【性能测试】分布式压测之locust和Jmeter的使用
受限于单台机器的配置问题,我们在单台机器上达不到一个很高的压测并发数,那这个时候就需要引入分布式压测
分布式压测原理:
一般通过局域网把不同测试计算机链接到一起,达到测试共享、分散操作、集中管理的目的。
- 选择一台作为调度机(MASTER),其他机器作为执行机(SLAVE)
- 执行完成执行机会把所有数据上传汇总到调度机
LOCUST
首先要确保调度机和执行机上都已经有了测试脚本
第二、cmd启动调度机locust -f <脚本名.py> --master
第三、cmd启动执行机locust -f <脚本名.py> --worker --master-host=xxx.xxx.x.x
第四、在网页运行http://localhost:8089/,locust默认8089端口,就可以让调度机操作执行机了
Jmeter
这是一款绿色软件,所以直接复制到测试机上就可使用了同时还保证了Jmeter版本是一致的(JDK版本也需要一致)
第一步配置执行机配置:
- 修改jmeter.properties
- server_port=1099
- server.rmi.localport=1099(保持和上面设置的端口号一致)
- server.rmi.ssl.disable=true(关闭ssl)
- 修改jmeter-server
- RMI_HOST_DEF=-Djava.rmi.server.hostname=xxx.xxx.xxx.xxx(本机ip)
- 启动执行机上bin目录下的jmeter-server(windows启动jmeter-server.bat),并记录下ip和port
第二步配置调度机的配置:
- 修改jmeter.properties
- server.rmi.ssl.disable=true(关闭ssl)
- remote_hosts=localhost:1099(与执行机配置的ip和port对应,如果存在多个用逗号隔开)

这样就完成了让调度机控制执行机
那我们为什么要这么高的并发数,或者说我们怎么去确定我们的并发数呢?
当然所有指标都可以按需求来,那需求中的并发数怎么来的呢?或者说如果没有需求指标呢?
1.稳定测试的并发量(均值)
PV:(page view)页面访问量,也就是每打开一次页面PV计数+1
UV:(unique visitor)唯一访问用户数,用来衡量真实的网站用户数
一般用UV来统计用户活跃数,用PV来统计用户访问页面的频率
举个例子:假如业务部门告知我们一天系统有4w个请求,那么我想知道需要多少的并发数
普通计算公式(根据每天访问):TPS(并发数/每秒) = 总请求数 / 总时间,通过这个公式我们可以计算得到 TPS = 40000请求量 / (24 * 3600秒)=0.46请求数/秒,那么我们在测试环境对系统进行性能测试,只需要0.48个请求就可以满足需要
二八原则计算方法(根据每天访问):普通计算公式可能不一定可以代表线上绝大多数情况,因为可能存在被低访问平均拉低数据,所以使用二八原则(80%请求在20%的时间完成) = 总请求数 *0.8 / 总时间*0.2,那么通过这个公式我们计算出1.85请求量/秒就可以得到并发数
注:当然有细分数据那更好了,可以更准备知道更准确的有效时间和请求
2.压力测试的并发量(极值)
举个例子:订单最高峰在1个小时内有7200个订单
计算压力测试的并发数:TPS = 峰值请求数 / 峰值的时间 * 系数 ,系数根据自己对系统要求不同决定,比如系数是2,那么我们通过公式可以计算到7200 / 3600 * 2 = 4请求数/秒,4个请求数就可以满足需要
2024最新Jmeter接口测试从入门到精通(全套项目实战教程)
相关文章:
【性能测试】分布式压测之locust和Jmeter的使用
受限于单台机器的配置问题,我们在单台机器上达不到一个很高的压测并发数,那这个时候就需要引入分布式压测 分布式压测原理: 一般通过局域网把不同测试计算机链接到一起,达到测试共享、分散操作、集中管理的目的。 选择一台作为…...
ABC341A-D题解
文章目录 A题目AC Code: B题目AC Code: C题目AC Code: D题目你以为这就完了? 时间复杂度分析:AC Code: E A 题目 这个没什么好说的,就先输出一个 1,再输出 n n n 个 01就大功告成…...
计算机网络——07协议层次及服务模型
协议层次及服务模型 协议层次 网络是一个复杂的系统 网络功能复杂:数字信号的物理信号承载、点到点、路由、rdt、进程区分、应用等现实来看,网络的许多构成元素和设备: 主机路由器各种媒体的链路应用协议硬件,软件 问题是&am…...
Netty Review - NIO空轮询及Netty的解决方案源码分析
文章目录 Pre问题说明NIO CodeNetty是如何解决的?源码分析入口源码分析selectCntselectRebuildSelector Pre Netty Review - ServerBootstrap源码解析 Netty Review - NioServerSocketChannel源码分析 Netty Review - 服务端channel注册流程源码解析 问题说明 N…...
PAM | 账户安全 | 管理
PAM PAM(Pluggable Authentication Modules,可插入式身份验证模块)是一个灵活的身份验证系统,允许我们通过配置和组合各种模块来实现不同的身份验证策略。 在 Linux 或类 Unix 系统中,常见的 PAM 模块包括以下几种类…...
Leetcode 16-20题
最接近的三数之和 给定整数数组和目标值target,从数组中选出三个整数,使得和与target最接近,并返回三数之和。保证恰好存在一个解。 和上一题类似,我们先对整数数组排序,然后固定i,枚举j,找到满…...
【开源训练数据集1】神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集
一个聊天机器人需要大量的训练数据,以便在无需人工干预的情况下快速解决用户的询问。然而,聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。 我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集,包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多…...
【AIGC】Stable Diffusion的ControlNet参数入门
Stable Diffusion 中的 ControlNet 是一种用于控制图像生成过程的技术,它可以指导模型生成特定风格、内容或属性的图像。下面是关于 ControlNet 的界面参数的详细解释: 低显存模式 是一种在深度学习任务中用于处理显存受限设备的技术。在这种模式下&am…...
静态curl库编译与使用(c++)
静态curl库编译与使用 静态curl库编译与使用:mingw https://curl.se/windows/ // 测试:设置URL地址 // curl_easy_setopt(curlHandle, CURLOPT_URL, “https://ipinfo.io/json”); // curl_easy_setopt(curlHandle, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 0L); // c…...
element 表单提交图片(表单上传图片)
文章目录 使用场景页面效果前端代码 使用场景 vue2 element 表单提交图片 1.点击【上传图片】按钮择本地图片(只能选择一张图片)后。 2.点击图片,支持放大查看。 3.点击【保存】按钮,提交表单。 页面效果 前端代码…...
Android 15 第一个开发者预览版
点击查看:first-developer-preview-android15 点击查看:Get Android 15 2024年2月16日,谷歌发布 Android 15 第一个开发者预览版 翻译 由工程副总裁戴夫伯克发布 今天,我们发布了Android 15的首个开发者预览版,这样我们的开发者就…...
anomalib1.0学习纪实-续1:增加新算法
0、基本信息 现在我要增加一个新算法:DDAD 他的代码,可以在github中找到:GitHub - arimousa/DDAD 一、基础操作: 1、修改anomalib\src\anomalib\models\__init__.py 我增加的第33行和61行, 2、 增加ddad文件夹和文…...
Java+Vue+MySQL,国产动漫网站全栈升级
✍✍计算机编程指导师 ⭐⭐个人介绍:自己非常喜欢研究技术问题!专业做Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目:有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流! ⚡⚡ Java实战 |…...
机器人常用传感器分类及一般性要求
机器人传感器的分类 传感技术是先进机器人的三大要素(感知、决策和动作)之一。根据用途不同,机器人传感器可以分为两大类:用于检测机器人自身状态的内部传感器和用于检测机器人相关环境参数的外部传感器。 内部传感器 内部传感…...
C++-opencv的imread、imshow、waitkey、namedWindow
在C中使用OpenCV时,imread和imshow是两个非常基础且常用的函数,用于读取图像和显示图像。以下是这两个函数的简要说明和如何一起使用它们的示例。 imread函数 imread用于从指定的文件路径读取图像。它将图像读入为cv::Mat对象,这是OpenCV中…...
开源语音识别faster-whisper部署教程
1. 资源下载 源码地址 模型下载地址: large-v3模型:https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3/tree/main large-v2模型:https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2/tree/main large-v2模型:…...
使用IntelliJ IDEA配置Maven (入门)
在使用IntelliJ IDEA进行Java开发时,配置Maven是至关重要的一步,因为它可以帮助你管理项目的依赖和构建过程。以下是我在使用IntelliJ IDEA配置Maven的实践过程,以及一些技术笔记和职场感悟。 工作实践与项目复盘 下载Maven: 访问…...
汽车金融市场研究:预计2029年将达到482亿美元
汽车金融公司作为汽车流通产业链的重要一环,认真贯彻落实国家有关政策,采取多种措施助力汽车产业发展,为促进推动汽车消费、助力畅通汽车产业链、支持稳定宏观经济大盘发挥了积极作用。 益于国内疫情得到有效控制,我国经济持续稳定…...
关于举办第十五届蓝桥杯大赛电子赛5G全网规划与建设赛项的通知
关于举办第十五届蓝桥杯大赛电子赛 5G全网规划与建设赛项的通知 各相关院校: 第十五届蓝桥杯大赛通知已于2023年9月27日在蓝桥杯大赛官网发布,现就电子赛5G全网规划与建设赛项报名事宜,公布如下: 一、赛项概述 5G全网规划与建设…...
Vue3快速上手(七) ref和reactive对比
一、ref和reactive对比 表格形式更加直观吧: 项目refreactive是否支持基本类型支持不支持是否支持对象类型支持支持对象类型是否支持属性直接赋值不支持,需要.value支持是否支持直接重新分配对象支持,因为操作的.value不支持,需…...
【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...
vscode里如何用git
打开vs终端执行如下: 1 初始化 Git 仓库(如果尚未初始化) git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...
基于大模型的 UI 自动化系统
基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...
树莓派超全系列教程文档--(61)树莓派摄像头高级使用方法
树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作,无需更改相机配置。但是,一…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
【Oracle APEX开发小技巧12】
有如下需求: 有一个问题反馈页面,要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据,方便管理员及时处理反馈。 我的方法:直接将逻辑写在SQL中,这样可以直接在页面展示 完整代码: SELECTSF.FE…...
多场景 OkHttpClient 管理器 - Android 网络通信解决方案
下面是一个完整的 Android 实现,展示如何创建和管理多个 OkHttpClient 实例,分别用于长连接、普通 HTTP 请求和文件下载场景。 <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android"http://schemas…...
【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描
前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06(十亿美元)。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48(十亿美元)增长到 2032 年的 9.54(十亿美元)。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR(增长率&…...
对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
