jmeter进行性能测试_使用JMeter进行性能测试

落日映苍穹つ 2023-02-25 05:57 39阅读 0赞

jmeter进行性能测试

在开发复杂的高可用性软件项目时，性能至关重要。 在当今这样的时代尤其如此，除了闪电般的实时数据可访问性之外，其他任何事情都受到惩罚。 当谈论有时需要的大量数据时，这并非总是一件容易的事。

在本文中，我们将使用在线预订引擎作为指导示例。 所有数据均来自单个API。 我们将映射预期的瓶颈，在预期的负载上设置实际方案，并自动执行所有这些操作，以便我们可以始终检查性能。 我们将使用JMeter和BlazeMeter进行此操作。

## 分析 ##

API上的所有负载可以归为以下三类之一。 我们的预订引擎提供了API调用。 然后，自动化作业会对我们的系统资源产生影响。 这些也由API端点触发。 最后，我们来看API调用，它独立于预订引擎对服务器征税。 换句话说，重要的是要绘制出影响服务器资源的所有因素的图表，因为负责负载的不仅仅是预订引擎。

我们使用Google Analytics（分析）来检查每个API方法当前的页面浏览量。 一年中最繁忙的一天是负载的基础。 如果您期望一定数量的增长，则可以始终将其乘以某个特定因素。 我们还将研究一方面预订引擎与自动任务之间的API调用与其他调用之间的划分。 最好在一年中完成此操作。 所有这些的结果应类似于以下内容：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> API调用 </td> 
   <td> 量 </td> 
   <td> 百分比 </td> 
   <td> 部分 </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> /可用天数 </td> 
   <td> 5k </td> 
   <td> 31％ </td> 
   <td> 预订引擎 </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> /可用-小时 </td> 
   <td> 4k </td> 
   <td> 15％ </td> 
   <td> 预订引擎 </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> … </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> /重新计算事件 </td> 
   <td> 1千 </td> 
   <td> 16％ </td> 
   <td> 任务 </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> … </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> /获取员工 </td> 
   <td> 2k </td> 
   <td> 5％ </td> 
   <td> 其他 </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> … </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 杰米特 ##

我们使用JMeter编写性能测试。 为了从这些数据创建现实的JMeter场景，我们使用了两个附加插件：

*  [加权开关控制器][Link 1] ，以获取必要的请求。
 *  [随机CSV数据集][CSV] ，可将CSV列表中的随机参数用于API调用。

最后，该场景如下所示：

![format_png][]

该场景中包含三个重复部分。 一些重要方面：

**1.**使用Random CSV Data Set插件加载随机餐厅ID，以创建不同餐厅的API请求。  
**2.**通过引擎完成预订包含几个连续的步骤。 我们使用来自CSV集合的随机数据和JMeter函数调用这些步骤：

![format_png 1][]

正则表达式提取器将API响应保存在变量中，以用于后续步骤：

![format_png 2][]

**3.** IF控制器确保仅在满足特定条件时才开始后续步骤。 如果没有，JMeter将开始下一个测试周期，在此我们检查所给随机数据的可用性。 [Jexl2表达式][Jexl2]用于检查变量是否不为null：

![format_png 3][]

**4.**在最后一步中，我们使用Response Assertion来检查响应。 如果它不包含“成功”一词，则JMeter进入下一个测试周期：

![format_png 4][]

**5.**加权开关控制器用于以加权平均值启动自动化任务和其他API调用。 为此，我们使用分析中的百分比。

每个组需要一定数量的用户。 根据您的分析和预期的负载，选择一个有意义的数量。

## 烈焰仪 ##

BlazeMeter是运行JMeter测试的好工具。 上传方案，插件和数据CSV之后，您可以使用并发用户数量，完成时间和启动时间来配置负载。 最重要的因素是用户数量。 根据JMeter中设置的用户数量，此金额将平均分配给不同的组。 该数量应至少产生您的预期负载。 最后，BlazeMeter还允许您选择流量来源。 它的免费计划允许您每周运行一个这样的计划。

![format_png 5][]

还可以根据您的KPI选择失败条件：

![format_png 6][]

BlazeMeter允许与不同的监视和CI工具集成。 我们自己使用竹子。 有[Bamboo插件][Bamboo]和[全面的指南可帮助您进行集成][Link 2] 。

这样，您可以每周运行一次自动化性能测试（如果升级BlazeMeter订阅，则运行频率会更高）。 这些测试会生成报告，其中包含每个请求的响应和错误的详细概述。

## 结论 ##

正确进行分析可能是编写性能测试中最重要的部分。 这意味着不仅要从应用程序本身获取预期的负载，还要从其他API调用和影响性能的其他任务中获取负载。 该数据用于创建JMeter场景。 随机数据和加权控制器插件在这里有很大的帮助。 BlazeMeter使您可以运行这些方案并创建直观的报告，以帮助您发现瓶颈和问题。 与您的CI系统集成是一个福音。

性能测试是非常宝贵的工具。 JMeter与BlazeMeter的结合使我们能够定期且始终如一地清除瓶颈和问题。 因此，每个构建都将尽快完成。

> 翻译自: [https://www.javacodegeeks.com/2019/10/performance-testing-with-jmeter.html][https_www.javacodegeeks.com_2019_10_performance-testing-with-jmeter.html]

jmeter进行性能测试

[Link 1]: https://www.blazemeter.com/blog/jmeters-weighted-switch-controller-the-ultimate-guide/
[CSV]: https://www.blazemeter.com/blog/introducing-the-random-csv-data-set-config-plugin-on-jmeter/
[format_png]: /images/20230209/f5b341abc5324508a7c1ac683a5a4ca4.png
[format_png 1]: /images/20230209/03537253e9424afea0c94cb895cfe0fb.png
[format_png 2]: /images/20230209/c19dfc12486a4b72bddd766c37806af8.png
[Jexl2]: https://jmeter.apache.org/usermanual/functions.html#__jexl2
[format_png 3]: /images/20230209/bc5fcb994e3e494b84e87c7cda96bad4.png
[format_png 4]: /images/20230209/7691d5794675412ea305ad762358ac8b.png
[format_png 5]: /images/20230209/57af6234c6324e29bbb49df8891cf674.png
[format_png 6]: /images/20230209/96a0a023e50f4707bf236bb1e3ca2680.png
[Bamboo]: https://marketplace.atlassian.com/apps/1211362/blazemeter-test-trigger?hosting=server&tab=overview
[Link 2]: https://guide.blazemeter.com/hc/en-us/articles/206733419-BlazeMeter-Plugin-to-Bamboo-BlazeMeter-Plugin-to-Bamboo
[https_www.javacodegeeks.com_2019_10_performance-testing-with-jmeter.html]: https://www.javacodegeeks.com/2019/10/performance-testing-with-jmeter.html