当前位置: 首页 > news >正文

压力测试与测试工具jmeter的介绍

目录

一、性能指标

二、jmeter

(一)JMeter 安装

(二)JMeter 压测示例

1、添加线程组

2、添加 HTTP 请求 

3、添加监听器

4、启动压测&查看分析结果

(三)JMeter Address Already in use 错误解决

 


压力测试考察当前软硬件环境下系统所能承受的最大负荷并帮助找出系统瓶颈所在。压测都是为了系统在线上的处理能力和稳定性维持在一个标准范围内,做到心中有数。
使用压力测试,我们有希望找到很多种用其他测试方法更难发现的错误。有两种错误类型是 : 内存泄漏,并发与同步
有效的压力测试系统将应用以下这些关键条件 : 重复 并发 量级 随机变化

一、性能指标

  • 响应时间(Response Time: RT
响应时间指用户从客户端发起一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回的响应结束,整个过程所耗费的时间。
  • HPSHits Per Second) :每秒点击次数,单位是次/秒。
  • TPSTransaction per Second):系统每秒处理交易数,单位是笔/秒。
  • QPSQuery per Second):系统每秒处理查询次数,单位是次/秒。
对于互联网业务中,如果某些业务有且仅有一个请求连接,那么 TPS=QPS=HPS ,一般情况下用 TPS 来衡量整个业务流程,用 QPS 来衡量接口查询次数,用 HPS 来表示对服务器单击请求。
无论 TPS QPS HPS, 此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标,越大越好,根据经验,一般情况下:
  • 金融行业:1000TPS~50000TPS,不包括互联网化的活动
  • 保险行业:100TPS~100000TPS,不包括互联网化的活动
  • 制造行业:10TPS~5000TPS
  • 互联网电子商务:10000TPS~1000000TPS
  • 互联网中型网站:1000TPS~50000TPS
  • 互联网小型网站:500TPS~10000TPS
  • 最大响应时间(Max Response Time) 指用户发出请求或者指令到系统做出反应(响应)的最大时间。
  • 最少响应时间(Mininum ResponseTime) 指用户发出请求或者指令到系统做出反应(响应)的最少时间
  • 90%响应时间(90% Response Time) 是指所有用户的响应时间进行排序,第 90%的响应时间。
从外部看,性能测试主要关注如下三个指标
  • 吞吐量:每秒钟系统能够处理的请求数、任务数。
  • 响应时间:服务处理一个请求或一个任务的耗时。
  • 错误率:一批请求中结果出错的请求所占比例。

二、jmeter

 

(一)JMeter 安装

https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
下载对应的压缩包,解压运行 jmeter.bat 即可

(二)JMeter 压测示例

1、添加线程组

 

线程组参数详解:
  • 线程数:虚拟用户数。一个虚拟用户占用一个进程或线程。设置多少虚拟用户数在这里也就是设置多少个线程数。
  • Ramp-Up Period(in seconds)准备时长:设置的虚拟用户数需要多长时间全部启动。如果线程数为 10,准备时长为 2,那么需要 2 秒钟启动 10 个线程,也就是每秒钟启动 5 个线程。
  • 循环次数:每个线程发送请求的次数。如果线程数为 10,循环次数为 100,那么每个线程发送 100 次请求。总请求数为 10*100=1000 。如果勾选了永远,那么所有线程会一直发送请求,一到选择停止运行脚本。
  • Delay Thread creation until needed:直到需要时延迟线程的创建。
  • 调度器:设置线程组启动的开始时间和结束时间(配置调度器时,需要勾选循环次数为永远)
  • 持续时间(秒):测试持续时间,会覆盖结束时间
  • 启动延迟(秒):测试延迟启动时间,会覆盖启动时间
  • 启动时间:测试启动时间,启动延迟会覆盖它。当启动时间已过,手动只需测试时当前时间也会覆盖它。
  • 结束时间:测试结束时间,持续时间会覆盖它。

2、添加 HTTP 请求 

 

3、添加监听器

 

4、启动压测&查看分析结果

结果分析:

  • 有错误率同开发确认,确定是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内;
  • Throughput 吞吐量每秒请求的数大于并发数,则可以慢慢的往上面增加;若在压测的机器性能很好的情况下,出现吞吐量小于并发数,说明并发数不能再增加了,可以慢慢的往下减,找到最佳的并发数;
  • 压测结束,登陆相应的 web 服务器查看 CPU 等性能指标,进行数据的分析;
  • 最大的 tps,不断的增加并发数,加到 tps 达到一定值开始出现下降,那么那个值就是最大的 tps
  • 最大的并发数:最大的并发数和最大的 tps 是不同的概率,一般不断增加并发数,达到一个值后,服务器出现请求超时,则可认为该值为最大的并发数。
  • 压测过程出现性能瓶颈,若压力机任务管理器查看到的 cpu、网络和 cpu 都正常,未达90%以上,则可以说明服务器有问题,压力机没有问题。
  • 影响性能考虑点包括
    • 数据库、应用程序、中间件(tomactNginx)、网络和操作系统等方面
  • 首先考虑自己的应用属于 CPU 密集型还是 IO 密集型

(三)JMeter Address Already in use 错误解决

windows 本身提供的端口访问机制的问题。
Windows 提供给 TCP/IP 链接的端口为 1024-5000 ,并且要四分钟来循环回收他们。就导致我们在短时间内跑大量的请求时将端口占满了。
  1. cmd 中,用 regedit 命令打开注册表
  2. HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters 下,
    1. 右击 parameters,添加一个新的 DWORD,名字为 MaxUserPort
    2. 然后双击 MaxUserPort,输入数值数据为 65534,基数选择十进制(如果是分布式运 行的话,控制机器和负载机器都需要这样操作哦)
  3. 修改配置完毕之后记得重启机器才会生效
https://support.microsoft.com/zh-cn/help/196271/when-you-try-to-connect-from-tcp-ports-grea
ter-than-5000-you-receive-t
TCPTimedWaitDelay 30

 

相关文章:

压力测试与测试工具jmeter的介绍

目录 一、性能指标 二、jmeter (一)JMeter 安装 (二)JMeter 压测示例 1、添加线程组 2、添加 HTTP 请求 3、添加监听器 4、启动压测&查看分析结果 (三)JMeter Address Already in use 错误解决 压力测…...

解析整型最大值(Integer.MIN_VALUE)溢出变为最小值(Integer.MAX_VALUE)

解析整型最大值(Integer.MIN_VALUE)溢出变为最小值(Integer.MAX_VALUE)结论分析 解析整型最大值(Integer.MIN_VALUE)溢出变为最小值(Integer.MAX_VALUE) 解析整型最大值(Integer.MIN_VALUE)溢出变为最小值(Integer.MAX_VALUE) ,java 二进制 最小值 减法 减1 结论 …...

【openpcdet】dbinfo内的信息

这就是kitti_dbinfos_train_sfd_seguv.pkl中【car】类别存储的信息。...

clickhouse查询缓存

为了实现最佳性能,数据库需要优化其内部数据存储和处理管道的每一步。但是数据库执行的最好的工作是根本没有完成的工作!缓存是一种特别流行的技术,它通过存储早期计算的结果或远程数据来避免不必要的工作,而访问这些数据的成本往…...

vue中使用Base64加密、解密以及des加密、解密

Base64加密、解密 第一步: npm install js-base64 --save 下载依赖 第二步: 直接引入即可 import { Base64 } from js-base64; 第三步: Base64.encode(xxxx) 其中 .encode() 加密 .decode() 解密 中间不需要使用加密的key等…...

关于丢失安卓秘钥的撞sha-1值的办法

实验得知,安卓sha-1和keytool生成秘钥签名文件的时间有关。 前提条件是,开发者必须知道生成秘钥的所有细节参数 以下是撞文件代码(重复生成) import time import osidx 0while True:cmdkeytool -keyalg RSA -genkeypair -alia…...

maven如何打包你会吗?

1.新建一个maven项目&#xff0c;在main/java中建立Main类 public class Main {public static void main(String[] args) {System.out.println("hello java ...");} } 2.添加依赖&#xff0c;使其成为可执行包 <build><plugins><!--打包成为可执行包-…...

idea 控制台 打印 Tomcat日志Tomcat Catalina Log控制台乱码问题

修改tomcat的日志配置文件 conf一>logging.properties 修改【1catalina.org.apache.juli.AsyncFileHandler.encoding】的值为gbk 1catalina.org.apache.juli.AsyncFileHandler.level FINE 1catalina.org.apache.juli.AsyncFileHandler.directory ${catalina.base}/logs 1…...

python我的世界

我的世界不知道大家有没有玩过&#xff0c;今天博主用python的Ursina库复刻了我的世界给大家分享 安装Ursina pip install ursina 导入Ursina from ursina import * from ursina.prefabs.first_person_controller import FirstPersonController 创建app app Ursina() 创建Voxe…...

SpringBoot+vue 大文件分片下载

学习链接 SpringBootvue文件上传&下载&预览&大文件分片上传&文件上传进度 Blob & File & FileReader & ArrayBuffer VueSpringBoot实现文件的分片下载 video标签学习 & xgplayer视频播放器分段播放mp4&#xff08;Range请求交互过程可以参…...

scanf函数读取数据 清空缓冲区

scanf函数读取数据&清空缓冲区 scanf 从输入缓冲区读取数据数据的接收数据存入缓冲区scanf 中%d读取数据scanf中%c读取数据 清空输入缓冲区例子用getchar()吸收回车练习 scanf 从输入缓冲区读取数据 首先&#xff0c;要清楚的是&#xff0c;scanf在读取数据的时候&#xff…...

js 文件常用转换

获取上传文件的arrayBuffer&#xff1a;var u8arr await file.arrayBuffer() 通过arrayBuffer转换成Buffer&#xff1a;Buffer.from(u8arr) 1. Blob、File → Base64 function fileToDataURL(file) {let reader new FileReader();reader.readAsDataURL(file);reader.onload…...

基于Open3D的点云处理15-特征点

Intrinsic shape signatures (ISS) 参考 ISS关键点: 基本原理是避免在沿主要方向表现出类似分布的点上检测关键点&#xff0c;在这些点上无法建立可重复的规范参考框架&#xff0c;因此后续描述阶段很难变得有效。在剩余点中&#xff0c;显着性由最小特征值的大小决定,以便仅包…...

算法刷题Day 58 每日温度+下一个更大元素I

Day 58 单调栈 739. 每日温度 class Solution { public:vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& temperatures) {vector<int> rst(temperatures.size());vector<int> decsStk; // 单调递减栈for (int i 0; i < temperatures.size(); i)…...

认识 spring AOP (面向切面编程) - springboot

前言 本篇介绍什么是spring AOP, AOP的优点&#xff0c;使用场景&#xff0c;spring AOP的组成&#xff0c;简单实现AOP 并 了解它的通知&#xff1b;如有错误&#xff0c;请在评论区指正&#xff0c;让我们一起交流&#xff0c;共同进步&#xff01; 文章目录 前言1. 什么是s…...

将css文件中的px转化为rem

pxToRem.js /*** 使用方式&#xff1a;* 与引入的文件放在同一目录下进行引用配置&#xff0c;执行:node &#xff08;定义的文件&#xff09;*/ const fs require(fs) const path require(path) /*** entry&#xff1a;入口文件路径 type:Strng* pxtopx&#xff1a;以倍数转…...

JNI之Java实现远程打印

打印机是最常见的办公设备了。一般情况下如果需要实现打印&#xff0c;可通过前端print.js包来完成。但是&#xff0c;如果要实现智能办公打印&#xff0c;就可以使用JNI技术、封装接口、远程调用实现完成。 导包 jacob&#xff1a;Java COM Bridge <dependency><g…...

YOLOv5基础知识入门(2)— YOLOv5核心基础知识讲解

前言&#xff1a;Hello大家好&#xff0c;我是小哥谈。YOLOV4出现之后不久&#xff0c;YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进&#xff0c;使检测性能得到更进一步的提升。YOLOv5算法作为目前工业界使用的最普遍的检测算法&#xff0c;存在着很多可以学习…...

免费的scrum敏捷开发管理工具

Scrum中非常强调公开、透明、直接有效的沟通&#xff0c;这也是“可视化的管理工具”在敏捷开发中如此重要的原因之一。通过“可视化的管理工具”让所有人直观的看到需求&#xff0c;故事&#xff0c;任务之间的流转状态&#xff0c;可以使团队成员更加快速适应敏捷开发流程。 …...

Hive创建外部表详细步骤

① 在hive中执行HDFS命令&#xff1a;创建/data目录 hive命令终端输入&#xff1a; hive> dfs -mkdir -p /data; 或者在linux命令终端输入&#xff1a; hdfs dfs -mkdir -p /data; ② 在hive中执行HDFS命令&#xff1a;上传/emp.txt至HDFS的data目录下&#xff0c;并命名为…...

23-Oracle 23 ai 区块链表(Blockchain Table)

小伙伴有没有在金融强合规的领域中遇见&#xff0c;必须要保持数据不可变&#xff0c;管理员都无法修改和留痕的要求。比如医疗的电子病历中&#xff0c;影像检查检验结果不可篡改行的&#xff0c;药品追溯过程中数据只可插入无法删除的特性需求&#xff1b;登录日志、修改日志…...

Objective-C常用命名规范总结

【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名&#xff08;Class Name)2.协议名&#xff08;Protocol Name)3.方法名&#xff08;Method Name)4.属性名&#xff08;Property Name&#xff09;5.局部变量/实例变量&#xff08;Local / Instance Variables&…...

企业如何增强终端安全?

在数字化转型加速的今天&#xff0c;企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机&#xff0c;到工厂里的物联网设备、智能传感器&#xff0c;这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而&#xff0c;随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

C# 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)

给定半径r&#xff0c;求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子&#xff1a; 输入&#xff1a;r 5 输出&#xff1a;78.53982 解释&#xff1a;由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982&#xff0c;因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...

Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?

在大数据处理领域&#xff0c;Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具&#xff0c;其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式&#xff0c;很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...

Kafka入门-生产者

生产者 生产者发送流程&#xff1a; 延迟时间为0ms时&#xff0c;也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于&#xff1a;异步发送不需要等待结果&#xff0c;同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...

Java求职者面试指南:计算机基础与源码原理深度解析

Java求职者面试指南&#xff1a;计算机基础与源码原理深度解析 第一轮提问&#xff1a;基础概念问题 1. 请解释什么是进程和线程的区别&#xff1f; 面试官&#xff1a;进程是程序的一次执行过程&#xff0c;是系统进行资源分配和调度的基本单位&#xff1b;而线程是进程中的…...

Pydantic + Function Calling的结合

1、Pydantic Pydantic 是一个 Python 库&#xff0c;用于数据验证和设置管理&#xff0c;通过 Python 类型注解强制执行数据类型。它广泛用于 API 开发&#xff08;如 FastAPI&#xff09;、配置管理和数据解析&#xff0c;核心功能包括&#xff1a; 数据验证&#xff1a;通过…...