jmeter工具学习笔记——第二篇

本文深入解析JMeter中的关键组件,包括配置元件、前置处理器、定时器、取样器、后置处理器、断言和监听器的功能与作用。阐述了各组件如何协同工作,支持取样器执行测试任务,以及如何通过监听器观察样本发送的状态。

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配置元件

配置元件相当于协议管理器,主要用来管理协议链接,用的最多的是协议默认请求模板。
注意:配置元件并不是消息驱动器,而只是协议管理器,只添加配置元件并不能发送消息。
作用范围:对同级别的后续节点生效,对子节点生效。
与测试计划中的用户自定义变量相比,配置元件的定义变量可以添加到不同的节点下,限制范围。

前置处理器

在发送请求前做一些环境或参数准备工作,比如参数设置、环境变量设置等。

定时器

定时器可以设置延迟和同步,优先级高于sampler,在同一级有多个定时器,每个定时器都会执行,如果只想让定时器对某一sampler有效,可以把定时器加在此sampler下

取样器

配置元件是一个静态配置器,并不会发送或接收消息,如果样本没有配置服务器信息,而配置元件中配置了服务器信息,则样本可以参照配置元件中的服务器信息进行链路建立及消息收发。
样本是真正的执行器,对一个工程来说,样本是必不可少的。
样本的类型决定了测试接口的类型。

后置处理器

服务器的响应数据在后续请求中会用到,我们会对这些数据进行处理,以及后续的环境恢复的工作也会在后置处理器中完成。

前置处理器、配置元件、后置处理器都是为取样器提供数据支持,取样器只关注业务逻辑。。。

断言

用来对服务器的响应数据做验证,常用的有响应断言和Bean Shell断言。

监听器

jmeter通过监听器来观察样本发送的消息状态,常用的有察看结果树和聚合报告。
察看结果树:将样本发送的每条消息和响应都详细的记录下来,方便调试。
聚合报告:该元件不会详细记录请求和响应报文,而只是记录各个样本的请求和响应次数、成功率、及时间指标等信息。该元件能对系统各项指标提供直观数据。
聚合报告中各标题含义:
Lable:样本名称,如果工程中有多个样本,通过Lable进行区分
Sampler:总计发送的消息数
Average:消息平均时延,单位ms
Median:中位数,50%用户的响应时间
90%Line:90%用户的响应时间
Min:消息最小时延
Max:消息最大时延
Error:失败比例
Throughput:吞吐量,及每秒发送的消息个数
KB/s:每秒发送的数据量

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景发展潜力。
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