Jmeter工具使用总结

Jmeter概念
是一款优秀的开源测试工具, 是每个资深测试工程师,必须掌握的测试工具,熟练使用Jmeter能大大提高工作效率。熟练使用Jmeter后, 能用Jmeter搞定的事情,你就不会使用LoadRunner了。

Jmeter下载和运行
官方网站:http://jmeter.apache.org/
解压后, 运行 “bin/jmeter.bat”
Jmeter 是支持中文的, 启动Jmeter 后, 点击 Options -> Choose Language 来选择语言

2. Aggregate Report含义说明
Aggregate Report 是 JMeter 常用的一个 Listener,中文被翻译为“ 聚合报告”。共有10个字段,含义分别如下。
Label:每个 JMeter 的 element(例如 HTTP Request)都有一个 Name 属性,这里显示的就是 Name 属性的值
#Samples:表示你这次测试中一共发出了多少个请求,如果模拟10个用户,每个用户迭代10次,那么这里显示100
Average:平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间,当使用了 Transaction Controller 时,也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间
Median:中位数,也就是 50% 用户的响应时间
90% Line:所有transaction中90%的transaction的响应时间都小于xx
Note:关于 50% 和 90% 并发用户数的含义,请参考下文
http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/11/557972.html
Min:最小响应时间
Max:最大响应时间
(PS: 以上时间的单位均为ms)
Error%:本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数
Throughput:吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数(Request per Second),当使用了 Transaction Controller 时,也可以表示类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数
KB/Sec:每秒从服务器端接收到的数据量,相当于LoadRunner中的Throughput/Sec

本机启用
1. 设置jmeter.bat中堆等大小,如:
set HEAP=-Xms1024m -Xmx2048m
2. 启动jmeter.bat
3. 在jmeter中添加Threads,Samples,ConfigElements,Listeners等,启动执行

远程启用
1. 服务端配置:
1)远程linux机器上下载jmeter的tar包,解压
2)设置jmeter-server中host,如:
RMI_HOST_DEF=-Djava.rmi.server.hostname=192.168.1.10
3)设置jmeter.sh中JVM参数,如:
JVM_ARGS="-Xms1024m -Xmx2048m"
4)启动server, ./jmeter-server &
2. 客户端配置:
1)设置jmeter.properties中远程host,如:
remote_hosts=127.0.0.1,192.168.1.10:1099
2)启动jmeter.bat,添加Threads,Samples之后,远程启动执行,Run->Remote Start,选择192.168.1.10:1099

注意
1. 开启View Results Tree方便查看运行结果,但运行时间长会导致CPU,内存爆掉

转载于:https://my.oschina.net/superwind20/blog/1524133

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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