JMeter 最大并发数

最新推荐文章于 2025-11-25 16:05:20 发布
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#Jmeter #并发数

本文探讨了JMeter并发性能测试的限制因素及如何通过集群模式提高并发量。介绍了单机并发受到内存和CPU的影响，并提供了具体实例。同时，详细说明了设置JMeter集群模式的步骤。

最近接触到一个问题：JMeter的最大并发是多少？
特查过资料记录一番：

  1. 单台机器的话：看机器配置，一般受内存和cpu影响。
    比如我目前的电脑：很久以前的组装机，运存8G（实际可用7.81G），处理器:Inter pentium cpu g3260 3.30GHZ，跑到200并发的时候已经出现JMeter报错了，网上有的人说可以跑到500，可能这就是差距…

  2. 使用JMeter的集群模式提高并发量
    步骤：

    1. 在所有期望运行 JMeter 作为 Load Generator 的机器上安装 JMeter，并确定其中一台机器作为 Controller，其他的机器作为 Agent。
    2. 运行所有 Agent机器上的JMeter-server.bat文件
      1. 假定我们使用两台机器 192.168.0.1 和 192.168.0.2 作为 Agent，在Controller 机器的 JMeter 安装目录下找到 bin 目录，再找到 JMeter.properties 这个文件，使用记事本或者其他文字编辑工具打开它；
      2. 在打开的文件中查找remote_hosts=这个字符串，你可以找到这样一行remote_hosts=127.0.0.1。其中的127.0..0.1表示运行 JMeter Agent的机器，这里需要修改为remote_hosts=192.168.0.1:1664,192.168.0.2:1664—,其中的 1664 为 JMeter 的 Controller 和 Agent 之间进行通讯的默认 RMI 端口号；
    3. 保存文件，并重新启动 Controller 机器上的JMeter.bat，并进入 Run -> Remote Start 菜单项。
    4. 启动：
      1. （Linux）启动的时候可以自己指定IP,比如：./JMeter-server-Djava.rmi.server.hostname=192.168.0.1
      2. （Windows）如果想要指定ip启动，可以修改jmeter.bat文件，然后再界面上指定远程启动

参考资料：https://blog.youkuaiyun.com/fanjeff/article/details/66970387

Jmeter性能压测 —— 最大并发数估算
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使用Jmeter测试系统支持的最大并发登录用户数实战
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jmeter 最大并发用户数是最大线程吗
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1．测试计划是使用 JMeter 进行测试的起点，它是其它 JMeter 测试元件的容器。 2．线程组：代表一定数量的并发用户，它可以用来模拟并发用户发送请求。实际的请求内容在Sampler中定义，它被线程组包含。可以在“测试计划->添加->线程组”来建立它，然后在线程组面板里有几个输入栏：线程数、Ramp-Up Period(in seconds)、循环次数，其中Ramp-Up Period(in seconds)表示在这时间内创建完所有的线程。如有8个线程，Ramp-Up = 200秒，那
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jmeter混合并发怎么测最大并发数
08-31
<think> 嗯，用户这次问的是JMeter混合并发测试中测量最大并发数的方法。从引用内容看，用户可能是个测试工程师，正在设计压力测试方案，需要精准定位系统瓶颈所在。用户提到的“混合并发”很关键，说明被测系统存在多种业务场景交互，这比单一接口测试复杂得多。 用户引用[3]中关于Ramp-Up Period的解释是基础，但混合场景需要更精细的调控。引用[2]提到的生产者/消费者模型和流控机制也值得借鉴，不过需要扩展到通用业务场景。用户真正需要的可能是既保证测试全面性又能精准暴露瓶颈的方法。 测量最大并发数的核心矛盾在于：既要持续加压逼近系统极限，又要区分不同业务的权重。比如登录接口和支付接口的并发比例固定为3:1，那么加压时这个比例不能乱。阶梯加压法最稳妥，但需要特别关注关联业务链——如果购物车接口先崩溃，整个交易链路就断了。 混合场景的线程组配置要注意三点：一是业务比例用线程数权重实现，二是设置全局同步定时器保证并发峰值对齐，三是用事务控制器包裹业务链。监控方面，用户引用[2]提到的OS层连接数和流控机制是重点，Web服务器和数据库的连接池指标也要监控。 用户可能还隐含了一个需求：如何区分系统软瓶颈和硬瓶颈。比如当吞吐量曲线出现平台期时，要教ta通过资源监控判断是应用线程池耗尽还是数据库CPU瓶颈。引用[3]的JMeter报告里，响应时间标准差突然增大就是关键信号。 </think> 使用JMeter进行混合并发测试时测量最大并发数，需结合阶梯加压策略与系统资源监控，以下是详细步骤： --- ### **1. 混合场景建模** - **业务比例分配**：根据实际业务权重，按比例分配各接口的线程数。 *示例：登录:浏览:下单 = 3:5:2，则线程组中设置权重为30%、50%、20%。* - **关联性处理**：使用**事务控制器**封装完整业务链（如：登录→浏览→下单），确保模拟真实用户行为[^1]。 --- ### **2. 阶梯式加压策略** - **增量加压配置**： ```markdown 线程组设置： - 起始线程数：50 - 每60秒增加50线程（Ramp-Up Period=60） - 峰值线程数：N（目标最大并发数） ``` - **同步定时器**：添加`Synchronizing Timer`，设置超时时间与释放数量，模拟瞬时并发高峰[^3]。 --- ### **3. 关键监控指标** | **指标** | **阈值判断** | **监控工具** | |-------------------|---------------------------------|--------------------------| | 吞吐量（TPS） | 持续下降时系统已达瓶颈 | JMeter Aggregate Report | | 响应时间 | > 3倍基线值或持续上升 | Response Time Graph | | 错误率 | > 1%应立即停止加压 | Assertion Results | | 系统资源 | CPU≥90%或内存溢出 | Grafana+Prometheus | --- ### **4. 最大并发数判定方法** 1. **拐点分析法**： - 逐步增加线程数，当**TPS曲线趋平**（如下图）且错误率骤升时，前一阶梯值为临界点。 $$ \text{Max Threads} = \text{Peak TPS Stage} - 10\% $$ ![JMeter阶梯加压示意图](https://example.com/step-load.png)*（示意图：TPS随线程增长变化曲线）* 2. **二分法逼近**： - 设定区间（如100-1000线程），通过多次测试缩小范围： ```python while (high - low > threshold): mid = (low + high) // 2 if error_rate(mid) < 1%: low = mid else: high = mid ``` 最终`low`即为最大并发估计值。 --- ### **5. 资源瓶颈定位** - **连接池耗尽**：监控数据库连接等待数（如MySQL `Threads_connected`）[^2]。 - **队列堆积**：检查中间件队列深度（如RabbitMQ `Ready Messages`）[^2]。 - **线程阻塞**：使用`jstack`分析Java应用线程状态。 --- ### **6. 报告关键结论** ```markdown 测试结论： - **最大稳定并发**：850线程（TPS=1200/s，响应时间<1.5s，错误率0%） - **系统瓶颈**： 1. MySQL连接池不足（最大连接数200，实际需求≥300） 2. Redis缓存响应延迟>200ms（网络带宽限制） 优化建议： ▶ 扩容数据库连接池 + Redis集群分片 ``` ---
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