jmeter测试工具

Bertha 。 2023-01-18 09:08 445阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  tomcat最大连接数
 *  jmeter参数
 *  彻底理解jmeter的ramp-up参数
 *   *  总结说明
 *  持续时间的使用场景
 *  彻底理解ramp up
 *  2
 *  循环次数+ramp-up+线程数
 *   *  循环次数（永远）+持续时间
     *  同步器里面的Timeout in milliseconds参数
     *  线程组参数
 *  版本缺陷记录
 *  jmeter文件上传载压测过程详解记录
 *  nacos性能测试报告
 *  jmeter压测结果分析
 *  学习视频推荐
 *  jmeter安装
 *   *  配置
 *  jmeter原理
 *  app端脚本录制
 *  中文乱码的解决方案
 *  jmeter参数化
 *   *  导入csv参数
     *  用户参数
     *  用户定义的变量
 *  jmeter连接数据库
 *   *  断言
 *  集合点
 *  命令行使用
 *  元件和组件
 *  性能测试
 *  固定吞吐量测试

# tomcat最大连接数 #

当一个进程有 500 个线程在跑的话，那性能已经是很低很低了。Tomcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发，当然了，也可以将其改大。
    
    当某个应用拥有 250 个以上并发的时候，应考虑应用服务器的集群。
         具体能承载多少并发，需要看硬件的配置，CPU 越多性能越高，分配给 JVM 的内存越多性能也就越高，但也会加重 GC 的负担。
         操作系统对于进程中的线程数有一定的限制：
                  Windows 每个进程中的线程数不允许超过 2000
                  Linux 每个进程中的线程数不允许超过 1000
         另外，在 Java 中每开启一个线程需要耗用 1MB 的 JVM 内存空间用于作为线程栈之用。
         Tomcat的最大并发数是可以配置的，实际运用中，最大并发数与硬件性能和CPU数量都有很大关系的。更好的硬件，更多的处理器都会使Tomcat支持更多的并发。

# jmeter参数 #

响应时间一般是以95%的请求的平均响应时间为准

# 彻底理解jmeter的ramp-up参数 #

1.  线程数20，启动时间（ramp-up）10，循环次数1  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]
2.  线程数10，启动时间（ramp-up）20，循环次数1  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]
3.  线程数10，启动时间（ramp-up）20，循环次数2  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]
4.  线程数20，启动时间（ramp-up）10，循环次数2  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]
5.  线程数10，启动时间（ramp-up）20，循环次数永远，持续时间10秒，启动延迟5秒  
    结果分析：10秒内发送了12个请求，启动了5个线程.`过大的ramp-up也是不恰当的，因为将会降低访问峰值的负载，换句话说，在一些线程还未启动时，初期启动的部分线程可能已经结束了。(该例子就是ramp up过大导致请求阶段已经结束，但仍有部分线程没有启动起来)`  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5]  
    [参考文章：如何合理设置jmeter的ramp up参数][jmeter_ramp up]

*  如何合理设置ramp up呢  
    `确定一个合理的ramp-up period 的规则就是让初始点击率接近平均点击率`

## 总结说明 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 6]  
线程1-1启动时间：21:45:18.095（第18秒时线程1投入了战斗）  
线程1-2启动时间：21:45:19.205（第19秒时线程2也投入了战斗）  
线程1-3启动时间：21:45:20.316（第20秒时线程2也投入了战斗）  
线程1-4启动时间：21:45:21…（第21秒时线程2也投入了战斗）  
…  
线程1-10启动时间：21:45:28.094（第28秒时10个线程终于全部投入了战斗）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 8]

# 持续时间的使用场景 #

比如说，现在有一个场景，50用户同时的点击率相当于200用户的在线率，这时候需要观察200用户在线时，服务器的一个性能情况，这时候就可以设置循环周期为永远，然后设置持续时间为10分钟或更多，使用top命令，查看cpu的一个占用情况  
　　![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 9]

# 彻底理解ramp up #

# 2 #

ab是apachebench命令的缩写，压力测试/性能测试

# 循环次数+ramp-up+线程数 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 10]  
我设置的参数是10个线程，ramp-up=10，循环次数2，显示结果是10秒内发了20个请求，每个线程在一秒内会发2次请求，该场景下的并发数肯定是10*2/10=2个请求/秒，每个请求间隔时间是10/（2*10）=0.5秒  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 11]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 12]  
循环次数不是永远，ramp-up才有意义。

以上可以理解成：【模拟的是并发数为2的场景】  
**设置一个固定循环次数，这种设置可以让一定量的用户，进行多次循环，从而构成一种并发**

## 循环次数（永远）+持续时间 ##

模拟的场景是：  
**不设置次数仅控制循环时间，这种设置模式是为了观察服务器在一个时间段内，维持某种并发的运行情况**

*  循环次数永远，ramp-up为1秒-----1毫秒内差不多发送10个请求，60秒内发了差不多58万个请求  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 13]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 14]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 15]

*  循环次数永远，ramp-up为1000秒-----平均1毫秒内发了20个请求，60秒内发了差不多50万个请求  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 16]

[参考：Jmeter之线程组循环次数][Jmeter]

## 同步器里面的Timeout in milliseconds参数 ##

模拟用户组的数量：定义有多少用户触发同步块的释放（默认为0即所有用户），假设为3000  
超时时间（以毫秒为单位）：默认为0（即到所有用户到达集合点才触发，否则永不触发），假设为3000，就是最长等待3秒，3秒内一旦集齐3000用户就出发，3秒过后假设只集齐了2500，那么这2500就同时发车，然后剩下的500再发车。

## 线程组参数 ##

线程数：a  
Ramp-Up时间:b  
循环次数：c

说明：  
（1）每个线程可以看做是一个用户  
（2）循环次数指每个用户的循环次数  
（3）Ramp-Up时间指的是所有线程启动的耗时，和循环次数没关，也就是说a/b才是每秒并发数

# 版本缺陷记录 #

1.  fillder和jmeter捕捉app请求失败
2.  测试的时候遇到了网站有csrf防御http://47.107.116.139/phpwind/index.php?m=u&c=login&a=dorun【第一啥是csrf，第二如何破解，第三我如何也做csrf防御，第四什么场景需要用这个东西】

# jmeter文件上传载压测过程详解记录 #

真正并发测试是设置集合点

[真的理解Jmeter线程数、Ramp-Up、循环次数真的理解？][Jmeter_Ramp-Up]

注：线程数抽象实例化后就是用户数，Ramp-up time是规定所有用户在时间段内把请求发送完（前提条件循环次数是1），而且请求的时间间隔是固定的=Ramp-Up time/线程数。  
疑问二： 循环是在哪个时间点开始执行的？与线程组的关系是怎样的？  
解答：循环开始时间几乎与启动时间并行，  
如下图解释：a循环数为1的解释是1个/s请求发5次请求。  
b循环数为2时解释是（1个/s请求发5次）执行2遍（循环数），循环开始执行时间几乎与第一遍执行时间并行。（仔细观察Thread Name的时间点）  
疑问三：配置10/s个并发如何实现？是否可以通过（线程数，Ramp-Up time、循环数）配合来实现？  
方法一： 通过（线程数，Ramp-Up time、循环数）配合来实现  
组合有很多种，我列了几个  
————————————————  
版权声明：本文为CSDN博主「弘毅密令」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。  
原文链接：https://blog.csdn.net/u013908944/article/details/97383303

取样器是记录请求过程中的信息【url，请求参数…】  
监听器是将信息进行分析输入结果并展示【压测的结果】  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 17]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 18]

# nacos性能测试报告 #

https://nacos.io/zh-cn/docs/nacos2-naming-benchmark.html

# jmeter压测结果分析 #

[Jmeter的Throughput和平均响应时间计算方法整理][Jmeter_Throughput]

> Throughput为吞吐率（请求数/秒）它可以有多个指标来衡量，但通常我们用tps或者qps（qps是tps的一种情况，类似正方形是特殊的长方形一样，但我们通常将qps来替代tps）来衡量吞吐率。在加了事务控制器后，TPS=Throughput  
> 宏观上：**TPS=并发数/响应时间**，jmeter的Throughput = (number of requests) / (total time) ，即  
> Throughput =(sample样本数)/(最后一个线程启动的时间+最后一个线程持续的时间-第一个线程启动的时间)  
> 可以这样理解这个公式：`绝对的并发是不存在的，请求发出的时间总有先后，绝对的TPS也是无法计算的，统计的角度看`，**服务器处理请求总数/花费的时间即是TPS**，这也是  
> 为什么需要不断增大用户数来寻找服务器的最大TPS的原因

[Jmeter如何分析压测结果][Jmeter 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 学习视频推荐 #

https://www.bilibili.com/video/BV1zi4y187H8?p=24&spm\_id\_from=pageDriver

# jmeter安装 #

1.  安装  
    [jmeter下载地址][jmeter]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    解压后（解压路径不要有中文名称）进入到bin目录下点击jmeter.bat即可运行

## 配置 ##

bin目录下修改  
![在这里插入图片描述][20210519224449709.png]  
language=zh\_CN  
![在这里插入图片描述][2021051922462299.png]  
sampleresult.default.encoding=UTF-8

1.  设置语言  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
    ![在这里插入图片描述][20210502091730776.png]  
    ![在这里插入图片描述][2021050209181268.png]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
    添加查看结果树（记录请求结果的）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
    点击运行可查看到结果  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
    线程组相当于业务流程  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
    [jmeter安装插件查看QPS和响应时间随着时间的变化曲线][jmeter_QPS]

取样器是记录请求过程中的信息  
监听器是将信息进行分析输入结果并展示

# jmeter原理 #

就是通过多线程去模拟用户并发请求  
![在这里插入图片描述][20210502151323710.png]  
![在这里插入图片描述][20210502151841873.png]  
安装badboy脚本录制工具

测试网站  
http://47.107.116.139/phpwind/

比如我们测试一个登陆功能  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

保存之后就可以到jmeter中打开了

# app端脚本录制 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

# 中文乱码的解决方案 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
添加请求头  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
http默认80，https默认443

jmeter默认发送的格式是www-form-urlencode

# jmeter参数化 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

## 导入csv参数 ##

创建csv文件（进行文件转码）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
![在这里插入图片描述][20210502181739580.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
设置请求头  
![在这里插入图片描述][20210502195132370.png]

添加请求体【$\{username\}表示变量的意思】

{ 
    	"username":"${username}",
    	"password":"${password}"
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
查看结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

## 用户参数 ##

哪个请求就到对应请求下添加用户参数  
![在这里插入图片描述][20210503102335343.png]  
![在这里插入图片描述][20210503102939509.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

## 用户定义的变量 ##

相当于全局变量的意思  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
![在这里插入图片描述][20210503103255371.png]

使用  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

# jmeter连接数据库 #

1.  测试计划中导入jdbc链接的jar包  
    我本地的jar包在这里  
    ![在这里插入图片描述][20210503104416676.png]  
    测试计划中导入包：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]
2.  添加jdbc配置  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]
3.  添加jdbc取样器  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]

下面是一些具体的配置  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]  
jdbc:mysql://localhost:3306/test\_db?characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowMultiQueries=true&nullCatalogMeansCurrent=true&zeroDateTimeBehavior=CONVERT\_TO\_NULL  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]

bug调试  
![在这里插入图片描述][20210503110212121.png]

变量的使用  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]  
html网页中，xpath提取器  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 29]

查看到的结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 30]  
json提取  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 31]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 32]  
“data”:"(.\*?)"提取花括号中的所有内容  
$ 1 $ 返回匹配到的第一组

我的返回结果是  
![在这里插入图片描述][20210503152624568.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 33]

## 断言 ##

判断结果是否符合预期，符合则正常往下走，不符合则抛出异常  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 34]  
![在这里插入图片描述][20210503153532229.png]

# 集合点 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 35]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 36]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 37]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 38]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 39]  
比如线程组为100，用户组为20，50都可以，最好不要是30，99这些不能整除的  
ramp-up线程组启动时间要小于timeout in milles（聚合时间）【以便准确把线程集合起来】

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 40]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 41]  
![在这里插入图片描述][20210503161007362.png]  
点击运行后可以查看到  
![在这里插入图片描述][20210503161223110.png]

# 命令行使用 #

jmeter -n -t E:\\查询用户-并发测试.jmx -l E:\\日志文件.csv -e -o E:\\测试报表文件夹  
![在这里插入图片描述][20210503162637372.png]

Jmeter命令行参数介绍  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 42]

# 元件和组件 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 43]

# 性能测试 #

[性能测试][Link 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 44]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 45]  
![在这里插入图片描述][20210503191247554.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 46]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 47]

[性能测试专业术语][Link 2]  
PV=page view  
TPS=transactions per second  
QPS=queries per second  
RPS=requests per second

RPS=并发数/平均响应时间

pv 是指页面被浏览的次数，比如你打开一网页，那么这个网站的pv就算加了一次；  
tps是每秒内的事务数，比如执行了dml操作，那么相应的tps会增加；  
qps是指每秒内查询次数，比如执行了select操作，相应的qps会增加。

公式：( 总PV数 \* 80% ) / ( 每天秒数 \* 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 。  
原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间。

![在这里插入图片描述][20210503192426550.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 48]  
单台服务器一般是50-70QPS

公司服务器qps是多大（回答的值应该是50-70QPS）（这是单台机器），这不是在问并发（多台机器）。

QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间

一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

事务：从登陆开始到登陆结束【这里面可能包含了验证码请求，用户查询请求，退出登陆请求】

qps也可以说是最大吞吐能力  
吞吐量：衡量的指标可以 有多个方面，请求数/秒，页面数/秒—单位时间网络成功传输的数据量

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 49]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 50]  
地铁模型【转载自：https://blog.csdn.net/baidu\_37964071/article/details/82192792】  
假设：  
某地铁站进站只有3个刷卡机。  
人少的情况下，每位乘客很快就可以刷卡进站，假设进站需要1s。  
乘客耐心有限，如果等待超过30min，就暴躁、唠叨，甚至放弃。

场景一：只有1名乘客进站时，这名乘客可以在1s的时间内完成进站，且只利用了一台刷卡机，剩余2台等待着。

场景二：只有2名乘客进站时，2名乘客仍都可以在1s的时间内完成进站，且利用了2台刷卡机，剩余1台等待着。

场景三：只有3名乘客进站时，3名乘客还能在1s的时间内完成进站，且利用了3台刷卡机，资源得到充分利用。

场景四：A、B、C三名乘客进站，同时D、E、F乘客也要进站，因为A、B、C先到，所以D、E、F乘客需要排队。  
那么，A、B、C乘客进站时间为1s，而D、E、F乘客必须等待1s，所以他们3位在进站的时间是2s。

场景五：假设这次进站一次来了9名乘客，有3名的“响应时间”为1s，有3名的“响应时间”为2s（等待1s+进站1s）， 还有3名的“响应时间”为3s（等待2s+进站1s）。

场景六：如果地铁正好在火车站，每名乘客都拿着大小不同的包，包太大导致卡在刷卡机堵塞，每名乘客的进站时 间就会又不一样。刷卡机有加宽的和正常宽度的两种类型，那么拿大包的乘客可以通过加宽的刷卡机快速进站（**增加带宽**）。

场景七：进站的乘客越来越多，3台刷卡机已经无法满足需求，为了减少人流的积压，需要再多开几个刷卡机，增 加进站的人流与速度（**提升TPS、增大连接数**）。

场景八：到了上班高峰时间了，乘客数量上升太快，现有的进站措施已经无法满足，越来越多的人开始抱怨、 拥挤，情况越来越糟。单单增加刷卡机已经不行了，此时的乘客就相当于“请求”，乘客不是在地铁进站排队，就是 在站台排队等车，已经造成严重的“堵塞”，那么增加发车频率（**加快应用服务器、数据库的处理速度**）、增加车厢数量（**增加内存、增大吞吐量**）、增加线路（**增加服务的线程**）、**限流、分流**等多种措施便应需而生

# 固定吞吐量测试 #

需求描述：一个用户以20qps的频率来访问服务器，持续10秒钟，查看服务器平均响应时间

线程组循环次数： 20\*10=200  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 51]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70 52]  
目标吞吐量（每分钟吞吐量）：20\*（10\*60）=1200次  
![在这里插入图片描述][20210503202843832.png]  
![在这里插入图片描述][20210503203742516.png]

[理发店模型][Link 3]

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[jmeter_ramp up]: https://www.cnblogs.com/hjhsysu/p/9189897.html
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[Jmeter]: http://www.51testing.com/html/51/n-3726851.html
[Jmeter_Ramp-Up]: https://blog.csdn.net/u013908944/article/details/97383303
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2D56-H5LiN5LiA5b6L_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 17]: /images/20221021/3213ea1bced44a2fa4e9ea094cec654f.png
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[Jmeter_Throughput]: https://www.cnblogs.com/xianlai-huang/p/7795215.html
[Jmeter 1]: https://blog.csdn.net/lzf_hlh/article/details/109853484
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTQx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221021/2b2ee4df4216429fabe0e6ba8020297b.png
[jmeter]: https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
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[jmeter_QPS]: https://www.cnblogs.com/SH-xuliang/p/9242603.html
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