qq_41596734的博客

本文章为学习笔记，内容是性能场景收集以及如何分析。

nc连接百度2次，使用命令netstat -natp查看就会重新连接一次百度请求百度。

修改方法：在jmeter的bin目录下，修改jmeter.properties 中的jmeterengine.force.system.exit=true，去掉前面的#号，让配置生效。根据经验：HEAP最多设置为物理内存的一半，如果HEAP超过物理内存的一半，会导致Jmeter运行变慢甚至内存溢出，原因是Java比较吃内存，占CPU。内存溢出是指你应用的内存已经不能满足正常使用了，堆栈已经达到系统设置的最大值，进而导致崩溃，这事一种结果描述；

然后把该脚本放到Linux服务器上面，并把jmeter mysql驱动放到服务器上面，修改jmeter的mysql驱动路径信息。注意：驱动8.0需要jdk1.8+才行，5.1.46既可以满足jdk版本又能满足mysql库是8和5.7，比较好！注意：报错的警告信息也有深入了解具体是什么问题，因为过程中的警告可能就会影响你的运行结果。在windows电脑写jmeter脚本连接数据库连接成功。运行jmeter脚本报错。执行运行命令，没有报错。

安装 OPC UA 扩展：JMeter 默认不支持 OPC UA 协议，但你可以通过安装适当的插件来添加对 OPC UA 的支持。在 OPC UA Sampler 的配置界面，设置 OPC UA 服务器的相关信息，如服务器地址、端口等。配置读取和写入操作：在 OPC UA Sampler 的配置界面，你可以设置要执行的 OPC UA 操作，如读取变量、写入变量等。通过使用 OPC UA，工业自动化系统中的设备、传感器、控制器和应用程序可以实现标准化的通信和数据交换，提高系统的互操作性、可靠性和安全性。

重点难点：需求分析、性能诊断调优1 测试流程1.1 需求分析产品规格：产品经理会告诉做一个什么功能用户模型：用户数量、用户使用时间段、用户喜欢使用的功能系统数据：基础数据和业务数据是因为性能测试需要大量的数据，数据少了，和数据相关的性能问题测不准确，造数据的原则：宁多勿少系统架构：web系统：浏览器-nginx-tomcat-redis-mysql运维日志：进一步确认真实用户的数据和行为市场计划：帮助我们考虑系统性能的扩展性的项目管理计划：帮助我们明确测试点的优先级1.2 方案设计

1 参数化出现的问题1）数据不均衡同一个数据执行混合场景测试，在这种情况下对服务器的压力和真实环境下的完全不一样。有时我们不得不造很多参数化数据，也有很多工程师不考虑数据库表中的数据直方图，就直接在少量的参数化数据中创建了大量的相关记录。比如说在银行系统中造出大量的个人流水记录。2）参数化数据量不足使用少量的参数化数据进行大量业务操作的场景，会导致压力和真实场景不一致。2 参数化疑问参数化数据应该用多少数据量？参数化数据从哪里来？参数多与少的选择对系统压力有什么影响？参数化数据在数据库中的

http传输示意图1）交互过程中，数据经过了Frame、Ethernet、IP、TCP、HTTP。不管是发送和接收端，都必须经过这些层。每层有问题，都会影响HTTP传输。2）每次传输中，每一层都会加上自己的头信息。他们一般不会出问题。但是出现问题后非常难定位问题。3）HTTP是请求-应答的模式。就是说，有请求，就要有应答。没有应答就是有问题。4）客户端接收到所有内容之后，还要展示。而这个展示的动作，就是前端的动作。在当前主流的性能测试工具中，都是不模拟前端时间的。...

1 性能测试分析能力阶梯度1）工具操作：包括压力工具、监控工具、剖析工具、调试工具。2）数值理解：包括工具中输出所有的数据。3）分析：包含趋势分析、相关性分析、证据链分析，理解了工具产生的数值之后，还要把他们的逻辑关系想明白。4）调优：有了分析后，选择调优方案。2 分析是做性能测试最重要阶段性能分析思路：1）瓶颈的精准判断2）线程递增的策略3）性能衰减的过程4）响应时间的拆分5）构建分析决策树6）场景的对比2.1 瓶颈的精准判断2.1.1 TPS曲线对性能瓶颈做出判断是性能分

1）添加CSV Data Set Config，并填入对应信息上传文件信息文件填入数据如下2）创建http请求，入参写入变量名称3）创建察看结果树

1 并发数概念并发数是15TPS，就是1秒内整个系统处理了15个事务。2 在线用户数、并发用户数怎么计算总共有30个用户，有10个用户数没有任何动作，有20个就是并发用户数，这时的并发度就是2/3*100%.为了能hold住更多的用户，还会把一些数据放到redis这样的缓存服务器中。所以在线用户数就可以看缓存内存1）如果有10000个在线用户数，并发度1%，那么显然并发用户数就是100.2）如果每个线程的20TPS，显然只要5个线程（压力机的5个线程）3）对于Server，它是处理就是100

性能指标解释1）TPS：每秒事务数TPS 之所以重要，是因为它可以反应出一个系统的处理能力。2)QPS：数据库中 SQL 的每秒执行条数如果描述的是前端的每秒查询数，那就不包括插入、更新、删除操作了。显然这样的指标用来描述系统整体的性能是不够全面的。所以不建议用 QPS 来描述系统整体的性能，以免产生误解。3）RPS：每秒请求数RPS（Request per second），每秒请求数。看似简单的理解，但是对于请求数来说，要看是在哪个层面看到的请求，因为请求这个词，实在是太泛了4）HPS（H

1 创建线程1个线程循环3次2 添加请求默认值，输入通用的域名3 添加交替控制器Interleave Controller4 在交替控制器下面分别添加两个http请求5 在外面再加入一个http请求6 添加察看结果树，进行运行，观察到交替控制器的http请求和线程外面的http请求是交互运行的...

1 关键词概念吞吐量：是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。响应时间：在网络上，指从空载到负载发生一个步进值的变化时，传感器的响应时间。在这个图中，定义了三条曲线、三个区域、两个点以及三个状态描述。三条曲线：吞吐量的曲线（紫色）、使用率 / 用户数曲线（绿色）、响应时间曲线（深蓝色）。三个区域：轻负载区（LightLoad）、重负载区（Heavy Load）、塌陷区（Buckle Zone）。两个点：最优并发用户数（

1 概念性能测试针对系统的性那个你指标，建立性能测试模型，制定性能测试方案、制定监控策略，在场景条件之下执行性能测试场景，分析判断性能瓶颈并调优，最终得出性能结果来评估系统的性能指标是否满足既定值2 性能测试指标理论上有时间指标、容量指标、资源利用率指标。其实把系统压死也是指标3 性能测试模型3.1 业务模型是什么我们有10种业务，但不是每个业务都需要并发量，可能只有2个业务需要，那就要把这些业务进行统计，哪个业务并发多，哪个业务并发少，做压力就需要控制好比例3.2 线上导流做模型很多互联

BeanShell 变量Jmeter在它的Beanshell中内置了变量，用户可以通过变量与Jmeter进行交互实例：查询请求1、线程组下面创建一个HTTP Header Manager，编写请求头的信息2、创建HTTP Request，输入请求接口地址、数据等信息，注意：请求参数化的地方用变量3 在http request下面创建一个beanshell praprocessor，并对变量进行赋值编码，该脚本以java语言为基础4、创建察看结果树，选择json格式查看返回数据，点击右上角

1 学习常用性能测试工具，例如Jmeter安装配置、脚本开发、常用组件、常用函数、脚本增强、元件执行顺序和优先级、Jmeter多协议脚本开发、Jmeter NGUI运行、Jmeter二次开发2 学习Linux相关内容1、Linux基础知识：安装、常用命令2、Linux性能指标：1）进程：概念、状态、命令ps2）系统负载：基础知识、性能指标、分析和诊断3）CPU：基础知识、性能指标详解、分析诊断命令、性能实战分析4）内存：内存基础知识、性能指标详解、分析诊断命令、性能实战分析、参数调优5）磁

1 cpu和程序的执行PC：程序计数器堆栈指针：每个程序都有一个栈PSW：程序的状态2 CPU两种运行状态：用户态、内核态Linux内部结构top命令查看CPU sy：内核消耗的指标；us ：用户消耗的指标一般us：ys=4:!3 CPU的多核和多线程物理核：逻辑核：超线程：cpu信息保存在/pro/cpuinfo查看cpu核数的方法1）统计物理核个数cat proc/cpuinfo | grep ‘physical id’ | sort | uniq | wc -l

1 认识线程组实例1：1秒中启动100个线程*101、脚本文件，创建线程组，java请求2、监听线程活跃数注意：观察的时候需要看稳定的阶段2 实践场景性能需求：需求能支持5个用户并发访问，响应时间在3秒内，错误率不超过2%性能需求：访问首页的响应时间不超过3秒，最多能支持多少用户并发估一个最大的并发数进行压测1.1 jp@gc - Ultimate Thread Group介绍该插件跟Stepping Thread Group线程组有些类似，不过这个是多个线程组设置的结合。执行的

1 Tomcat都是需要有一个web应用服务器来承载系统的正常运行。web应用服务器就是用接受与处理的。非常典型的就是Tomcat，是一款servlet容器。8.5x版本是市场主流版本。2 Tomcat环境部署1、下载jdk1.8x2、下载Tomcat8.5xLinux系统：startup.sh启动Windows系统：startup.bat启动3 Tomcat性能调优1、嵌入式部署2、protocol：bio、nio、nio2、aprnio同步非阻塞...

获取到一个上传项目信息的接口1）需求请求签名2）调用同一接口间隔时间不能小于1秒测试步骤1）模拟实际用户，使用阶梯型线程加压进行模拟，这里使用的是 阶梯式加压 jp@gc-Stepping Thread Group (deprecated)2）添加用户参数组件3）添加JSR223取样器获取接口需要的请求签名信息JSR223取样器允许执行JSR223脚本代码用于创建/更新所需的某些变量，相比于BeanShell 取样器，JSR223取样器+groovy脚本具有可大大提高性能的功能（编译），同

安装pymysql，在pycharm中安装最好，中间用命令安装到script一直报错！！！下面是造数据的详细代码数据库中已 创建好数据库create table if NOT EXISTS data_stu1(id int auto_increment primary key,name VARCHAR(10),sex char(3),school VARCHAR(25),hobby VARCHAR(25),home VARCHAR(25),enter_data VARCHAR(25),

1 阶梯式加压 jp@gc-Stepping Thread Group (deprecated)适用：需求是阶梯型的压力测试场景测试场景：每1秒内加压100并发，600个并发持续20分钟，每5秒停掉100个。2 JSR223 Sampler相比于Beanshell取样器，JSR223取样器+groovy脚本具有可大大提高性能的功能（编译），同时支持更多的脚本语言，所以使用编写脚本时不建议使用BeanShell取样器，3 jp@gc - Active事件 Threads Over Time不

性能测试一级目录二级目录三级目录1 性能测试概念1.1 测试人员理解软件性能？【面试题】查询速度比较慢的原因是什么？1.2 性能测试点1.2.1 并发用户数1.2.1.1 系统用户数：软件系统注册的用户总数1.2.1.2 在线用户数1.2.2.3 并发用户数1.2.2 响应时间1.2.3 吞吐量1.2.4 性能计数器（思考时间）2 测试流程2.1 性能测试需求分析2.2 性能测试方案设计2.2.1 需求分析2.2.2 系统分析2.2.3 业务分析2.3.4 测试组网2.3.5 测试场景2.3.6 测试工具3

第一次用Python写性能测试，遇见了返回数据编码问题？所遇问题的编码过程#发送性能测试请求脚本试验#导入类库import requests#定义访问地址url="http://www.51testing.com/html/index.html"#发送请求response=requests.get(url).textprint(response)运行结果解决办法#发送性能测试请求脚本试验#导入类库import requests#定义访问地址url="http://www