JMeter 测试脚本编写技巧

JMeter 是一款开源软件,用于进行负载测试、性能测试及功能测试。测试人员可以使用 JMeter 编写测试脚本,模拟多种不同的负载情况,从而评估系统的性能和稳定性。以下是编写 JMeter 测试脚本的步骤。
第 1 步:创建测试计划
在JMeter中,测试计划是测试的最高级别,它包含了各种元素和配置,如线程组、断言、监听器等。测试人员需要在JMeter中创建一个新的测试计划,并添加必要的元素和配置。
要创建新的测试计划,请选择: 文件 > 新建 > 填写计划名称。
第 2 步:添加线程组
在测试计划中,测试人员需要添加一个或多个线程组。线程组是测试的基本单位,它定义了测试的并发用户数量、持续时间和其他属性。测试人员需要根据需求设置线程组的属性。
要创建线程组,请右击测试计划并选择: 添加 > 线程(用户) > 线程组。

填写线程组信息。

线程数:10 个线程就是模拟 10 个用户。
Ramp-Up 时间 (秒):线程准备时长。如果线程数为 10,准备时长为 10,那么需要 1秒钟启动 1 个线程。
循环次数。如果线程数为 10,循环次数为 10,那么每个线程发送 10 次请求。总请求数为 10*10 =
100。如果勾选了“永远”,那么所有线程会一直发送请求,直到手动停止。
第 3 步:添加取样器
取样器 是 JMeter 测试的核心组件,它模拟了用户执行的操作。测试人员需要添加一个或多个取样器,并设置它们的属性。常见的取样器类型包括 HTTP 请求、TCP 请求、FTP 请求、JDBC 请求等。
这边以添加 HTTP 请求为例。添加 HTTP 请求,右击线程组并选择:添加 > 取样器 > HTTP 请求。

填写 HTTP 的调用信息。

传过去的数据是 json 格式的,因此要添加头信息:Content-Type:application/json。右击 HTTP 请求并选择:添加 > 配置元件 > HTTP 信息头管理。

添加头信息:Content-Type:application/json。

第 4 步:添加断言
断言是 JMeter 测试中的重要组件,它用于验证服务器的响应是否符合预期。测试人员需要添加一个或多个断言,并设置它们的属性。
- 常见的断言类型包括响应断言 和 JSON 断言:
- 响应断言包括:文本、响应代码、响应头、响应时间等。
JSON 断言允许用户指定 JSON 路径表达式并验证 JSON 响应是否符合该表达式。
响应断言
添加响应断言: 右击接口 > 添加 > 断言 > 响应断言。

对 响应文本中 包含字符串 “Apple” 做断言:

对 HTTP 的响应码 做断言:

JSON 断言
添加 JSON 断言: 右击接口 > 添加 > 断言 > JSON断言。

对接口返回的 total 做断言:

对接口返回的 data 的第 1 项 name 做断言:

上面的 JSON Path 指的是 JSON 路径表达式。表达式由一系列的属性名和数组索引组成:以 “$.” 开头,用“.”和“[]”分隔。例如,以下 JSON 响应:
{"name": "John","age": 30,"cars": [{"name": "Ford","models": ["Fiesta","Focus","Mustang"]},{"name": "BMW","models": ["320","X3","X5"]}]
}
可以使用以下表达式获取相应的值:
- $.name:获取 “John”。
- $.cars[0].name:获取 “Ford”。
- $.cars[1].models[2]:获取 “X5”。
断言结果
运行用例。如果 响应符合断言,则什么都不会发生。否则,在 结果树监听器 中会看到报错信息。

第 5 步:添加监听器
监听器是 JMeter 测试中的另一个重要组件,它用于收集测试结果并生成报告。测试人员需要添加一个或多个监听器,并设置它们的属性。以下是一些常用的 JMeter 监听器:
- 聚合报告:提供有关事务响应时间、吞吐量和错误率的信息。
- 查看结果树:显示每个请求的响应,包括请求头、请求正文和响应正文。
- 监听器图形结果:将测试结果可视化,以便更轻松地分析性能问题。
- 断言结果:验证响应是否满足特定条件。
- 分布式负载测试图:显示不同服务器上的负载情况。
添加监听器:请右键单击线程组(或取样器) > 添加 > 监视器 > 具体的监视器。这里以最常用的 “查看结果树” 为例。

第 6 步:运行测试计划,查看报告
测试人员完成测试计划的配置后,可以运行测试计划并收集测试结果。测试人员可以通过监听器生成报告,并根据结果调整测试计划的配置。
等用例运行结束,可以在配置不同的监视器中看到对应的结果。
查看结果树:

汇总报告:

图形结果:

以上是JMeter测试脚本编写的基本步骤。测试人员需要根据具体需求和场景,灵活运用JMeter的各种功能和组件,编写高效、准确的测试脚本。
试试比 JMeter 更好用的 API 工具:Apifox
用 Apifox 做测试脚本更容易。以下是用 Apifox 做测试脚本的方法。
创建接口

调用接口
直接点击 “发送” 按钮就可以看到接口的返回。

添加断言

创建测试用例
编辑测试步骤,配置压测参数。

运行测试用例,查看报告

JMeter 可以用来做性能测试,但在日常工作中,我们还有更多的内容要做: API 设计,API 调试,API Mock 等。我们可能会使用多个工具,但在多个工具之间频繁切换(API 设计工具 Swagger、API 测试工具 JMeter)经常会导致数据不一致和团队协作低效率。
Apifox 是一款更加智能化的 API 设计/开发/测试工具,相较于 JMeter 软件,Apifox 有以下优势:

易于使用
Apifox 提供简单易用的界面和交互方式,用户不需要编写脚本或进行复杂的配置即可完成 API 测试。此外,Apifox 还提供了免费的模板和示例,帮助用户更快地创建 API 请求。
自动化测试
Apifox 提供了自动化测试的功能,用户可以通过自动化测试来减少测试时间和人力成本。用户只需要设置测试计划,Apifox 就可以自动运行测试,并生成测试结果和报告。此外,Apifox 还支持测试套件,可以一次性运行多个测试用例,提高测试效率。
多环境支持
Apifox 支持多个测试环境,用户可以通过切换环境来测试不同的 API。用户只需要设置环境变量,Apifox 就可以自动切换 API 请求的 URL 和参数。此外,Apifox 还支持环境导入和导出,方便用户在不同的设备或团队之间共享测试环境。
协作和分享
Apifox 提供了协作和分享的功能,用户可以与团队成员或其他人分享测试结果和测试数据。用户还可以将测试结果和报告导出为 HTML 格式。此外,Apifox 还支持团队协作和权限管理,可以让团队成员共享 API 设计和测试资源。
总之,相较于 JMeter,Apifox 更加易于使用和智能化,可以帮助用户更高效地进行 API 测试和管理。无论是个人开发者还是企业团队,都可以通过 Apifox 提高 API 测试的效率和质量。因此,越来越多人开始选择使用 Apifox 替代 JMeter。
最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:
这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

相关文章:
JMeter 测试脚本编写技巧
JMeter 是一款开源软件,用于进行负载测试、性能测试及功能测试。测试人员可以使用 JMeter 编写测试脚本,模拟多种不同的负载情况,从而评估系统的性能和稳定性。以下是编写 JMeter 测试脚本的步骤。 第 1 步:创建测试计划 在JMet…...
力扣6:N字形变化
代码: class Solution { public:string convert(string s, int numRows){int lens.size();if(numRows1){return s;}int d2*numRows-2;int count0;string ret;//第一行!for(int i0;i<len;id){rets[i];}//第k行!for(int i1;i<numRows-1;…...
【上海大学数字逻辑实验报告】一、基本门电路
一、 实验目的 熟悉TTL中、小规模集成电路的外形、管脚和使用方法;了解和掌握基本逻辑门电路的输入与输出之间的逻辑关系及使用规则。 二、 实验原理 实现基本逻辑运算和常用逻辑运算的单元电路称为逻辑门电路。门电路通常用高电平VH表示逻辑值“1”,…...
基于xml配置的AOP
目录 xml方式AOP快速入门 xml方式AOP配置详解 xml方式AOP快速入门 xml方式配置AOP的步骤 导入AOP相关坐标 <dependency><groupId>org.aspectj</groupId><artifactId>aspectjweaver</artifactId><version>1.8.13</version></de…...
java学习part12多态
99-面向对象(进阶)-面向对象的特征三:多态性_哔哩哔哩_bilibili 1.多态(仅限方法) 父类引用指向子类对象。 调用重写的方法,就会执行子类重写的方法。 编译看引用表面类型,执行看实际变量类型。 2.父子同名属性是否…...
前置任务之安装jdk
已经安装过很多次了,但是每次安装都要搜好几次才能找到正确的,离大谱。 1.打开 oracle官网 https://www.oracle.com 然后切换到Java archive 下载192版本的,页面搜索ctrlF,【Java SE Development Kit】或者【jdk-8u192-windows-…...
C++ 常见异常
关于C异常(包括但不限于编译器异常)先开个头,有空都记下来吧: 1:_DllMain12 已经在 MSVCRTD.lib(dllmain.obj) 中定义 有效的解决办法: Debug版本: 项目-属性-链接器-输入:忽略特…...
语音识别学习笔记
目录 开源的语音识别项目 端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介 新一代 Kaldi: Two-pass 实时语音识别 开源的语音识别项目 有哪些语音识别的开源项目? - 知乎 端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介 端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介 …...
深入了解Java8新特性-日期时间API
阅读建议 嗨,伙计!刷到这篇文章咱们就是有缘人,在阅读这篇文章前我有一些建议: 本篇文章大概2000多字,预计阅读时间长需要3分钟。本篇文章的实战性、理论性较强,是一篇质量分数较高的技术干货文章&#x…...
【数据结构】二叉树概念 | 满二叉树 | 完全二叉树
二叉树的概念 二叉树在实践中用的很多。 一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合: 或者为空;由一个根结点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成。二叉树最多两个孩子。 这里注意:二叉树并不是度为2的树。 二叉树的度最大值是…...
第 373 场 LeetCode 周赛题解
A 循环移位后的矩阵相似检查 模拟 class Solution { public:bool areSimilar(vector<vector<int>> &mat, int k) {int m mat.size(), n mat[0].size();k % n;auto g mat;for (int i 0; i < m; i)if (i & 1)rotate(mat[i].begin(), mat[i].begin() …...
C#,《小白学程序》第二十五课:大数乘法(BigInteger Multiply)的Karatsuba算法及源代码
1 文本格式 /// <summary> /// 《小白学程序》第二十五课:大数(BigInteger)的Karatsuba乘法 /// Multiplies two bit strings X and Y and returns result as long integer /// </summary> /// <param name"a">&…...
Redis的五大数据类型详细用法
我们说 Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。本篇博客我们就将介绍这些数据类型的详细使用…...
C++类与对象(6)—初始化列表、explicit关键字、static成员
目录 一、初始化列表 1、定义 2、注意事项 3、尽量使用初始化列表初始化 4、初始化顺序 二、 explicit关键字 1、定义 2、特点 三、static成员 1、定义 2、特性 3、例题 一、初始化列表 下面这段代码可以正常编译: class A { private:int _a1;//成员…...
vue3+tsx的使用
<template><div><xiaoman on-click"getItem" name"似懂非懂"></xiaoman></div> </template><script setup langts>import xiaoman from "./App"const getItem(item:any)>{console.log(item,it…...
JMeter 设置请求头信息的详细步骤
在使用 JMeter 的过程中,我们会遇到需要设置请求头信息的场景。比如: POST 传过去的 Body 数据是 json 格式的。需要填添加头信息:Content-Type:application/json。 在 header 中用 token 来传用户的认证信息。 下面,…...
从零构建属于自己的GPT系列1:预处理模块
1 训练数据 在本任务的训练数据中,我选择了金庸的15本小说,全部都是txt文件 数据打开后的样子 2 数据预处理 数据预处理需要做的事情就是使用huggingface的transformers包的tokenizer模块,将文本转化为token 最后生成的文件就是train_n…...
002、ArkTS
之——开发语言 目录 之——开发语言 杂谈 正文 1.TypeScript基础 1.1 基础类型 1.2 条件语句 1.3 函数 1.4 类 1.5 模块 1.6 迭代器 2.ArkTS 2.1 JAVA SCRIPT 2.2 TS 2.3 ArkTS 编辑 3.示例 3.1 概述性示例 3.2 自定义组件 3.3 渲染控制语法 3.4 状态管…...
如何通过nginx进行服务的负载均衡
简单介绍 随着互联网的发展,业务流量越来越大并且业务逻辑也越来越复杂,单台服务器的性能及单点故障问题就凸显出来了,因此需要多台服务器组成应用集群,进行性能的水平扩展以及避免单点故障的出现。应用集群是将同一应用部署到多台…...
FPGA程序前仿真和后仿真问题处理
参考链接:FPGA程序前仿真和后仿真问题处理 - 知乎...
为什么ResNet的152层比VGG16快?图解残差连接的计算优化与内存管理
为什么ResNet的152层比VGG16快?图解残差连接的计算优化与内存管理 在深度学习领域,网络深度与计算效率似乎总是一对矛盾体——直到ResNet的出现打破了这一认知。当152层的ResNet在ImageNet竞赛中以更低计算量击败16层的VGG时,整个计算机视觉…...
用快马AI十分钟搭建班级宠物园应用下载页,快速验证教育产品原型
最近在帮小学老师朋友设计一个班级宠物园应用,想快速验证这个教育产品的可行性。传统开发流程太耗时,于是尝试用InsCode(快马)平台的AI生成功能,十分钟就搭出了可交互的下载页原型。分享下具体实现思路: 需求拆解与框架搭建 先明确…...
告别重复操作:MaaYuan让《代号鸢》游戏管理效率提升80%
告别重复操作:MaaYuan让《代号鸢》游戏管理效率提升80% 【免费下载链接】MaaYuan 代号鸢 / 如鸢 一键长草小助手 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MaaYuan 您是否每天花费1小时以上在《代号鸢》或《如鸢》中完成重复日常任务?MaaYua…...
论文写作“神器大比拼”:好写作AI凭实力“出圈”
在学术的漫漫征途中,论文写作就像是一场艰难的马拉松,从构思选题到组织内容,再到打磨润色,每一步都充满挑战。而如今,AI写作软件如雨后春笋般涌现,为论文写作者们带来了新的希望和助力。但面对琳琅满目的选…...
深入Anomalib:如何用Padim、PatchCore等算法为你的自定义数据集做异常定位?
深入Anomalib:如何用Padim、PatchCore等算法为你的自定义数据集做异常定位? 在工业质检和医疗影像领域,异常检测正从"有没有问题"的定性判断,升级到"问题在哪里"的精准定位。当你的数据集充满特殊纹理的PCB板…...
别再只比精度了!手把手教你用YOLOv5和v7在自定义数据集上做训练优化
别再只比精度了!手把手教你用YOLOv5和v7在自定义数据集上做训练优化 当你第一次在COCO数据集上跑通YOLOv5的demo时,那种"目标检测原来如此简单"的兴奋感可能还记忆犹新。但当你把模型迁移到自己的零件检测、农作物病害识别或零售商品分类任务时…...
嵌入式C++安全开发避坑指南,覆盖ARM Cortex-R/A系列、VxWorks与AUTOSAR OS的12类时序敏感漏洞
第一章:嵌入式C安全开发的工业级挑战与范式演进在工业控制、汽车电子与医疗设备等高可靠性领域,嵌入式C正面临前所未有的安全张力:资源受限性与功能安全性之间、实时确定性与抽象灵活性之间、遗留代码兼容性与现代语言特性之间,形…...
Ostrakon-VL-8B入门必看:Gradio Web UI快速启动与单图分析详解
Ostrakon-VL-8B入门必看:Gradio Web UI快速启动与单图分析详解 如果你正在寻找一个能看懂店铺、厨房、商品图片,并能回答你各种问题的AI助手,那么Ostrakon-VL-8B可能就是你要找的答案。这是一个专门为餐饮服务和零售商店场景优化的多模态视觉…...
Granite TimeSeries FlowState R1赋能网络安全:异常流量检测与预测
Granite TimeSeries FlowState R1赋能网络安全:异常流量检测与预测 最近和几个做运维和安全的朋友聊天,大家普遍有个头疼的问题:面对海量的网络流量数据,怎么才能提前发现那些“不对劲”的苗头?等攻击真的发生了&…...
基于hadoop+spark+hive的高校科研项目管理系统的设计与实现
前言在高校科研项目管理领域,传统管理方式逐渐显露出诸多问题,亟待更为有效的解决方案。本研究聚焦于此,尝试借助 Python、Django、Vue 以及 MySQL 等技术,探索设计并实现一款高校科研项目管理系统。 研究过程中,运用文…...

