Jmeter压测具有业务关联性的接口--流程压测

本文介绍了如何使用JMeter进行具有业务关联性的接口压测,强调了在整个业务交易过程中,每个接口性能的重要性。通过整理接口关联关系,创建线程组,设置JSON Extractor进行参数传递,详细阐述了配置步骤,确保接口按顺序调用并传递所需参数。

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问题:除了单接口压测之外,很多业务需要组合压测,即整个业务串联压测,原因是单接口压测符合业务标准后,往往整个业务下来性能还是打不到预期的业务标准,因此,在整个业务交易过程中,每个接口的性能指标,具有相对真实性

重点讲述Jmeter中实现关联业务接口压测,并且在不同接口中传递参数的配置

1、首先整理出业务关联关系的接口,并且明确接口中有没有数据传递关系,即:A接口的返回数据需要B调用

2、jmeter中创建一个线程组,并且将这些关联关系的接口放到同一个线程组中,并且按照先后关系依次添加请求

3、在被依赖接口中添加组建JSON Extractor,如图:

4、配置组建,假如:发券接口返回的响应为JSON格式:{“test”:"test1",data{"test2":"test2","test3":"test3"}}

配置参数传参,填写如下两个参数:

name  of created variables:参数名称,被其它接口调用是传的参数

JSON Path expressions

<think>好的,用户的问题是如何在使用JMeter进行试时确保业务流程的完整性。我需要结合用户提供的引用内容,特别是引用[1]、[3]、[4]中的信息,来给出方法和最佳实践。 首先,业务流程完整性意味着试要覆盖所有关键步骤,确保每个环节在力下正常工作。引用[1]提到性能试需要发现和解决问题,提高用户体验,所以试设计必须全面。可能需要建议用户梳理业务流程,识别关键路径,并设计覆盖这些路径的试场景。 接下来,用户可能需要参数试数据,避免重复数据导致的问题。引用[3]提到了CSV可变参数和用户自定义变量,这说明参数化是重要的一环。需要提到使用CSV Data Set Config来动态替换变量,确保每次请求使用不同的数据,模拟真实场景。 断言机制也很关键。引用[3]提到状态码断言和响应时间要求,这样可以验证每个请求是否成功,响应是否符合预期。需要建议用户添加响应断言、JSON断言或XPath断言,以及检查业务状态码,确保每个步骤的正确性。 事务控制器和逻辑控制器能帮助组织试步骤,确保流程的顺序正确。比如,事务控制器可以将多个请求组合成一个事务,统计整体响应时间。逻辑控制器如If Controller和While Controller可以处理动态流程,比如依赖前一步的结果。 关联处理也是必须的,比如Session ID或Token。需要提到使用正则表达式提取器或JSON提取器来获取动态参数,并在后续请求中使用。 关于最佳实践,引用[4]指出试结束的标志包括场景覆盖和问题修复。因此,需要建议用户进行多场景覆盖,包括正常和异常情况,并设置合理的断言和监听器。同时,持续监控系统资源,分析结果,进行迭代优化。 最后,性能试报告需要包含业务流程完整性的验证结果,引用[4]提到试报告要满足上线要求,所以报告应详细记录每个步骤的通过率和问题点。 需要确保回答结构清晰,分点列出方法和实践,并自然地融入引用内容作为支持。同时,生成的相关问题要围绕JMeter试的扩展知识,帮助用户进一步学习。</think>在使用JMeter进行试时,确保业务流程完整性的方法和最佳实践可分为以下步骤: --- ### 一、设计阶段的关键方法 1. **梳理业务流程** - 明确业务场景中的关键路径,例如用户登录→浏览商品→下单支付→订单查询。需覆盖所有核心交互节点[^1]。 - 使用JMeter的`逻辑控制器`(如**事务控制器**)将多个步骤合并为一个完整事务,统计整体响应时间。 2. **参数化动态数据** - 通过`CSV Data Set Config`实现动态参数替换,例如用户ID、商品编号,避免重复数据导致流程异常[^3]。 - 对依赖前序结果的参数(如订单号)使用`正则表达式提取器`或`JSON提取器`进行关联。 3. **断言验证业务逻辑** - 添加`响应断言`检查HTTP状态码、响应内容中的业务标识(如"支付成功")。 - 对JSON/XML格式的响应,使用`JSON断言`或`XPath断言`验证数据准确性。 --- ### 二、执行阶段的最佳实践 1. **多场景覆盖试** - 模拟真实用户行为比例(例如80%浏览、15%下单、5%退款)。 - 使用`吞吐量控制器`分配不同业务操作的权重。 2. **异常流程处理** - 在`If Controller`中设置条件分支,模拟支付失败、库存不足等异常场景。 - 通过`BeanShell脚本`动态修改请求参数(如超时触发重试逻辑)。 3. **资源与链路监控** - 集成`Prometheus`或`Grafana`监控服务器CPU、内存、数据库连接池等指标。 - 使用`分布式试`模拟高并发,确保网络链路和中间件(如Redis、MQ)的稳定性。 --- ### 三、结果分析与优化 1. **完整性验证指标** - 检查各步骤的`通过率`和`错误率`,确保所有子事务均成功执行[^4]。 - 分析`聚合报告`中的业务链路响应时间分布(如登录平均200ms,支付不超过1s)。 2. **迭代优化流程** - 根据日志定位失败原因(如数据库死锁、接口超时),优化代码或调整超时阈值[^4]。 - 使用`阶梯式加`(Stepping Thread Group)逐步增加负载,观察系统临界点。 3. **试报告规范** - 报告中需包含业务流程完整性的专项分析,例如:“支付环节在500并发时错误率上升至8%,原因为第三方接口限流”[^4]。 --- ### 示例JMeter脚本片段 ```java // 事务控制器:模拟下单流程 TransactionController("下单流程") { HTTP Request("添加购物车", "/cart/add?productId=${productId}"); HTTP Request("提交订单", "/order/create", Body: { "userId": "${userId}" }); // 正则提取订单号 Regex Extractor("orderId", "orderId\":\"(.*?)\""); HTTP Request("支付订单", "/pay?orderId=${orderId}"); Response Assertion("支付成功", contains "status:SUCCESS"); } ``` ---
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