Jmeter启动报错returned error code 5，解决方法

最新推荐文章于 2025-05-13 16:29:15 发布
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分类专栏： Jmeter 文章标签： jmeter error code 5
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MenofGod/article/details/78601414
本文介绍了解决启动JMeter时出现的注册表警告的方法。通过以管理员身份创建HKEY_LOCAL_MACHINESoftwareJavaSoftPrefs项，可以消除启动时的警告信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

启动jmeter.bat命令后，命令行提示信息有警告，警告信息显示如下 ：

 java.util.prefs.WindowsPreferences <init>
WARNING: Could not open/create prefs root node Software\JavaSoft\Prefs at root 0
x80000002. Windows RegCreateKeyEx(...) returned error code 5.

报错原因：

jmeter需要写注册表

解决办法：

以管理员身份登录，创建HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\JavaSoft\Prefs项

操作步骤：
在我的电脑桌面 开始 - 运行 在运行框里输入 regedit  按确定（回车）即可进入注册表，如下图：

之后进入注册表界面，在HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\JavaSoft下新建Prefs即可

再次启动Jmeter，发现警告消息没有了，完美解决：


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### 压力测试的实战技巧与案例 #### 1. AI系统的压力测试原理 压力测试的核心在于模拟真实环境下的极端情况，验证系统在高负载条件下的表现。这不仅涉及单一维度的压力施加，还需要综合考量多个变量的影响，例如数据规模、并发用户数量以及计算资源分配等[^1]。 为了实现这一目标，通常会采用分阶段的方式逐步增加负载强度，并记录不同阶段下系统的响应时间、吞吐量（TPS/QPS）、错误率以及其他关键指标的变化趋势。这种渐进式的策略有助于识别潜在瓶颈并评估其影响范围。 ```python import time from locust import HttpUser, task, between class QuickstartUser(HttpUser): wait_time = between(1, 2) @task def login(self): self.client.post("/login", json={"username": "test_user", "password": "secret"}) @task def query_product(self): start_time = time.time() response = self.client.get("/product?id=12345") elapsed_time = time.time() - start_time if response.status_code != 200: print(f"Error querying product: {response.text}") with open("performance_log.txt", "a") as log_file: log_file.write(f"{elapsed_time}\n") ``` 以上代码片段展示了如何利用Locust框架构建简单的HTTP接口压力测试脚本[^1]。通过自定义用户的交互行为模式，可以更贴近实际业务场景需求。 --- #### 2. Python自动化测试中的压力测试实践 结合Python生态工具链能够显著简化复杂任务流程的设计与执行过程。具体来说，可以通过集成爬虫抓取动态内容作为输入源；借助Selenium完成前端界面操作仿真；运用SQLAlchemy或其他ORM库管理后台数据库连接池状态监控等功能模块共同协作达成全方位覆盖效果[^2]。 下面是一个基于PyTest插件扩展功能的例子： ```bash pip install pytest-mockito requests_mock fakeredis ``` 接着编写相应的单元测试文件`tests/test_api.py`: ```python import pytest from unittest.mock import patch from app.services.api_client import APIClient @pytest.fixture(scope="module") def mock_redis(): from fakeredis import FakeStrictRedis redis_instance = FakeStrictRedis(decode_responses=True) yield redis_instance redis_instance.flushall() @patch('app.utils.cache.redis', new_callable=lambda: mock_redis()) def test_cache_hit(mocked_redis): client = APIClient(base_url="http://example.com/api/v1/") result = client.fetch_data(key="cached_key") assert mocked_redis.exists("cached_key"), "Cache entry should exist after first fetch" assert isinstance(result, dict), f"Unexpected type returned: {type(result)}" ``` 这里采用了依赖注入手法替换真实的缓存服务组件为内存版替代品以便于隔离外部干扰因素从而专注于内部逻辑校验工作本身. --- #### 3. 使用JMeter进行全链路压力测试 对于大型分布式架构应用而言，单点压测往往难以全面暴露隐藏缺陷所在位置因此推荐采取端到端全流程贯通方式进行整体健康状况扫描作业[^4]. 下面列举了一个典型电商网站购物流程所对应的线程组结构图解说明如下所示 : - **线程组**: 设置初始虚拟访客数目为500名同时在线访问. ``` Test Plan ├── Thread Group (Number of Threads: 500; Ramp-Up Period(sec): 60) ├── CSV Data Set Config (File Name: users.csv; Variable Names: username,password,email,... ) ├── HTTP Request Defaults(Base URL:http://shop.example.org/) ├── Login Action (/auth/signin POST Method w/ Form Parameters) ├── Browse Products Page(/catalog/list GET Method w/ Query String Params) └── Place Order Transaction Wrapper(Includes Multiple Sub Requests Such As Add To Cart & Proceed Checkout Steps Etc.) └── Aggregate Report Listener(Summarizes All Metrics Collected During Execution Time Span Into Tabular Format For Easy Analysis Purpose Later On). ``` 上述配置描述了一次完整的购物旅程经历从账户认证登录开始经过浏览商品列表页面直到最后成功下单确认整个环节都囊括其中[^4]. --- #### 总结 无论是针对特定领域如人工智能模型训练平台还是通用Web应用程序开展压力检测活动都需要遵循科学合理的方法论指导原则即先明确对象特性再制定针对性方案最后付诸行动检验成果有效性最终达到持续改进的目的.
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