jmeter qps tps

本文通过使用JMeter工具,设置每秒查询率(QPS)为20的方式对百度网站进行性能测试,详细介绍了如何配置线程组、HTTP请求及查看响应时间的方法。实践过程包括下载JMeter、设置线程数、Ramp-Up周期等步骤。

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背景:一直没搞清楚qps、tps、响应时间是什么意思。看完jmeter和qps的教程后,豁然开朗。利用jmeter,设置qps为20对百度进行性能测试 ,可以得出百度的响应时间。于是明白,原来QPS是外界的,不受系统本身控制。

 

目标:利用jmeter,设置qps为20对百度进行性能测试 ,得出百度的响应时间。对此要求,进行实践。

 

环境:jmeter3.0+win7_x64

 

步骤:

1、下载并解压jmeter.

 

2、根据教程,进行如下设置

2.1、设置线程组,线程数设置为20,Ramp-Up Period设置为10(单位是秒),这样表示1秒加2个线程。

2.2、添加HTTP请求,即对哪个 URL进行测试。

2.3、添加查看方式,可以是表格形式,也可以看聚合报告

2.4、在聚合报告中,Average就是响应时间,Throughput是吞吐量,可以简单理解为QPS。

 

以下是参考资料:

1、jmeter+qps参考资料

2、小坦克的jmeter入门教程,比较基础

3、jmeter入门教程2,解释了线程组的含义

4、jmeter报告字段扩展教程

5、jmeter和TPS的计算

 

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PS:如果设置了2个线程,并且循环次数为2,那么将会4次请求,请注意。

### 使用 JMeter 测量 QPSTPS #### 配置环境 为了使用 JMeter 进行性能测试并计算 QPSTPS,首先需要完成 JMeter 的安装和基本配置。可以从官方提供的链接下载最新版本的 JMeter[^3]。 #### 创建测试计划 在 JMeter 中创建一个新的测试计划,并按照以下步骤设置: 1. **线程组配置** - 添加一个线程组(Thread Group),用于定义虚拟用户的数量以及它们的行为模式。 - 设置 `Number of Threads` 来指定并发用户数。 - 设置 `Ramp-Up Period (in seconds)` 定义启动所有线程所需的时间。 - 设置循环次数或者持续时间以控制测试运行周期。 2. **HTTP 请求采样器** - 在线程组下添加 HTTP Request Sampler 或者其他类型的请求采样器,具体取决于目标应用程序的服务类型。 - 填写 URL 地址和其他必要的参数信息以便模拟真实场景下的访问行为。 #### 计算 TPS 通过观察聚合报告中的 Throughput 字段可以得到系统的事务处理能力即 TPS 值。此字段表示单位时间内成功执行了多少次操作或交易[^2]。 ```plaintext TPS = 样本数 / 运行时间 ``` #### 获取 QPS 数据 虽然 JMeter 自身并没有直接提供名为 “QPS” 的指标项,但是可以通过分析响应时间和请求数目间接推导出来。通常情况下,在稳定状态下如果忽略网络延迟等因素影响,则有如下关系成立: ```plaintext QPS ≈ 成功样本数 ÷ 实际耗时(秒) ``` 需要注意的是实际应用当中可能还需要考虑失败率等问题从而调整上述公式的适用范围。 以下是基于以上理论的一个 Python 小脚本来帮助快速估算这两个重要数值: ```python def calculate_tps_qps(total_samples, elapsed_time_in_seconds): tps = total_samples / elapsed_time_in_seconds qps = tps # Assuming each transaction corresponds to one query under ideal conditions. return round(tps, 2), round(qps, 2) total_samples = float(input("Enter the number of successful samples: ")) elapsed_time_in_seconds = float(input("Enter test duration in seconds: ")) tps_value, qps_value = calculate_tps_qps(total_samples, elapsed_time_in_seconds) print(f"Calculated TPS: {tps_value}") print(f"Estimated QPS: {qps_value}") ```
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