jmeter不能启动server,报错“loopback address”

本文介绍了解决JMeter远程执行遇到的“java.rmi.RemoteException: Cannot start”错误的方法。通过设置环境变量RMI_HOST_DEF指定远程主机名,确保JMeter能够正确启动并执行负载测试。

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运行命令:

sh jmeter-server
Created remote object: UnicastServerRef [liveRef: [endpoint:[127.0.0.1:61155](local),objID:[-47653772:1519f302d1a:-7fff, -3707714134378571632]]]
Server failed to start: java.rmi.RemoteException: Cannot start. vm-156-223-dev03-hp.bj-cn.vpc.letv.cn is a loopback address.

 

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wget http://archive.apache.org/dist/jmeter/binaries/apache-jmeter-2.8.tgz
tar -xzf apache-jmeter-2.8.tgz
export RMI_HOST_DEF=-Djava.rmi.server.hostname=XXX.XXX.XXX.XXX
apache-jmeter-2.8/bin/jmeter-server

 源地址:http://stackoverflow.com/questions/10699115/jmeter-slave-server-failed-to-start-java-rmi-remoteexception-cannot-start-i

 

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如果只是不能运行server就运行

export RMI_HOST_DEF=-Djava.rmi.server.hostname=XXX.XXX.XXX.XXX

就可以运行

sh jmeter-server

 

 

 

<think>好的,用户之前问过如何判断在JMeter阶梯测试中多少并发用户开始导致系统异常,现在他们的问题更具体了:“jmeter如何知道多少并发报错”。看起来用户可能在使用JMeter进行压力测试时,想要明确在多少并发用户数时系统开始出现错误,也就是如何确定系统在并发压力下的错误触发点。 首先,我需要回想一下JMeter的基本功能和监听器。JMeter本身可以收集各种性能指标,包括响应时间、吞吐量、错误率等等。用户的问题集中在“报错”上,所以需要关注错误率的监测方法。 接下来,用户之前的回答已经涉及了关键指标如错误率、响应时间和服务器资源监控,但这次问题更具体,需要详细说明JMeter如何检测并发数导致的错误。可能需要分步骤说明,比如如何配置测试计划,使用哪些监听器,如何分析结果来确定并发数与错误的关系。 可能的误区是用户可能认为JMeter会自动报告某个并发数导致错误,但实际上这需要手动设置和分析数据。需要解释清楚用户需要主动监控哪些指标,并通过测试结果来关联并发数和错误的发生。 另外,用户可能需要了解如何设置阶梯式增加并发,从而逐步加压,观察错误出现的临界点。比如使用Stepping Thread Group插件,或者Ultimate Thread Group来逐步增加用户数,然后通过监听器查看错误率的变化。 还要考虑用户可能对如何配置监听器不熟悉,需要给出具体的步骤,比如添加聚合报告、查看结果树中的错误样本,或者使用后端监听器将数据导出到外部工具如Grafana进行可视化分析。 此外,用户可能想知道如何关联并发数的变化与错误的发生时间,这时候时间轴图表就很重要了。比如使用“响应时间随时间变化”图表,结合活动线程数图,可以观察到在某个时间点并发数达到一定数量时,错误率开始上升。 需要提醒用户注意测试计划的配置,确保每个阶段的并发数增加是已知的,这样在分析结果时才能准确对应到具体的并发级别。例如,如果每5分钟增加50个用户,那么在结果中看到错误率上升的时间点,就可以推算出对应的并发用户数。 还要考虑到服务器资源监控的重要性,虽然JMeter本身不监控服务器资源,但可以建议用户使用其他工具如PerfMon插件来收集服务器指标,从而更全面地分析错误原因。 最后,总结关键点:通过阶梯式增加并发,监控错误率和相关性能指标,结合时间轴分析确定并发数与错误的关系,使用监听器和外部工具进行数据可视化和分析。</think>在 JMeter 中,确定**多少并发用户数(VUsers)会导致系统报错**,需要通过以下步骤和工具实现: --- ### **一、配置测试计划:明确并发与错误关联** 1. **阶梯式加压设计** - 使用 `Stepping Thread Group` 插件或 `Ultimate Thread Group`,按时间阶梯逐步增加并发用户。 - **示例配置**: ``` 初始并发:10 用户 每 60 秒增加 10 用户,直到达到 100 用户 ``` *(通过分阶段加压,可精准定位报错开始的并发数)* 2. **定义断言(Assertion)** - 在请求中添加响应断言(如 HTTP 状态码、响应内容匹配),标记不符合预期的结果为“失败”。 - **关键点**:断言失败会被 JMeter 记录为错误。 --- ### **二、监控报错的直接方法** #### **1. 使用监听器(Listener)捕获错误** - **聚合报告(Aggregate Report)** - 查看 `Error %` 列,直接显示每个请求的错误率。 - **示例**: ``` 并发 50 用户时,Error % = 0% 并发 60 用户时,Error % = 5% ⇒ 临界并发约为 60 用户 ``` - **查看结果树(View Results Tree)** - 筛选失败的请求,检查错误类型(如 `500 Internal Server Error` 或连接超时)。 #### **2. 图形化工具定位报错时间点** - **响应时间图(Response Time Graph)** - 观察响应时间突增的时间段,通常与错误率上升同步。 - **活动线程数图(Active Threads Over Time)** - 对比并发用户数增长与错误出现的时间轴,确定临界点。 --- ### **三、关联并发数与错误的核心技巧** #### **1. 时间戳对齐分析** - **导出测试结果**(如 CSV 文件): - 包含每笔请求的时间戳、并发线程数、是否失败。 - **数据处理**: - 按时间窗口(如每 10 秒)统计并发数和对应错误数。 - **公式**: $$ \text{错误率} = \frac{\text{时间窗口内失败请求数}}{\text{总请求数}} \times 100\% $$ - 当错误率首次超过阈值(如 1%),记录此时的并发数。 #### **2. 使用后端监听器(Backend Listener)** - 将实时数据发送到 `InfluxDB` + `Grafana` 仪表盘: - 可视化并发数、错误率、响应时间的动态关系。 - **示例图表**: ![Grafana仪表盘示例](https://via.placeholder.com/400x200?text=并发数+vs+错误率) (通过曲线交叉点定位临界并发) --- ### **四、实际案例解析** #### **场景**:电商系统压力测试 1. **测试配置**: - 阶梯加压:每 2 分钟增加 50 用户,直到 300 用户。 2. **观察结果**: - 并发 200 用户时:错误率 0%,响应时间 800ms。 - 并发 250 用户时:错误率突增至 12%,响应时间 4000ms,日志出现 `数据库连接池耗尽`。 3. **结论**: - 系统在 **250 并发用户** 时开始报错,需优化数据库连接池配置。 --- ### **五、避免误判的注意事项** 1. **区分偶发错误与系统性错误** - 偶发错误(如网络波动)需多次测试验证。 2. **排除测试工具自身瓶颈** - 监控 JMeter 所在机器的 CPU/内存,避免因 JMeter 资源不足导致假性报错。 3. **结合服务器日志** - 当 JMeter 报告错误时,检查服务器日志确认错误根源(如代码异常或资源不足)。 --- ### **六、自动化阈值告警** 在 JMeter 中设置 **断言失败时的自动终止**: 1. 添加 `BeanShell Listener` 或使用 `Stop Test on Error` 插件。 2. 规则示例: ``` if (errorCount > 10) { ctx.getEngine().stopTest(); // 错误数超过 10 时终止测试 } ``` *(可快速定位最大可承受并发)* --- ### **总结** JMeter 通过**阶梯加压设计** + **监听器数据捕获** + **时间轴对齐分析**,可精准定位导致系统报错的并发用户数。关键是通过图形化工具(如 Grafana)或导出数据,观察并发增长与错误率的动态关系,找到临界点。
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