性能测试_Jmeter_Elasticsearch

本文介绍了一个ES集群的性能测试过程,包括对3节点结构的读写删操作,并发测试及数据完整性和错误率验证。

这里总结一下对一个ES 集群做的性能测试。公司的ES集群是3节点结构。分片的引入保证了其中一个节点挂掉的情况下,其他两个节点仍然可以正常工作。我们测试思路是在并发情况下,对三个节点读写删操作。验证数据完整性,错误率。

  1. 设计一个数据供应接口。content可以被下面使用。
  2. post一个写方法
  3. put一个改方法
  4. post一个删除方法

如下图所示:

在http请求里面,我们会通过构造一个api接口返回内容数据,提供下面使用。需要一个正则表达式提取返回值

索引写数据里面

在索引改写数据里面

 

索引删除数据 

 备注一下上面的id_count 通过一个随机变量产生。使用过ES的同学应该都清楚上面这些query命令,或者可以bing一下查询。

我们在线程里面创建单位时间并发量,可以实现对这3个接口的增删改操作。在聚合报表检查错误率。

### 使用 JMeter 进行电商网站性能测试 #### 背景概述 Apache JMeter 是一款功能强大的开源性能测试工具,广泛应用于 Web 应用程序的负载、压力和性能测试。它支持多种协议,包括 HTTP/HTTPS、SOAP、FTP 和 JDBC 等[^1]。在电商领域,JMeter 可用于模拟真实的用户行为并评估系统的响应能力。 --- #### 测试准备阶段 为了确保测试的有效性和准确性,在开始之前需要做好充分的准备工作: 1. **定义测试目标** 明确要测试的具体指标,例如页面加载时间、并发用户数下的系统稳定性以及数据库查询效率等[^4]。 2. **配置线程组 (Thread Group)** 默认的 `Thread Group` 提供基本的压力设置选项,但如果希望实现更复杂的场景(如梯度递增),可以考虑使用插件 `Ultimate Thread Group` 来完成动态加压的需求[^2]。 3. **数据参数化** 避免重复使用相同的 ID 或其他固定输入值,因为这可能导致缓存命中率过高从而影响结果的真实性。推荐利用 CSV 文件通过 `CSV Data Set Config` 组件导入多样化的测试数据。 --- #### 构建典型电商场景脚本 以下是构建一个完整的电商性能测试流程的关键步骤: 1. **首页浏览** 模拟大量用户的随机访问操作,验证服务器处理静态资源的能力。可以通过 URL 参数变化或者图片懒加载等方式增加复杂度。 2. **商品详情页加载** 对特定的商品类别发起请求,并记录其平均响应时间和吞吐量表现。注意引入不同的 SKU 编号以减少单一路径的影响。 3. **加入购物车与结算过程** 设计多步交互逻辑链路,覆盖从添加至购物篮直至最终提交订单的过程。此环节需特别关注事务的成功率统计。 4. **支付接口调用** 若涉及第三方支付网关,则应单独隔离这部分流量以便分析跨平台协作效果。 ```python import org.apache.jmeter.protocol.http.sampler.HTTPSamplerBase; // 示例代码片段:自定义 JSR223 PostProcessor 处理业务逻辑 def responseCode = prev.getResponseCode(); if (!responseCode.equals('200')) { log.error("Request failed with code: ${responseCode}"); } ``` --- #### 日志管理与错误排查 在大规模分布式环境下运行时,合理控制日志级别有助于提升整体执行效率。JMeter 自动生成两类主要的日志文件——`jmeter.log` 和 `error.log`[^3]。如果仅关心异常情况的发生位置及其上下文信息,可通过以下方法定制输出内容: - 添加 `JSR223 Listener` 并编写 Groovy 脚本来捕获指定条件下的事件; - 设置恰当的消息模板配合 Elasticsearch/Kibana 工具可视化展示趋势曲线图谱。 --- #### 结果分析与报告生成 最后一步是对收集的数据加以整理归纳形成结论性的文档材料。借助内置监听器组件比如图形报表视窗可以直接观察关键 KPI 的波动轨迹;而对于更加精细的要求则依赖外部 Excel 表格进一步加工计算得出综合评分体系。 ---
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