【jmeter做压力测试】

本文介绍了如何使用JMeter进行压力测试,包括启动JMeter、创建测试计划、设置线程数和循环次数、创建HTTP请求、添加监听器如察看结果树和聚合报告,并详细分析了测试结果,如响应时间、错误率和吞吐量。

1.解压下载的二进制包,使用cmd命令进入bin目录,使用jmeter.bat启动程序。(注意直接双击jmeter.bat无法启动时需要使用Window+R,输入cmd,然后进入bin目录如下)

 

 

 2.启动之后会有两个窗口,一个cmd窗口,一个JMeter的 GUI

上面的意思就是:不要使用GUI运行压力测试,GUI仅用于压力测试的创建和调试;执行压力测试请不要使用GUI。使用下面的命令来执行测试:

jmeter -n -t [jmx file] -l [results file] -e -o [Path to web report folder]

 

 

 

 

 

三、创建测试
1.创建线程组

在“测试计划”上右键 【添加】-->【Threads(Users)】-->【线程组】

2.设置线程数和循环次数。我这里设置线程数为500,循环一次。

3..创建Http请求

在“线程组”右键 【添加-】->【samlper】-->【HTTP 请求】

4.添加察看结果树和聚合报告

在我们刚刚创建的线程组上右键 【添加】-->【监听器】-->【察看结果树】。添加聚合报告,右键 【添加】-->【监听器】-->【聚合报告】。

直接添加,然后点击运行按钮就可以看到结果了。

结果树分析:

通过察看结果树,我们可以看到每个请求的结果,其中红色的是出错的请求,绿色的为通过。

Thread Name(线程组名称): 线程组 1-24

Sample Start( 启动开始时间): 2019-02-15 15:00:14 CST

Load time(加载时长): 290

Connect Time:(连接时长) 86

Latency(等待时长): 174

Size in bytes(发送的数据总大小): 2212

Sent bytes:821

Headers size in bytes(发送数据的其余部分大小): 1162

Body size in bytes: 1050

Sample Count(发送统计): 1

Error Count(错误统计): 0

Data type ("text"|"bin"|""): text

Response code(返回状态码): 200

Response message(返回信息): OK

这里绿色的就说明请求是通过的,返回值是200,如果出现红色的×就说明请求失败,这时候可以通过右边的取样器结果和响应数据来查看结果。

聚合报告分析:

Sample:本次测试场景共运行多少线程;

 Average:平均响应时间; 

 Median:统计意义上的响应时间中值;

  90% line:所有线程中90%的线程响应时间都小于xx的值;

  Min:响应最小时间;

 Max:响应最大时间;

 Error:出错率;

Throughput - 吞吐量以“requests/second、requests /minute、 requests /hour”来衡量。 时间单位已经被选取为second,所以,显示速率至少是1.0,即每秒1个请求。 当吞吐量被保存到CVS文件时,采用的是requests/second,所以30.0 requests/second 在CVS中被保存为0.5

Kb/sec - 以Kilobytes/seond来衡量的吞吐量

四、测试结果:
(1)50个用户同时访问企业用户会议室预定页面,平均响应时间是0.146秒,最大的响应时间0.387秒,最小的响应时间是0.096秒,错误率为0。

(2)100个用户同时访问企业用户会议室预定页面,平均响应时间是2.295秒,最大的响应时间8.132秒,最小的响应时间是0.425秒,错误率为0。


 

 

 

 

 

<think>首先,用户查询是关于使用JMeter设计签到功能的压力测试方案的。我需要参考用户提供的站内引用来构建回答。这些引用包括:-引用[1]:JMeter的基本介绍,它是一个压力测试工具,用于测试服务器、网络等的强度。-引用[2]:JMeter命令行选项的描述,比如使用-n、-t等参数进行压测。-引用[3]:JMeter压测指标和启动方法。-引用[4]:测试准备阶段的重要性,包括模型构建、脚本准备等。-引用[5]:压力测试的定义,强调在高负载下的测试。用户的上一个查询是我的系统级指令中的一部分,但那是一个示例关于快速排序。实际用户的最后一个查询是:"我想使用JMeter进行签到功能的压力测试设计请问如何用JMeter设计签到功能的压力测试方案",所以这应该是用户当前的查询。现在,我需要设计一个清晰的回答结构。用户要求"回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题",所以我应该分步解释如何设计压力测试方案。关键步骤来自引用:-从引用[4],测试准备阶段很重要:构建测试模型、设计测试案例、准备脚本和数据。-引用[5]定义了压力测试:在高负载下的测试。-引用[2]给出了JMeter命令行的使用方法。-引用[3]提到启动JMeter和处理指标。核心是设计一个针对签到功能的压力测试方案。签到功能通常涉及用户发送请求到服务器签到,可能包含日期、用户ID等信息。在我的回答中,需要:-使用中文。-确保行内数学表达式用$...$格式,但在这个主题上可能不需要太多数学表达式。如果有计算,如错误率或响应时间公式,要用$...$。-独立公式用$$...$$。-生成相关问题。-在引用段落末尾添加引用标识,比如[^1]。结构化回答:1.**介绍和步骤概述**:简要解释压力测试的重要性,然后列出设计方案的步骤。2.**详细步骤**:-**步骤1:定义测试目标**(基于引用[4]):确定要测试什么,比如并发用户数、响应时间等。引用[5]的压力测试定义。-**步骤2:准备测试环境和数据**:设置JMeter环境和虚拟签到数据。参考引用[3]的启动方法。-**步骤3:设计测试脚本**:创建HTTP请求模拟签到。引用[2]讨论命令行选项,但脚本设计更重要。-**步骤4:配置测试参数**:设置线程组、ramp-up时间等模拟负载。引用[2]的参数可以用于命令行。-**步骤5:执行测试**:使用JMeter运行测试。引用[2]给出命令行例子。-**步骤6:分析和报告**:检查结果并生成报告。引用[3]提到指标和报告。3.**生成相关问题**:在最后添加相关问题部分。确保回答可靠:我假设签到功能是一个HTTPAPI调用,可能发送POST请求包含用户信息。我可能用JMeter模拟这个。添加引用:在解释每个步骤时,如果基于引用,就添加标识。例如:-在提到测试准备时,添加引用[^4]。-压力测试定义时,添加引用[^5]。-在命令行运行时,添加引用[^2]。最后,用段落结束:"§§相关问题§§"后列出问题。列出相关问题:1.如何优化JMeter压力测试的性能?2.JMeter中可以监控哪些关键指标?3.压力测试结果异常时该如何排查?使用代码块:如果提到脚本,可以用代码块展示简单JMeter测试计划示例。JMeter脚本通常以.jmx文件保存,我可以描述一个简单配置。例如:```text线程组-线程数:100-Ramp-up周期:10秒HTTP请求-方法:POST-路径:/signin-请求体:{"userId":"123"}```但用文本描述即可。回答开头:呼应用户查询。完整结构:-介绍:解释如何设计方案。-步骤:详细步骤。-结束:相关问题。</think> ### JMeter设计签到功能压力测试方案 在参考您提供的引用资料基础上,我将逐步解释如何使用JMeter设计一个针对签到功能的压力测试方案。压力测试旨在模拟高负载场景(如大量用户并发签到),以评估系统在峰值下的性能、稳定性和资源消耗。根据引用[^5],压力测试需要模拟 "大数据量、大量并发用户等" 场景,这有助于发现隐患和验证系统的容错能力。签到功能通常涉及HTTP API请求(如POST方法发送用户ID和签到数据),因此JMeter的HTTP请求组件将是核心工具。设计一个完整的方案需要遵循测试生命周期:准备阶段、执行阶段和分析阶段(基于引用[^4]的测试准备阶段重要性)。 以下是详细的分步设计指南。过程中,我会结合相关命令、参数设计和JMeter功能,确保方案可行且符合压力测试目标。参考引用[^2],我假设您将使用命令行模式进行分布式测试以提高效率。 #### 步骤1: 定义测试目标和场景(准备阶段) 在设计压力测试方案前,需明确目标和场景: - **测试目标**: - 模拟并发用户峰值:例如测试100、500或1000个用户同时签到。 - 关键指标阈值:设定响应时间(如<500毫秒)、错误率(如<1%)、吞吐量(每秒处理的签到请求数)和服务器资源使用率(CPU、内存)。 - 参考引用[^5],压力测试应分阶段进行,包括: - **稳定性测试**:长时间高负载(如24小时),检查系统是否能持续处理签到。 - **破坏性测试**:负载增加到崩溃点(如错误率超过50%),以评估恢复能力[^5]。 - **业务场景建模**: - 签到逻辑:签到通常涉及HTTP POST请求发送JSON数据(如 `{"userId": "123", "date": "2023-10-01"}`)。 - 压力模型:根据业务需求定义变量: - 用户数据:使用CSV文件模拟随机用户ID(基于引用[^4]测试数据准备)。 - 并发量:线程组(Thread Group)配置用户数递增,例如从50用户ramp-up到500用户。 - 计算公式:目标吞吐量可表示为 $ \text{目标TPS} = \frac{\text{最大用户数}}{\text{平均响应时间}} $,确保负载符合现实峰值(例如电商活动的签到潮)[^4]。 关键点:测试模型应源于真实业务场景。例如,签到功能可能在特定时间(如早8点)涌入大量请求。准备阶段必须完成 "业务模型到测试模型的构建"(基于引用[^4]),包括脚本和数据的优化。 #### 步骤2: 准备测试环境和数据(准备阶段) 根据引用[^3]和引用[^4],准备环境是基础: - **JMeter安装与启动**: - 下载JMeter(Apache官网),如引用[^3]所述,在 `bin` 目录运行 `jmeter.bat`(Windows)或 `./jmeter.sh`(Linux),或命令行启动: `java -jar ApacheJMeter.jar`。 - 确保Java环境配置正确。 - **测试环境**: - 分离系统:设置测试服务器和生产服务器独立,避免影响真实用户。 - 工具链:集成监控工具(如JMeter的 `PerfMon` 插件)监控服务器资源。 - **测试数据准备**: - 使用JMeter的 `CSV Data Set Config`:创建CSV文件模拟用户变量(如UserIDs.csv),每行包含用户ID和时间戳。 - 例如,数据文件:`userIds.csv`: ```text userId,date 1001,2023-10-01 1002,2023-10-01 ... // 扩展到大数千条数据 ``` - 参数化请求:确保每次请求使用不同用户ID,模拟真实签到场景(基于引用[^4]测试数据准备)。 建议:测试前进行准入检查,验证环境和数据是否就绪(引用[^4])。 #### 步骤3: 设计JMeter测试脚本(脚本开发) 核心是创建 .jmx 文件,模拟签到请求: - **关键组件配置**: - **线程组(Thread Group)**: - 设置并发用户数(Number of Threads):例如50用户表示50个并发签到。 - Ramp-up周期(Ramp-up Period):指定负载增长时间,如10秒增加到50用户,模拟用户逐步登录- 持续时间(Loop Count):设置循环次数,如无限循环用于稳定性测试(基于引用[^5])。 - **HTTP请求**: - 方法:POST,模拟签到操作。 - 路径:API endpoint(如 `http://your-server/signin`)。 - 请求体:动态生成JSON数据,使用变量(如 `${userId}`),结合 `CSV Data Set Config` 读取文件。 - **监控和断言**: - 添加响应断言:检查HTTP返回码为200(成功签到),失败时计入错误率。 - 定时器:如 `Constant Timer` 控制请求间隔,模拟用户操作频率。 - 监听器:例如 `View Results Tree` 用于调试, `Summary Report` 用于聚合指标(引用[^3] "压测指标" 部分)。 - **示例脚本片段**(伪代码,在JMeter GUI中实现): ```text 线程组(Thread Group) ├─ 线程数: 50 ├─ Ramp-up: 10秒 └─ 循环次数: 100 CSV Data Set Config (文件: userIds.csv, 变量名: userId,date) HTTP请求 (方法: POST, URL: http://yourserver/signin) ├─ 请求体: {"userId": "${userId}", "date": "${date}"} └─ 头信息: Content-Type: application/json 响应断言 (模式: 200) 聚合报告监听器 (收集响应时间、TPS等) ``` 此脚本确保动态负载测试,遵循引用[^1]对 "动态资源" 的测试能力。 #### 步骤4: 配置和执行测试(执行阶段) 使用命令行高效执行测试: - **命令参数参考引用[^2]**: - `-n`:非GUI模式运行。 - `-t`:指定 .jmx 文件路径。 - `-l`:日志文件保存结果(如 result.jtl)。 - `-e` 和 `-o`:测试后生成HTML报告(分析有用)。 - **示例命令**: ```bash jmeter -n -t signin_test.jmx -l result.jtl -e -o ./report ``` 解释: - 此命令运行测试(非GUI),生成详细日志和HTML报告(参数含义详见引用[^2])。 - 添加 `-f` 参数强制结束测试(如果长时间运行出错)。 - **参数优化**: - 负载梯度:逐步增加线程数(如100, 300, 500),进行阶梯测试。 - 稳定性测试:添加 `-Jduration=86400`(24小时),监控资源泄露(引用[^5]的长时间稳定性测试)。 确保测试执行中监控服务器指标(如CPU使用率),防止崩溃影响分析(基于引用[^5]破坏性测试)。 #### 步骤5: 分析结果和报告(分析阶段) 执行后,参考引用[^3]的总结指标: - **关键指标解读**: - 响应时间:目标值小于阈值(如平均时间 $ \bar{T} < 500 \text{ms} $)。 - 吞吐量(TPS):每秒签到成功次数,计算公式 $ \text{TPS} = \frac{\text{总请求数}}{\text{测试时间}} $。 - 错误率:低错误率表示系统稳健,高错误率需排查瓶颈。 - 资源使用:集成PerfMon监控CPU和内存。 - **报告生成**: - 使用 `-g` 参数从 .jtl 文件生成HTML报告(引用[^2]),可视化图表。 - 分析建议:如果错误率高,调整负载或检查数据库连接(如签到功能的数据写入瓶颈)。 - 示例优化:减少重复请求或增加超时设置。 - **结论报告**:汇总系统在压力下的表现,包括: - 最大并发支持用户数。 - 系统瓶颈点(如API响应延迟)。 整个过程强调测试准备的重要性(引用[^4]),确保从业务模型到脚本都严谨。方案结束后,根据结果优化系统设计。 ### 总结 此方案提供了一个完整的JMeter压力测试框架,专为签到功能定制。重点在于模拟真实高负载场景,结合引用资源确保可靠性和易实施。记住,测试后生成报表和分析指标是关键(基于引用[^2]-[^5])。如果您有更多具体需求(如不同系统配置),可以调整参数。
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