Jmeter压测实例分享——新手儿也能一学就会!

本文介绍JMeter这款开源压力测试工具的基础使用方法,演示了如何在一分钟内配置好一个简单的压力测试场景,模拟200个用户同时使用搜索引擎并分析响应时间。

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JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。

它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。

JMeter的作用

1.能够对HTTP和FTP服务器进行压力和性能测试, 也可以对任何数据库进行同样的测试(通过JDBC)。

2.完全的可移植性和100% 纯java。

3.完全 Swing 和轻量组件支持(预编译的JAR使用 javax.swing.*)包。

4.完全多线程 框架允许通过多个线程并发取样和 通过单独的线程组对不同的功能同时取样。

5.精心的GUI设计允许快速操作和更精确的计时。

6.缓存和离线分析/回放测试结果。

JMeter的高可扩展性

1.可链接的取样器允许无限制的测试能力。

2.各种负载统计表和可链接的计时器可供选择。

3.数据分析和可视化插件提供了很好的可扩展性以及个性化。

4.具有提供动态输入到测试的功能(包括Javascript)。

5.支持脚本编程的取样器(在1.9.2及以上版本支持BeanShell)。

同时Jmeter也是一个非常好用的压力测试工具。 Jmeter用来做轻量级的压力测试,非常合适,只需要十几分钟,就能把压力测试需要的脚本写好。

下面给大家分享新手怎么在一分钟内学会使用Jmeter来作压力测试!


实战目标: 在一台电脑用Jmeter模拟200个用户,同时去使用bing搜索不同的关键字, 查看页面返回的时间是否在正常范围内。

第一步: 使用CSV Data Set Config 来参数化

首先我们把测试需要用到的2个参数放在txt文件中,

新建一个data.txt文件,输入些数据, 一行有两个数据,用逗号分隔。

启动Jmeter, 先添加一个Thread Group, 然后添加一个CSV Data Set Config (Add -> Config Element -> CSV Data Set Config)

第二步:添加HTTP Request.

我们添加http 请求,发送get 到 http://cn.bing.com/search?q=云测学院+哈哈哈

选择Thread Group 右键 (Add ->Sampler -> HTTP Request), 需要填的数据如下:

第三步: 使用Thread Group, 控制模拟多少用户

选中Thread Group

Number of Threads(users): 一个用户占一个线程, 200个线程就是模拟200个用户

Ramp-Up Period(in seconds): 设置线程需要多长时间全部启动。如果线程数为200 ,准备时长为10 ,那么需要1秒钟启动20个线程。也就是每秒钟启动20个线程。

Loop Count: 每个线程发送请求的次数。如果线程数为200 ,循环次数为10 ,那么每个线程发送10次请求。总请求数为200*10=2000 。如果勾选了“永远”,那么所有线程会一直发送请求,直到选择停止运行脚本。

第四步: 添加Summary Report 用来查看测试结果

选中Thread Group 右键(Add -> Listener -> Summary Report)

第五步: 运行一下

到目前为止, 脚本就全写好了, 我们来运行下, 如何看下测试的结果

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的种盲信号分离方法。它是种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的种盲信号分离方法。它是种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了种快速ICA实现算法FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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