然后线程保持30s；再然后，每2s停掉5个线程。

要正确理解最终请求数，需要明白每一秒钟线程释放了多少请求

 

分析：

在梯度加压有三个阶段：梯度加压、持续负载、线程释放。

梯度加压：

如果该请求的平均响应时间是100ms，那么1s钟该请求可以迭代10次；

那么在1s内如果启动了5个线程，这1s内发出的请求数就是5*10=50次

接着运行2s后才开始加载下一波线程，在这2s内，它发出的请求数是2*5*10=100次

在2s之后，线程组又在1s内释放5个请求，并运行2s，在这2s内，它发出的请求数是2*10*10=200次（此时是10个线程在运行）

以此类推，直到50个线程加载完之前，线程释放的请求数是这样的：(2*5*10)+(2*10*10)+(2*15*10)+(2*20*10)+(2*25*10)+....+(2*45*10)=4500次

持续负载：

（注意：为什么最后不是2*50*10呢？因为从50个线程加载完之后，进行的就是30s的持续负载）

这30s内，总的请求数是30*50*10=15000次

线程释放：

（30s负载结束后，线程开始梯度释放）

此时即使线程在释放，剩余的线程依然在发起请求，请求数：(2*45*10)+(2*40*10)+(2*35*10)+(2*30*10)+(2*25*10)+....+(2*5*10)=4500次

 

所以，总的请求数=4500+15000+4500=24000次

（实际测试中情况并非如此，因为随着负载增加，响应时间增大，每秒迭代次数减小，最终请求数也会减小。本文只是介绍思路。）

本文借鉴别人的文章。