当前位置: 首页 > news >正文

day10性能测试(2)——Jmeter

 【没有所谓的运气🍬,只有绝对的努力✊】

目录

1、LoadRunner vs Jmeter

1.1 LoadRunner

 1.2 Jmeter 

1.3 对比小结

2、Jmeter 环境安装

2.1 安装jdk

2.2 安装Jmeter

2.3 小结

3、Jmeter 文件目录结构

4、Jmeter默认配置修改

5、Jmeter元件、组件介绍

5.1 元件:

5.2 组件:

5.3 小结

6、Jmeter元件作用域、执行顺序

6.1 元件作用域

6.2 元件执行顺序 

6.3 小结

6.4 案例——执行顺序

7、Jmeter第一个小案例

8、线程组

8.1 特点和作用

8.2 线程组分类

8.3 小结

8.4 线程组 属性参数

8.5 练习

8.6 小结

8.7 小案例对比

9、HTTP请求

9.1 http请求参数

9.2 案例

9.3 小结

10、查看结果树

11、Jmeter参数化

11.1 用户定义的变量

11.1.1 练习

11.1.2 小结

11.2 用户参数

11.2.1 练习

11.2.2 小结

11.3 CSV 数据文件设置

11.3.1 练习

11.3.2 小结

11.4 函数方式

11.5.1 练习

11.5.2 小结 

11.5 参数化小结


1、LoadRunner vs Jmeter

1.1 LoadRunner

 1.2 Jmeter 

1.3 对比小结

2、Jmeter 环境安装

2.1 安装jdk

2.2 安装Jmeter

jdk和Jmeter的版本一定要对应,否则会报错。

apache-jmeter-5.6.3

2.3 小结

3、Jmeter 文件目录结构

4、Jmeter默认配置修改

5、Jmeter元件、组件介绍

5.1 元件:

多个类似功能组件的容器(类似于类)。

5.2 组件:

实现独立的某个功能(类似于方法)

例如:取样器组件例如:逻辑控制器

5.3 小结

6、Jmeter元件作用域、执行顺序

6.1 元件作用域

6.2 元件执行顺序 

6.3 小结

6.4 案例——执行顺序

7、Jmeter第一个小案例

    

8、线程组

8.1 特点和作用

作用:线程组就是控制Jmeter用于执行测试的一组用户。

(1)模拟多人操作

        

(2)多线程组并行

(3)多线程串行

      

8.2 线程组分类

        

8.3 小结

8.4 线程组 属性参数

             

8.5 练习

(1)模拟10个用户并行执行。

(2)模拟10个用户5s内启动完成。

(3)模拟2个用户各循环3次。

(4)模拟2个用户运行持续10s。

8.6 小结

                       

8.7 小案例对比

线程数代表虚拟用户数,用户越多,负载越大。——负载

循环次数,代表运行时间,次数越多,运行时间越长。——稳定性

9、HTTP请求

9.1 http请求参数

    

9.2 案例

   

    

9.3 小结

10、查看结果树

解决Jmeter响应结果里面的乱码问题:

(1)bin/jmeter.properties 里面找到 sampleresult.default.encoding 

(2)修改完后,重启jmeter。

11、Jmeter参数化

11.1 用户定义的变量

作用:全局变量。

位置:测试计划→线程组→配置元件→用户定义的变量

         

11.1.1 练习

11.1.2 小结

11.2 用户参数

作用:针对同一组参数,当不同的用户来访问时,可以获取到不同的值。

位置:测试计划→线程组→前置处理器→用户参数

         

11.2.1 练习

    

11.2.2 小结

11.3 CSV 数据文件设置

作用:让不同用户在多次循环时,可以取到不同的值。

位置:测试计划→线程组→配置元件→CSV数据文件设置

    

11.3.1 练习

   

11.3.2 小结

11.4 函数方式

作用:计数函数,一般做执行次数统计使用。

位置:在菜单中选择→工具→函数助对话框。

11.5.1 练习

11.5.2 小结 

11.5 参数化小结

       


下午把jmeter的参数化,学完啦,准备联系下项目,再继续学习。

相关文章:

day10性能测试(2)——Jmeter

【没有所谓的运气🍬,只有绝对的努力✊】 目录 1、LoadRunner vs Jmeter 1.1 LoadRunner 1.2 Jmeter 1.3 对比小结 2、Jmeter 环境安装 2.1 安装jdk 2.2 安装Jmeter 2.3 小结 3、Jmeter 文件目录结构 4、Jmeter默认配置修改 5、Jmeter元件、组…...

Y3编辑器文档4:触发器

文章目录 一、触发器简介1.1 触发器界面1.2 ECA语句编辑及快捷键1.3 参数设置1.4 变量设置1.5 实体触发器1.6 函数库与触发器复用 二、触发器的多层结构2.1 子触发器(在游戏内对新的事件进行注册)2.2 触发器变量作用域2.3 复合条件2.4 循环2.5 计时器2.6…...

1. 机器学习基本知识(3)——机器学习的主要挑战

1.5 机器学习的主要挑战 1.5.1 训练数据不足 对于复杂问题而言,数据比算法更重要但中小型数据集仍然很普遍,获得额外的训练数据并不总是一件轻而易举或物美价廉的事情,所以暂时不要抛弃算法。 1.5.2 训练数据不具有代表性 采样偏差&#…...

prometheusgrafana实现监控告警

Prometheus负责集群数据的监控和采集,然后传递给grafana进行可视化,集成睿象云可实现监控报警,为了方便操作,可以通过iframe嵌套grafana到指定的页面。 文章目录 1.Grafana集成Prometheus2.iframe内嵌grafana3.监控告警 1.Grafana…...

Ubuntu防火墙管理(五)——ufw源规则解读与修改

firewalld与nftables 在 /etc/firewalld/firewalld.conf 文件中,FirewallBackend 选项用于指定 Firewalld 使用的防火墙后端实现。具体来说: nftables:这是当前的默认选项,表示 Firewalld 将使用 nftables 作为防火墙后端。nftab…...

Docker如何运行一个python脚本Hello World

Docker如何运行一个python脚本Hello World 1、编写Python的Hello World:script.py #!/usr/bin/python #_*_coding:utf-8_*_ print("Hello World") 2、Dockerfile文件 #拉取Docker环境 FROM python #设置工作目录 WORKDIR /app #将dockerfile同级文件copy到…...

人工智能-自动驾驶领域

目录 引言自动驾驶与人工智能的结合为什么自动驾驶领域适合发表文章博雅智信的自动驾驶辅导服务结语 引言 自动驾驶技术的崛起是当代交通行业的一场革命。通过结合先进的人工智能算法、传感器技术与计算机视觉,自动驾驶不仅推动了技术的进步,也使得未来…...

[ubuntu18.04]ubuntu18.04安装json-c操作说明

ubuntu18.04安装json-c 代码下载 rootw1804-virtual-machine:/home/w1804/tr069# git clone https://github.com/json-c/json-c.git Cloning into /opt/git/json-c... remote: Enumerating objects: 6398, done. remote: Counting objects: 100% (1067/1067), done. remote:…...

华为eNSP:VRRP

一、VRRP背景概述 在现代网络环境中,主机通常通过默认网关进行网络通信。当默认网关出现故障时,网络通信会中断,影响业务连续性和稳定性。为了提高网络的可靠性和冗余性,采用虚拟路由冗余协议(VRRP)是一种…...

Linux--top系统资源命令查看--详解

top命令用法 图: top命令用法: top命令经常用来监控linux的系统状况,是常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用情况。 top的使用方式: top [-d number] | top [-bnp] top参数解释: -…...

es的join是什么数据类型

在 Elasticsearch 中,parent 并不是一个独立的数据类型,而是与 join 数据类型一起使用的一个概念。join 数据类型用于在同一个索引中建立父子文档之间的关系,允许你在一个索引内表示层级结构或关联关系。通过 join 字段,你可以定义不同类型的文档(如父文档和子文档),并指…...

KV Shifting Attention Enhances Language Modeling

基本信息 📝 原文链接: https://arxiv.org/abs/2411.19574👥 作者: Mingyu Xu, Wei Cheng, Bingning Wang, Weipeng Chen🏷️ 关键词: KV shifting attention, induction heads, language modeling📚 分类: 机器学习, 自然语言处…...

软错误防护技术在车规MCU中应用

在大气层内,宇宙射线粒子与大气分子发生核反应生成大气中子。大气中子入射微电子器件或电路将会诱发单粒子效应(SEE),效应类型主要有单粒子翻转(SEU)、单粒子瞬态(SET)、单粒子锁定&…...

遥感图像处理二(ENVI5.6 Classic)

1 实验目的和内容 1.1 实验目的 本次上机旨在继续深入了解ENVI软件的基本使用,并对提供的实验数据进行基本的图像分割和地物分类等操作并分析结果。 1.2 实验内容 1.2.1 图像分割 对教材示例数据“C7图像分割”中的风景图、兰花图和娃娃图分别进行图像分割操作…...

经典文献阅读之--A Fast Dynamic Point Detection...(用于驾驶场景中的动态点云剔除方法)

0. 简介 现有的基于3D点的动态点检测和移除方法存在显著的时间开销,使其难以适应激光雷达-惯性测程系统。《A Fast Dynamic Point Detection Method for LiDAR-Inertial Odometry in Driving Scenarios》提出了一种基于标签一致性的动态点检测和移除方法&#xff0…...

百度搜索应适用中文域名国家标准,修复中文网址展示BUG

12月1日中文域名国家标准正式实施。该标准“明确了中文域名在编码、解析、注册、字表等方面的技术要求,适用于中文域名注册管理机构、注册服务机构、网络软硬件服务商及终端用户”。 00:23 显然,百度作为网络软硬件服务商,是包括在国家标准的…...

设计模式学习之——适配器模式

适配器模式(Adapter Pattern),又称作变压器模式(因为这两者都体现了“转换”或“适配”的核心概念),是一种结构型设计模式。它将一个类的接口转换成客户端所期望的另一种接口,从而使得原本因接口…...

服务器数据恢复—热备盘上线过程中硬盘离线导致raid5阵列崩溃的数据恢复案例

服务器数据恢复环境: 两组分别由4块SAS接口硬盘组建的raid5阵列,两组raid5阵列划分LUN并由LVM管理,格式化为EXT3文件系统。 服务器故障: RAID5阵列中一块硬盘未知原因离线,热备盘自动激活上线替换离线硬盘。在热备盘上…...

MetaGPT源码 (Memory 类)

目录 MetaGPT源码:Memory 类例子 MetaGPT源码:Memory 类 这段代码定义了一个名为 Memory 的类,用于存储和管理消息(Message)对象。Memory 提供了多种操作消息的功能,包括添加单条或批量消息、按角色或内容筛选消息、删除最新消息…...

数据结构与算法复习AVL树插入过程

环境 $ cat /proc/version Linux version 6.8.0-45-generic (builddlcy02-amd64-115) (x86_64-linux-gnu-gcc-13 (Ubuntu 13.2.0-23ubuntu4) 13.2.0, GNU ld (GNU Binutils for Ubuntu) 2.42) #45-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC Fri Aug 30 12:02:04 UTC 2024 #include <std…...

ThinkPad装Win10企业版后,手把手教你用PowerShell搞定Lenovo Vantage(附依赖包下载)

ThinkPad安装Win10企业版后手动部署Lenovo Vantage的完整指南 当你在ThinkPad上安装了纯净的Windows 10企业版系统后&#xff0c;可能会发现无法通过常规方式安装Lenovo Vantage这款官方管理工具。本文将详细介绍如何通过PowerShell命令手动安装Lenovo Vantage及其所有必需的依…...

打破BIM模型Web化壁垒:Revit2GLTF的轻量化转换技术革新

打破BIM模型Web化壁垒&#xff1a;Revit2GLTF的轻量化转换技术革新 【免费下载链接】Revit2GLTF view demo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Revit2GLTF 在数字化建筑设计流程中&#xff0c;BIM模型的高效协作与展示一直是行业痛点。设计团队常常面临这样的…...

Kali Linux安装失败?5个常见报错解决方案(虚拟机专用版)

Kali Linux虚拟机安装报错实战指南&#xff1a;5个高频问题深度解析 当你兴致勃勃地在VMware里安装Kali Linux准备大展身手时&#xff0c;突然弹出的报错信息就像一盆冷水浇下来。别急着重装——90%的安装问题都有现成解决方案。本文将聚焦虚拟机环境下最棘手的5类安装报错&…...

实用教程!用fft npainting lama镜像批量处理图片水印

实用教程&#xff01;用fft npainting lama镜像批量处理图片水印 1. 引言 1.1 为什么需要批量水印处理 在日常工作中&#xff0c;我们经常遇到需要处理大量带有水印图片的情况。无论是电商平台的商品图、社交媒体上的素材&#xff0c;还是企业内部文档&#xff0c;水印的存在…...

PyTorch 2.8镜像保姆级教程:vim配置Python开发环境+代码补全+调试快捷键

PyTorch 2.8镜像保姆级教程&#xff1a;vim配置Python开发环境代码补全调试快捷键 1. 环境准备与快速验证 在开始配置vim开发环境前&#xff0c;我们先确认PyTorch 2.8镜像已正确运行。打开终端&#xff0c;执行以下命令验证GPU是否可用&#xff1a; python -c "import…...

破解企业AI应用开发困境:Dify工作流架构的颠覆性价值

破解企业AI应用开发困境&#xff1a;Dify工作流架构的颠覆性价值 【免费下载链接】Awesome-Dify-Workflow 分享一些好用的 Dify DSL 工作流程&#xff0c;自用、学习两相宜。 Sharing some Dify workflows. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-W…...

QQ音乐下载的歌曲怎么导出来?分享我的FFMpeg自动化处理脚本(附Win/Mac命令)

用FFMpeg实现QQ音乐文件自动化处理&#xff1a;跨平台脚本全解析 每次从QQ音乐下载的歌曲文件总是带着各种限制——加密格式只能在特定播放器打开&#xff0c;专辑封面无法显示&#xff0c;批量处理更是让人头疼。作为一个整理过上千首音乐文件的资深用户&#xff0c;我摸索出…...

OpenClaw技能商店:基于nanobot开发并分享自定义模块

OpenClaw技能商店&#xff1a;基于nanobot开发并分享自定义模块 1. 为什么要开发OpenClaw技能 去年夏天&#xff0c;我发现自己每天要花大量时间处理重复性的文件整理工作——下载各种技术文档&#xff0c;按日期和项目分类存储&#xff0c;再手动生成目录索引。当我第三次在…...

2026权威评测:毕业论文AIGC降重盘点!免费试用首选

【CSDN极客特稿AI科研生产力专栏】 各位深夜还在实验室和IDE里跑模型、改Paper的硕博兄弟们&#xff0c;见字如面。 把日历翻到2026年&#xff0c;当大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的参数量卷上天际的同时&#xff0c;各大高校的“反作弊探测矩阵”也完成了史诗级的底层…...

OpenClaw多模型切换技巧:GLM-4.7-Flash与Qwen3-32B混合调用实战

OpenClaw多模型切换技巧&#xff1a;GLM-4.7-Flash与Qwen3-32B混合调用实战 1. 为什么需要多模型切换 去年冬天&#xff0c;当我第一次尝试用OpenClaw自动处理周报时&#xff0c;发现一个有趣的现象&#xff1a;用同一个模型处理文本摘要和代码片段时&#xff0c;效果差异很大…...