jmeter实践（1）-单机环境搭建

最新推荐文章于 2025-12-10 15:27:55 发布
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#jmeter #linux #jdk #压力测试

本文介绍了在Windows和Linux环境下搭建jmeter的压力测试环境步骤。包括JDK的下载、安装与配置，以及jmeter的下载与解压。通过此指南，可以为项目SLA评估做好准备。

jmeter实践（1）-单机环境搭建

临时负责项目SLA评估，做个性能测试

文章目录

前言

一个服务要上云，需要提供服务的SLA，对服务做一个压测评估处理能力和稳定性。

一、Windows环境部署jmeter

1.安装JDK

1-1、下载JDK

官网下载
网盘下载 提取码（fwiu）

1-2、安装JDK

下一步，下一步，下一步

1-3、配置JDK环境变量

#新建3个系统变量
#1、JAVA_HOME 代表你的JDK安装路径
D:\Java\jdk1.8.0_291
#2、CLASSPATH
.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar
#3、PATH
;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin

在这里插入图片描述

2.安装jmeter

1-1、下载jmeter

jmeter官网下载

1-2、解压jmeter

直接解压到你要放的路径

二、Linux环境部署jmeter

1.安装JDK

1-1、下载JDK

官网下载或者网盘下载

1-2、上传JDK到服务器，解压

tar -zxvf jdk-8u291-linux-x64.tar.gz

1-3、配置JDK环境变量

1、编辑 /etc/profile 添加如下信息
JAVA_HOME 为实际安装路径

export JAVA_HOME=/root/java/jdk1.8.0_291
export CLASSPATH=$:CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

2、重启配置

source /etc/profile

3、验证安装 java -version

2.安装jmeter

1-1、下载jmeter

jmeter官网下载

1-2、解压jmeter

unzip apache-jmeter-5.4.1.zip

总结

jmeter的Windows和Linux环境搭建就是如此简单
jmeter单机与集群版部署安装笔记
一念花开的博客
11-14 522
jmeter集群版与单机版安装部署
Jmeter--单机测试
菜鸟Li
11-05 2679
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jmeter 高并发测试报告_jmeter做压力测试
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11-21 1227
一.前言压力测试是每一个Web应用程序上线之前都需要做的一个测试，他可以帮助我们发现系统中的瓶颈问题，减少发布到生产环境后出问题的几率；预估系统的承载能力，使我们能根据其做出一些应对措施。所以压力测试是一个非常重要的步骤，下面我带大家来使用一款压力测试工具JMeter。二.关于JMeterApache 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...
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1 简介 JMeter是Apache旗下纯java开发的免费轻量级性能测试工具，其最新的4.0版本支持java8和java9，有图形化界面和命令行两种压测方式，此两种方式都基于jmx脚本（XML格式）进行，由于jmeter界面本身消耗的资源比较大，通常采用GUI可视化的方式创建jmx脚本文件后，再使用命令行的方式执行压测。2 单机压测方式2.1 安装Jmeter4.0Mac下Jmet...
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平时在使用Jmeter做压力测试的过程中，由于单机的并发能力有限，所以常常无法满足压力测试的需求。因此，Jmeter还提供了分布式的解决方案。本文是一次利用Jmeter分布式对业务系统登录接口做的压力测试的实践记录。Jmeter集合点用法Jmeter命令行参数详解Jmeter分布式部署方案Jmeter分布式调度原理Jmeter分布式部署过程Jmeter分布式压测业务系统登录接口实践。
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在工作中使用jmeter做大并发压力测试的场景下，单机受限内存、CPU、网络IO，会出现服务器压力还没有上去，但是压测服务器已经由于模拟的压力太大死机了。为了让jmeter工具提供更强大的负载能力，jmeter提供了多台机器同时产生负载的机制，下面是架构图。
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本文记录如何从零开始使用jmeter连接并测试金仓数据库
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首先，我们需要将远程JMeter服务器（Slave端）的IP:Port添加到本地JMeter中，方式是修改本地bin目录下的jmeter.properties文件，在其中找到remote_hosts，将自己的远程JMeter的host和端口添加到这里，如果有多个，使用,分隔。我们一般都会用JMeter在本地进行测试，但是受到单个电脑的性能影响，往往达不到性能测试的要求，无法有效的模拟高并发的场景，那么这个时候，我们就可以借由JMeter提供的Romote Test来进行远程的测试。
JMeter 简介
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Apache JMeter是一款开源性能测试工具，由Apache软件基金会开发维护。它支持多种协议测试（HTTP、FTP、JDBC等），具备模拟高并发、分布式压测能力，可评估系统性能指标。主要特点包括：100%开源免费、丰富的插件扩展、跨平台运行、支持GUI和命令行模式。核心组件包含测试计划、线程组、采样器等模块。JMeter广泛应用于Web服务、API、数据库等场景的性能测试，常与企业DevOps流程集成。虽然存在GUI内存消耗较大等局限，但其开源免费特性使其成为主流的性能测试解决方案。
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本文详细介绍了JMeter性能测试工具的安装配置方法，包括Java环境准备、JMeter下载安装、环境变量配置、GUI/CLI模式启动等关键步骤。特别强调了Java版本选择（推荐JDK11/17）、JAVA_HOME配置、PluginsManager插件安装等企业级实践要点，并针对常见安装问题提供了解决方案。通过优化JVM参数和正确使用非GUI模式，可确保JMeter在大规模测试中的稳定运行。
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wang1290865309的博客
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JMeter测试计划是性能脚本的核心组织框架，作为所有测试组件的顶层容器，它定义了线程组执行方式、全局变量管理以及测试组件运行顺序。TestPlan承担五大职责：组织测试组件、管理运行方式、定义全局变量、设置脚本编码和加载插件资源。标准结构包含线程组、配置元件、逻辑控制器等层级组件，执行顺序遵循"前置→定时→取样→后置→断言→监听"的优先级。最佳实践建议将参数统一管理、按场景划分线程组、避免顶层放置取样器，并合理使用逻辑控制器。理解结构对设计、扩展和维护性能测试脚本至关重要。
01 jmeter插件以及安装
write1994的博客
12-09 182
Upgrades（可更新的插件）：即可以更新到最新版本的一些插件，一般显示为加粗斜体，可以通过点击截图右下角的Apply Changes and Restart Jmeter按钮来下载更新；Installed Plugins（已安装的插件）：即插件jar包中已经包含的插件，可以通过选中勾选框，来使用这些插件；Available Plugins（可下载的插件）：即该插件扩展的一些插件，可以通过选中勾选框，来下载你所需要的插件；01 通过从JMeter Plugins仓库下载目标插件的.jar文件。
jmeter如何让进行1w并发测试
03-21
<think>嗯，用户想了解如何配置JMeter来执行1万并发的性能测试。首先，我需要回忆一下JMeter的相关知识，确保信息准确。用户提到的并发数很高，达到1万，这可能涉及到分布式测试和资源优化的问题。 首先，JMeter本身单机的并发能力受限于硬件资源，比如CPU、内存和网络。所以，单机可能无法支撑1万并发，这时候需要考虑使用分布式测试，也就是多台机器同时运行JMeter来分担负载。需要提醒用户设置主控机和多个执行机，并确保它们之间的网络连接畅通，时间同步，而且防火墙设置正确。 然后，关于JMeter的配置，线程组的设置是关键。用户需要设置线程数、Ramp-Up时间和循环次数。对于1万并发，可能需要将线程数分成多个执行机来处理，比如每个执行机跑2500线程，总共4台。Ramp-Up时间要合理，避免瞬间启动太多线程导致服务器崩溃。可能需要逐步增加负载，比如设置较长的Ramp-Up时间，让线程逐渐启动。 接下来，HTTP请求的配置也很重要。用户需要确保正确配置协议、服务器地址、端口、路径和方法。对于高并发，可能需要使用连接池，调整超时设置，以及启用Keep-Alive来复用连接，减少建立连接的开销。 监听器的选择也很关键，高并发下如果使用太多监听器会消耗大量内存，导致OOM错误。应该建议使用简单数据写入文件，或者使用后端监听器，比如InfluxDB和Grafana组合来实时监控，这样不会占用太多资源。 参数化和数据池是另一个方面。为了模拟真实用户，需要不同的数据，比如用户登录信息。使用CSV文件读取数据，确保每个线程使用不同的数据，避免缓存影响测试结果。还要注意CSV文件的路径和配置是否正确。 断言和定时器可以增加测试的真实性。添加响应断言来验证请求是否成功，使用随机定时器模拟用户思考时间，避免所有请求同时发送，给服务器造成不真实的压力。 资源监控部分，JMeter本身可能不够，需要额外的工具，比如服务器监控工具（如Grafana+Prometheus）来跟踪CPU、内存、网络等指标。同时，JMeter的PerfMon插件可以监控服务器资源使用情况，帮助定位瓶颈。 分布式测试的具体步骤包括安装JMeter在所有机器上，配置主控机修改jmeter.properties中的remote_hosts，启动执行机的agent，然后运行测试。需要注意的是，执行机的数量要足够，网络带宽也要足够，否则可能成为瓶颈。 性能优化方面，建议使用命令行模式运行测试，节省GUI的开销。调整JVM参数，增加堆内存，避免GC问题。关闭不必要的监听器和日志，减少资源消耗。 结果分析阶段，生成聚合报告，关注平均响应时间、错误率和吞吐量。如果错误率高，需要检查服务器日志，确定是应用瓶颈还是资源不足。使用图形结果或HTML报告来可视化数据，更容易发现问题。 最后，根据引用内容，用户提到的引用[3]是关于JMeter实践的基本流程，比如抓取URL，设置线程组等。引用[2]提到其他工具可能更适合高灵活度测试，但JMeter在资源监控和报表方面可能需要补充工具。引用[1]强调明确测试目标和模拟真实场景，这在配置JMeter时需要特别注意，比如参数化和定时器的使用。 可能用户没有明确说出来的需求是，他们可能在实际操作中遇到了性能问题，或者需要确保测试结果可靠。需要提醒他们逐步增加并发，先做小规模测试，再逐步放大，避免直接1万并发导致系统崩溃。同时，测试环境和生产环境要尽可能一致，才能得到有意义的结果。 总结下来，步骤应该是：分布式环境搭建、JMeter配置优化、参数化数据、资源监控、结果分析，以及遵循性能测试的最佳实践，比如逐步加压和真实场景模拟。</think>### JMeter配置万级并发性能测试分步指南 #### 一、硬件与分布式架构 1. **单机限制突破**：单台JMeter最高支持约3000线程（与硬件配置相关），需采用分布式架构。推荐配置1台主控机 + 4台执行机（每台2500线程）[^3] 2. **网络要求**：主控机与执行机需保持千兆网络连接，建议部署在同一局域网内 3. **硬件规格建议**： - 执行机：16核CPU/32GB内存/SSD硬盘 - 主控机：8核CPU/16GB内存（主要用于协调测试） #### 二、核心配置步骤 1. **线程组设置**： ```java Number of Threads: 10000 Ramp-Up Period: 600 // 建议10分钟内逐步加压 Loop Count: Forever // 配合持续时间使用 ``` 2. **HTTP请求默认值**： ```xml <ConfigTestElement guiclass="HttpDefaultsGui" testclass="ConfigTestElement" testname="HTTP请求默认值"> <elementProp name="HTTPsampler.Arguments" elementType="Arguments"/> <stringProp name="HTTPSampler.domain">api.yourdomain.com</stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.port">443</stringProp> <stringProp name="HTTPSampler.protocol">https</stringProp> </ConfigTestElement> ``` 3. **连接池优化**： ```properties httpclient4.time_to_live=60000 // 连接存活时间 httpclient4.max_total=2000 // 每执行机最大连接数 ``` #### 三、关键优化策略 1. **JVM参数调整**（jmeter.sh）： ```shell HEAP="-Xms24g -Xmx24g -XX:MaxMetaspaceSize=512m" ``` 2. **禁用非必要组件**： - 移除View Results Tree监听器 - 使用简单数据写入器替代图形报表 3. **参数化实现**（CSV配置示例）： ```csv userId,userToken test001,a1b2c3d4 test002,e5f6g7h8 ... ``` #### 四、监控体系搭建 1. **服务器监控矩阵**： | 指标 | 工具 | 告警阈值 | |-------------|-------------------|----------| | CPU使用率 | Prometheus+NodeExporter | >85% | | 内存占用 | JMeter PerfMon | >90% | | 网络吞吐量 | iftop | 带宽80% | 2. **JMeter监控配置**： ```xml <kg.apc.jmeter.jmxmon.JMXMonCollector guiclass="kg.apc.jmeter.jmxmon.JMXMonCollectorGui" testclass="kg.apc.jmeter.jmxmon.JMXMonCollector" testname="PerfMon Metrics Collector"> <collectionProp name="metrics_settings"> <collectionProp name=""> <stringProp name="host">192.168.1.10</stringProp> <stringProp name="port">1234</stringProp> <stringProp name="metric">cpu</stringProp> </collectionProp> </collectionProp> </kg.apc.jmeter.jmxmon.JMXMonCollector> ``` #### 五、执行策略优化 1. **梯度加压方案**： ```python # 梯度加压脚本示例 phases = [ {'duration': 300, 'users': 1000}, # 5分钟加载1000用户 {'duration': 600, 'users': 4000}, # 10分钟加载至5000 {'duration': 900, 'users': 10000} # 15分钟达到目标并发 ] ``` 2. **异常处理机制**： ```java if (prev.isSuccessful()) { SampleResult.setIgnore(); // 成功请求不记录详细数据 } else { SampleResult.setDataEncoding("UTF-8"); SampleResult.setResponseData(prev.getResponseData()); } ``` #### 六、结果分析要点 1. **关键性能指标**： $$ TPS = \frac{Total\ Transactions}{Test\ Duration} $$ $$ Error\ Rate = \frac{Failed\ Requests}{Total\ Requests} \times 100\% $$ 2. **瓶颈定位流程**： ```mermaid graph TD A[响应时间超标] --> B{错误类型} B -->|5xx| C[应用服务器瓶颈] B -->|4xx| D[参数配置问题] B -->|Timeout| E[网络/中间件瓶颈] ```
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