jj2772367224的博客

在这张图中我们可以看到，最开始，随着并发用户数的增长，资源占用率和吞吐量会相应的增长，但是响应时间的变化不大；但是为了吐服务器产生更大的压力，我们模拟的用户操作和实际的用户操作存在一定的差异（比如模拟的用户请求比实际用户的请求更频繁），而且返种模拟的用户数和实际的用户数也难以相互换算。假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，平均每天大约有400个用户要访问该系统，对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。

这篇性能测试报告展示了某网站用户登录功能的完整测试过程。报告包含测试目的、背景、环境配置、人力资源、测试方法及结果分析等内容。测试在局域网环境下进行，使用LoadRunner模拟200用户并发登录，加入1-5秒思考时间以接近真实场景。结果显示：登录操作平均响应时间为1.185秒，系统在70%负载区间平稳运行，首页访问时间较长（2.76秒）可能成为后续性能瓶颈。报告强调性能测试不仅关注工具使用，更需全面掌握测试方法，通过实际案例展示了从需求分析到结果评估的完整流程。

性能系统负载能力超负荷运行下的稳定性系统瓶颈自动化测试使用程序代替手工提升测试效率性能自动化使用代码模拟大批量用户让用户并发请求多页面多用户并发请求采集参数，统计系统负载能力生成报告locust做压测功能极其强大支持分布式部署提供的接口简单压测代码非常容易编写提供UI界面来配置美观、详细的图表统计。

最后，双击Jmeter中bin目录下面的jmeter.bat，即可打开Jmeter。下载完成后解压文件（不需要安装），需要配置jmeter环境变量。Binaries是可执行版，直接下载解压就可以使用。Source是源代码版，需要自己编译成可执行文件。编辑CLASSPATH变量（没有就新增），加上。也可以通过命令提示符，输入jmeter打开。需要安装Java8以上的版本。编辑path变量，加上。下载安装jmeter。

在众多工具中，Selenium 可谓是备受欢迎的，作为 Web 应用程序自动化测试工具，它可以直接驱动浏览器，模拟真正的用户操作，帮助测试人员解决回归测试和多浏览器兼容性测试的问题，提升测试效率。通过这些开源项目的集成，可以轻松实现单元测试、集成测试、项目管理，项目的持续集成和交付；具备这些优势，Selenium 已经逐步成为 Web 自动化测试人员的首选，而且如果你打开招聘网站上对测试工程师的要求，就会发现，掌握 Selenium，已经慢慢成为各互联网公司测试招聘中的一项必备技能了。

受限于单台机器的配置问题，我们在单台机器上达不到一个很高的压测并发数，那这个时候就需要一般通过局域网把不同测试计算机链接到一起，达到测试共享、分散操作、集中管理的目的。

当我们在性能测试过程中，遇到TPS无法上去、请求响应时间过长、各类资源利用率遇到瓶颈时，应该如何对它们进行分析定位。

是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE（7, 8, 9, 10, 11），Mozilla Firefox，Safari，Google Chrome，Opera等。这个工具的主要功能包括：测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求。支持自动录制动作和自动生成 .Net、Java、Perl等不同语言的测试脚本。

在整个微服务架构的实践中，工程界一直缺少探讨的就是在微服务架构的测试这块，离我们比较近的是自动化测试，因为自动化测试基本上是所有系统都需要的。但是有一块我们一直没有重视的就是全链路压力测试这块，在生产上进行全链路的真实的压力测试需要解决很多问题，比较重要的就是DB这块，压测的时候产生的所有交易数据不能够参与结算、财务流程，这就需要借助影子表来解决，所有的数据都不会写入最终的真实的交易数据中去。

​ 对于高并发的场景，生成的jtl文件会非常的庞大，所以我们一般建议将其生成为HTML报告，将HTML报告复制到本地机。​ 在大并发的测试中，我们需要的大量的内存来执行压力测试，而JMeter在默认情况下的内存分配非常低，我们需要自己把该项配置的最大堆修改成合适的值。​ 并非是我们不配置环境变量，而是因为在测试中，我们一般不在客户的环境中配置永久环境变量，我们一般采用临时环境变量。在这里我们还需要进行一步编辑，需要修改我们的jmeter.sh文件或jmeter文件，这里我们修改jmeter.sh文件。

检查一个条件，如果它为真，就不做任何事，用例通过。如果它为假，则会抛出 AssertError 并且包含错误信息。参数化的思想是代码用例写好了后，不需要改代码，只需维护测试数据就可以了，并且根据不同的测试数据生成多个用例；请求名、线程数、响应时间（50 95 99 最小 最大）错误率、吞吐量结合自己的项目经验聊。大家也可以自行搜索。

在使用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的时候，因为之前采用了默认配置，所以当访问量大时，通过JMX观察到很多Tomcat线程都阻塞在BasicDataSource使用的Apache ObjectPool的锁上，直接原因当时是因为BasicDataSource连接池的最大连接数设置的太小，默认的BasicDataSource配置，仅使用8个最大连接。理论上，在内存不变的情况下，减少每个线程的堆栈，可以产生更多的线程，但这实际上还受限于操作系统。

在既有测试环境下，不考虑资源占用率的极限情况（CPU使用率达到95%以上或IO异常繁忙或Load值较高），在系统不宕机的情况下的最大处理能力。不断调整系统各方面的配置（软硬件、参数配置等），验证在性能达到最优时（最优的性能一定是权衡各方面因素找到的平衡点）的最佳配置。：这种测试策略使用的也相对较少，主要针对不确定性的短期的峰值流量涌入场景（比如某微博的离婚、恋爱、分手话题）。以恒定的并发数（根据负载测试的结果，CPU使用率在70%时对应的并发数），验证系统在混合场景下的性能表现。