jmeter大并发请求实例及误区详解

Jmeter服务器性能压测之—QPS/RPS/TPS/RT/并发数/并发连接数/并发用户数/线程数/吞吐量等概念详解 关于这几个词的概念,在优快云上看了很多文章,解释和计算公式也是五花八门,发现没有一篇解释的既全面又便于理解的,索性参考别人的文章再结合自己的理解,整理一下分享给大家,如有理解错误还望纠正。 先大概介绍下这几个词的概念,再结合jmeter压测数据理解: 一、QPS: Queries Per Second(每秒查询率),每秒查询率QPS是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... 阅读详情

一、误区:
开始前咱们先说说误区吧,如下图所示经常有人以为图中这样就是1秒20次的请求,其实不然,下面我们具体分析下。
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1.我们就如图设置跑起来看下每个线程的时间:(由于排版问题,我就挑选几个典型的时间大家看下)
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从上图可以看出,20个线程跑完其实是跨越了21:15:31–21:15:32这个时间段,说明了线程是在1s内完成的,也就是说one by one的进行的,那么这就不是严格意义上的大并发了。

二、解决办法:
误区说完了,那么我们来讲讲怎么实现大并发呢,这里可以通过同步计时器完成,具体方法如图。
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添加完同步计时器后,我们再来试试这次的结果是不是20个并发再同一时间段发生。
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经过查看,20个并发均是同一个时间点,为了排除偶然性,我这里增加到更多并发试试。
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如图,50个并发也是在同一个时间点发生的,所以,这才是真正的大并发。

三、附加
说到这里大家应该懂了,那么这里再解释下线程组和Ramp-up时间的关系。
最理想的设置:大并发数量*Ramp-up时间=线程数。

四、实际运用中遇到的问题

  1. 持续压测xx分钟怎么设置:
    —按照上文描述的,我们直接设置循环多次可以吗?我之前也觉得可以,但是我发现一旦循环次数不是1之后,我们的大并发直接就失效了,所以,持续时间可以通过Ramp-up时间控制,即公式更新下:大并发数量*Ramp-up时间(持续压测时间)=总线程数。

五、样例分享
压测2分钟,大并发设置10,如图
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测试结果:
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JMeter动态调节QPS 吞吐量 JMeter是根据线程数大小来控制压力大小的,但我们在制定压测目标中的指标往往是吞吐量(TPS/QPS),这就给测试人员带来了不便之处,必须一边调整线程数,一边观察QPS/TPS达到什么量级了。 那怎么解决这个问题呢? 首先JMeter提供了常数吞吐量定时器,我们可以通过设定吞吐量上限来限制QPS/TPS,达到控量的效果。 上面的做法也只是设置了固定的TPS,但这样还远远不够,实际工作中我们希望在每次压测执行时能够随时调节吞吐量, 那怎么实现呢 Step1. 首先我们把上图中的 T... 阅读详情

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Botreechan
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