142、性能压测-压力测试-Apache JMeter安装使用

最新推荐文章于 2024-06-06 16:51:12 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-06 16:51:12 发布 · 195 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍如何使用JMeter搭建压力测试环境，包括下载与解压软件、设置中文界面、创建线程组模拟用户行为以及添加HTTP请求定义测试目标。以gulimall.com为例，演示如何调整堆内存以优化测试效果。

下载后解压

双击后出现

选择中文

新建一个线程组

这就是用来模拟用户的

 

添加 HTTP 请求，相当于我们创建了 压力测试的目标

 

 

百度的网址，都可以进行分析

来测试我们的域名：http://gulimall.com/

调大堆内存

142.性能压测-压力测试-Apache JMeter安装使用
Java基础代码
09-24 147
性能压测-压力测试-Apache JMeter安装使用 1.JMeter安装 网址 https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 进入到bin目录,点击jmeter.bat启动; Mac系统启动JMeter 1.cd apache-jmeter-5.3 2.cd bin 3.sh jmeter 2.切换语言 Options-Choose Language - Chinese(Simp...) 3.模拟测试 第一步:添加线程组 线程数:200个,相当于
谷粒商城实战笔记-142-性能压测-压力测试-Apache JMeter安装使用
epitomizelu的专栏
08-08 1401
JMeter官网下载安装包。
day87-性能压测-压力测试-Apache JMeter安装配置使用+最大堆内存设置调优
JavaCoder_juejue的博客
01-21 503
1.下载安装 https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 下载如下zip文件 下载好后解压 2.运行 找到bin目录下的如下bat文件双击即可运行 3.配置 启动后字体巨小无比 (1)改bin目录下的properties文件里的默认字体 (2)打开界面后字体还是很小于是...如下，多点几下 (3)语言选择简体中文 页面变成这样总算舒服点了 4.使用 我们测试都是模拟多少个人同时请求某接口来测试其性能怎样 (1)...
Apache JMeter压测安装使用
Jack魏
08-12 711
Apache JMeter™应用程序是一个100%纯Java开源应用程序，旨在负载测试功能并测量其性能。它最初是为测试Web应用程序而设计的，但后来扩展到其他测试功能。Apache JMeter可用于测试静态和动态资源，Web动态应用程序的性能。它可用于模拟服务器，服务器组，网络或对象上的重负载，以测试其强度或分析不同负载类型下的整体性能。...
压力测试-性能指标-Jmeter使用-压力测试报告
yu_fu_a_bu的博客
06-06 2064
压力测试性能指标-Jmeter使用-压力测试报告 .压测目的 2.性能指标 3.Jmeter 3.1Jmeter使用 3.1.1运行Jmeter 3.1.2添加线程组 3.1.3设置HTTP请求 3.1.4设置监视器 3.2查看Jmeter压测结果 3.2.1查看结果树 3.2.2查看汇总报告 3.2.3查看聚合报告 3.2.4查看汇总图
性能测试-压力测试-jmeter简单实战
MC_666的博客
03-01 4516
介绍了压力测试的性能指标和用工具jmeter进行压力测试
141-150、性能压测-压力测试-基本介绍、Apache JMeter安装、JMeter在windows下地址占用bug解决、堆内存与垃圾回收、jvisualvm使用、中间件对性能的影响、优化吞吐量
zouxuhang的博客
11-30 338
141、性能压测-压力测试-基本介绍 142、性能压测-压力测试-Apache JMeter安装使用 143、性能压测-压力测试-JMeter在windows下地址占用bug解决 144、性能压测-性能监控-堆内存与垃圾回收 145、性能压测-性能监控-jvisualvm使用 146、性能压测-优化-中间件对性能的影响 147、性能压测-优化-简单优化吞吐量测试 148、性能压测-优化-nginx动静分离 149、性能压测-优化-模拟线上应用内存崩溃宕机情况 150、性能压测-优化-优化三级分类数据获取
Jmeter 性能压测-测试通过标准参考
2301_77645573的博客
05-14 1233
建议：可以不要管什么性能指标，直接开始测试，测试完成后，将测试结果发送给相关人员进行评估，最终决定测试结果是否满足系统性能要求。④而当超过8秒后仍无法得到响应时，用户会觉得系统糟糕透了，或认为系统已经失去响应。③如果响应时间在5~8秒之间，用户会觉得系统响应速度很慢，但还可以勉强接受。②如果响应时间在2~5秒之间，用户会觉得系统的响应速度还可以。2、用户感知正常响应时间的标准（2-5-8原则）①如果响应时间在2s内，用户会觉得系统很快。②万级数据量查询响应时间：8秒内。①普通业务操作响应时间：5秒内。
Apache JMeter压力测试工具 v5.6.3.zip
03-18
Apache JMeter是一款强大的开源性能测试工具，主要用于模拟大量并发用户对Web应用进行负载和压力测试。JMeter由Apache Software Foundation开发，支持多种协议，包括HTTP、FTP、SMTP、JDBC等，因此它不仅可以用于...
精选资源
apache-jmeter-5.4.3，接口压测工具jmeter
07-05
Apache JMeter是一款强大的开源接口压测工具，由Apache组织开发并维护，主要应用于对软件进行压力测试，确保系统在高负载下仍能稳定运行。它最初设计用来测试Web应用，但随着时间的发展，JMeter的功能已经扩展到支持...
精选资源
apache-jmeter-5.5压力测试工具
06-03
因此要确保项目上线稳定可靠，必须要性能压力测试，便于早发现服务问题，早解决性能问题。 降本提效 ，始终是技术人员在企业中最能体现价值的核心技能。 当然，随着公司规模的扩张，部门扩张对每个人的要求不再是...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
12-22
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
Apache JMeter 5.1.1：全面的服务器与接口性能测试工具
- **压力测试**: 这是JMeter最主要的功能之一，能够模拟高负载下系统的运行状况，测试系统在超过正常负载情况下的表现。 - **apache-jmeter-5**: 这个标签代表了JMeter这个软件在5.x版本系列中的一个状态，随着版本...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值