Jmeter进阶使用指南-使用断言
Apache JMeter是一个流行的开源负载和性能测试工具。在JMeter中,断言(Assertions)是用来验证响应数据是否符合预期的一个重要组件。它是对请求响应的一种检查,如果响应不符合预期,那么断言会标记为失败。
以下是如何在JMeter中使用断言的基本步骤:
-
添加断言:首先,你需要在你的线程组或者具体的http请求中添加断言。你可以右击线程组或http请求,选择“添加 -> 断言”,然后选择你需要的断言类型。
-
选择断言类型:JMeter提供了多种断言类型,包括但不限于:响应断言(Response Assertion)、大小断言(Size Assertion)、时长断言(Duration Assertion)等等。响应断言是最常用的,可以用来检查响应中是否包含(或者不包含)某个特定的字符串。
-
配置断言:添加断言后,你需要配置断言的规则。例如,如果你添加了一个响应断言,你可能需要输入你想要在响应中查找的文本,然后选择合适的匹配规则(例如“包含”、“匹配”、“等于”等等)。
-
运行并查看结果:保存并运行你的测试计划。在测试结束后,你可以在结果树(View Results Tree)中查看断言的结果。如果响应符合断言的规则,那么断言将显示为成功(绿色);如果不符合,那么断言将显示为失败(红色),并给出失败的原因。
使用断言是JMeter性能测试的一个重要部分,因为它可以帮助你确保你的应用在负载下仍然返回正确的结果。
如果你想要更深入地了解如何在JMeter中使用断言,可以考虑以下更高级的选项和技巧:
-
使用正则表达式:在响应断言中,你可以使用正则表达式来查找更复杂的模式。例如,如果你想要检查响应中是否包含一个或多个数字,你可以使用正则表达式"[0-9]+"。记住在使用正则表达式时,你需要在断言中勾选“正则表达式”。
-
使用JSON断言:如果你正在测试一个返回JSON响应的API,你可以使用JSON断言。在这个断言中,你可以使用JSON路径表达式来查找特定的值,然后检查这个值是否符合预期。
-
使用多个断言:你可以在一个请求中添加多个断言。这可以帮助你更全面地检查响应。例如,你可以添加一个响应断言来检查状态码,然后再添加一个大小断言来检查响应的大小。
-
处理断言失败:如果一个断言失败了,JMeter会停止处理当前取样器下面的任何进一步的断言或后置处理器。如果你想要在断言失败后继续处理,你可以在断言中勾选“忽略状态”。
-
查看断言结果:在查看结果树中,你可以查看每个断言的具体结果。如果一个断言失败了,你可以看到失败的详细信息,包括失败的原因和实际的响应数据。
以上就是在JMeter中使用断言的一些高级选项和技巧。记住,断言是一个非常强大的工具,它可以帮助你确保你的应用在各种条件下都能正确地工作。
-
使用XPath断言:如果你正在测试返回XML响应的API或Web服务,可以使用XPath断言。在这个断言中,你可以使用XPath查询表达式来定位XML文档中的特定部分,并验证这部分内容是否满足预期。
-
使用BeanShell/JSR223断言:如果内置的断言类型无法满足你的需求,你可以使用BeanShell或JSR223断言。在这些断言中,你可以编写自定义的脚本代码来检查响应。需要注意的是,这需要你对编程语言(如Java、Groovy等)有一定的了解。
-
组合使用断言:你可以将多个断言组合在一起,以创建更复杂的验证规则。例如,你可以先使用一个响应断言来检查状态码,然后使用一个JSON断言来检查响应体。
-
了解断言的性能影响:虽然断言是一个很有用的工具,但是它们也会消耗额外的资源,并可能影响测试的性能。因此,你应该尽量优化你的断言,避免使用过于复杂或者效率低下的断言。
-
使用断言的最佳实践:在使用断言时,有一些最佳实践可以遵循,例如:尽量减少使用正则表达式(因为它们通常比简单的字符串匹配更耗资源)、尽量在测试计划中使用少量的全局断言(例如,可以在Test Plan级别设置一个检查所有响应状态码的断言)等。
以上就是在JMeter中使用断言的更多高级选项和技巧。希望这些信息可以帮助你更好地使用JMeter进行性能测试。
Jmeter是用来做什么的?_什么时候才能变强的博客-CSDN博客Jmeter是用来做什么的https://blog.csdn.net/qq_17496235/article/details/132708673
相关文章:
Jmeter进阶使用指南-使用断言
Apache JMeter是一个流行的开源负载和性能测试工具。在JMeter中,断言(Assertions)是用来验证响应数据是否符合预期的一个重要组件。它是对请求响应的一种检查,如果响应不符合预期,那么断言会标记为失败。 以下是如何在…...
44、Flink之module模块介绍及使用示例和Flink SQL使用hive内置函数及自定义函数详细示例--网上有些说法好像是错误的
Flink 系列文章 1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接 13、Flink 的table api与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例 14、Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性 15、Flink 的ta…...
电脑入门: 路由器初学者完全教程
路由器初学者完全教程 本文以Cisco2620为例,讲述了路由器的初始化配置以及远程接入的配置方法,探讨了如何使用内部网络的DHCP服务功能为远程拨入的用户分配地址信息以及路由器常见故障的排除技巧。 (本文假定Cisco2620路由器为提供远…...
如何查找GNU C语言参考手册
快捷通道 标准C/C参考手册 GNU C参考手册HTML版 GNU C参考手册PDF版本 HTML版本部分目录预览 从GNU官网找那个GNU C参考手册 访问gnu.org 点击软件 下滑找到gnu-c-manual或者在这个页面Ctrl-f搜索"manual" 点进去即可看到HTML版本和PDF版本...
弄懂软件设计模式(一):单例模式和策略模式
前言 软件设计模式和设计原则是十分重要的,所有的开发框架和组件几乎都使用到了,比如在这小节中的单例模式就在SpringBean中被使用。在这篇文章中荔枝将会仔细梳理有关单例模式和策略模式的相关知识点,其中比较重要的是掌握单例模式的常规写法…...
Redis----布隆过滤器
目录 背景 解决方案 什么是布隆过滤器 布隆过滤器的原理 一些其他运用 背景 比如我们在观看新闻或者刷微博的时候,会不停地给我们推荐新的内容,我们发现几乎没有重复的,说明后台已经进行了去重处理,基于如何去重,…...
day 49 | 647. 回文子串 ● 516.最长回文子序列
647. 回文子串 dp含义:dp如果是表示i-j的序列中回文子串的个数的话,当新来一个后只能判定出来是整体的回文,内部的无法判断,所以用bool表示整体比较恰当。 递推公式:由于i,j是由i1,j-1决定的,所…...
【网络编程】C++实现网络通信服务器程序||计算机网络课设||Linux系统编程||TCP协议(附源码)
TCP网络服务器 🐍 1.程序简洁🦎2. 服务端ServerTcp程序介绍🦖3.线程池ThreadPool介绍🦕 4.任务类Task介绍🐙5. 客户端Client介绍🦑6.运行结果:🦐 7. 源码🦞7.1 serverTcp…...
C语言类型占内存大小
C语言类型占内存大小 C语言数据类型sizeof测试基本数据类型所占字符大小运行结果数据模型 C语言数据类型 sizeof测试基本数据类型所占字符大小 #include <stdio.h>int main() {char a;short b;int c;long d;float e;double f;printf("char %d\n", sizeof (a…...
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道
OpenAI在2023年8月22日宣布,现在可以对GPT-3.5 Turbo进行微调了。也就是说,我们可以自定义自己的模型了。然后LlamaIndex就发布了0.8.7版本,集成了微调OpenAI gpt-3.5 turbo的功能 也就是说,我们现在可以使用GPT-4生成训练数据&a…...
RUST 每日一省:模式匹配
我们经常使用let 语句创建新的变量绑定——但是 let 的功能并不仅限于此。事实上, let 语句是一个模式匹配语句。它允许我们根据内部结构对值进行操作和判断,或者可以用于从代数数据类型中提取值。 let tuple (1_i32, false, 3f32); let (head, center…...
利用Jmeter做接口测试(功能测试)全流程分析
利用Jmeter做接口测试怎么做呢?过程真的是超级简单。 明白了原理以后,把零碎的知识点填充进去就可以了。所以在学习的过程中,不管学什么,我一直都强调的是要循序渐进,和明白原理和逻辑。这篇文章就来介绍一下如何利用…...
依赖导入失败场景和解决方案
在使用 Maven 构建项目时,可能会发生依赖项下载错误的情况,主要原因有以下几种: 下载依赖时出现网络故障或仓库服务器宕机等原因,导致无法连接至 Maven 仓库,从而无法下载依赖。 依赖项的版本号或配置文件中的版本号错…...
DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior
DiffBIR: 基于生成扩散先验的盲图像恢复 论文链接:https://arxiv.org/abs/2308.15070 项目链接:https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR Abstract 我们提出了DiffBIR,它利用预训练的文本到图像扩散模型来解决盲图像恢复问题。我们的框架采…...
pycharm如何配置 .gitignore 文件
参考:https://zongweizhou1.github.io/2019/06/16/pycharm-gitignore/ .gitignore 文件本身不需要纳入版本控制,在 .gitignore 文件中写入“.gitignore"忽略即可...
【Spring面试题】AOP相关面试题:概念?使用场景?如何使用?核心?
什么是AOP AOP是面向切面,面向切面编程,是通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。对多个对象共同行为封装成一个模块叫切面,然后某个方法为切点。 通俗的讲:就是在一些代码中做重复操作的时候,我们为了…...
Yolov5的tensorRT加速(python)
地址:https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5 下载yolov5代码 方法一:使用torch2trt 安装torch2trt与tensorRT 参考博客:https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/124538557 先从github拉取torch2trt源码 ht…...
设计模式(1) - UML类图
1、前言 最近在阅读 Android 源码,时常碰到代码中有一些巧妙的写法,简单的如 MediaPlayerService 中的 IFactory,我知道它是工厂模式,但是却不十分清楚它为什么这么用;复杂点的像 NuPlayer 中的 DeferredActions 机制…...
3D异常检测论文笔记 | Shape-Guided Dual-Memory Learning for 3D Anomaly Detection
文章目录 摘要一、介绍三、方法3.1. 形状引导专家学习3.2. Shape-Guided推理 摘要 我们提出了一个形状引导的专家学习框架来解决无监督的三维异常检测问题。我们的方法是建立在两个专门的专家模型的有效性和他们的协同从颜色和形状模态定位异常区域。第一个专家利用几何信息通…...
如何将枯燥的大数据进行可视化处理?
在数字时代,大数据已经成为商业、科学、政府和日常生活中不可或缺的一部分。然而,大数据本身往往是枯燥的、难以理解的数字和文字,如果没有有效的方式将其可视化,就会错失其中的宝贵信息。以下是一些方法,可以将枯燥的…...
反射获取方法和属性
Java反射获取方法 在Java中,反射(Reflection)是一种强大的机制,允许程序在运行时访问和操作类的内部属性和方法。通过反射,可以动态地创建对象、调用方法、改变属性值,这在很多Java框架中如Spring和Hiberna…...
【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容
目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法,当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...
Web 架构之 CDN 加速原理与落地实践
文章目录 一、思维导图二、正文内容(一)CDN 基础概念1. 定义2. 组成部分 (二)CDN 加速原理1. 请求路由2. 内容缓存3. 内容更新 (三)CDN 落地实践1. 选择 CDN 服务商2. 配置 CDN3. 集成到 Web 架构 …...
6️⃣Go 语言中的哈希、加密与序列化:通往区块链世界的钥匙
Go 语言中的哈希、加密与序列化:通往区块链世界的钥匙 一、前言:离区块链还有多远? 区块链听起来可能遥不可及,似乎是只有密码学专家和资深工程师才能涉足的领域。但事实上,构建一个区块链的核心并不复杂,尤其当你已经掌握了一门系统编程语言,比如 Go。 要真正理解区…...
高防服务器价格高原因分析
高防服务器的价格较高,主要是由于其特殊的防御机制、硬件配置、运营维护等多方面的综合成本。以下从技术、资源和服务三个维度详细解析高防服务器昂贵的原因: 一、硬件与技术投入 大带宽需求 DDoS攻击通过占用大量带宽资源瘫痪目标服务器,因此…...
医疗AI模型可解释性编程研究:基于SHAP、LIME与Anchor
1 医疗树模型与可解释人工智能基础 医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践,在这一过程中,模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法(如RandomForest、XGBoost、LightGBM)因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...
boost::filesystem::path文件路径使用详解和示例
boost::filesystem::path 是 Boost 库中用于跨平台操作文件路径的类,封装了路径的拼接、分割、提取、判断等常用功能。下面是对它的使用详解,包括常用接口与完整示例。 1. 引入头文件与命名空间 #include <boost/filesystem.hpp> namespace fs b…...
ffmpeg(三):处理原始数据命令
FFmpeg 可以直接处理原始音频和视频数据(Raw PCM、YUV 等),常见场景包括: 将原始 YUV 图像编码为 H.264 视频将 PCM 音频编码为 AAC 或 MP3对原始音视频数据进行封装(如封装为 MP4、TS) 处理原始 YUV 视频…...
【大厂机试题解法笔记】矩阵匹配
题目 从一个 N * M(N ≤ M)的矩阵中选出 N 个数,任意两个数字不能在同一行或同一列,求选出来的 N 个数中第 K 大的数字的最小值是多少。 输入描述 输入矩阵要求:1 ≤ K ≤ N ≤ M ≤ 150 输入格式 N M K N*M矩阵 输…...
Spring Boot 中实现 HTTPS 加密通信及常见问题排查指南
Spring Boot 中实现 HTTPS 加密通信及常见问题排查指南 在金融行业安全审计中,未启用HTTPS的Web应用被列为高危漏洞。通过正确配置HTTPS,可将中间人攻击风险降低98%——本文将全面解析Spring Boot中HTTPS的实现方案与实战避坑指南。 一、HTTPS 核心原理与…...
