yb课堂之压力测试工具Jmeter5.X 实战《二十二》

yb课堂之压力测试工具Jmeter5.X 实战《二十二》 目前常用的测试工具对比 LoadRunner

• 性能稳定，压测结果及细粒度大，可以自定义脚本进行压力，但是太过于重大，功能比较繁多

Apache AB(单接口压测最方便)

• 模拟多线程并发请求，ab命令对发出负责的计算机要求很低，既不会占用很多CPU，也不会占用太多的内存，但却给目标的服务器造成巨大的负载，简单DDOS攻击等

Webbench

• webbench首先fork出多个子进程，每个紫禁城都循环做web访问测试，子进程把访问的结果通过pipe告诉父进程，父进程做最终的统计结果

Jmeter

• 开源免费，功能强大，在还联网公司普遍使用
• 压测不同的协议和应用
  • Web-》HTTP，HTTPS（java、NodeJS、PHP、ASP.NET,...）
  • SOAP / REST Webservices
  • FTP
  • Database via JDBC
  • LDAP 轻量目录访问协议
  • Message-oriented middleware (MOM) via JMS
  • Mail - SMTP(S)，POP3(s) and IMAP(S)
  • TCP等等
• 使用从场景及优点
  • 功能测试
  • 压力测试
  • 分布式压力测试
  • 纯java开发
  • 上手容易，高性能
  • 提供测试数据分析
  • 各种报表数据图形展示

Jmeter压测工具本地快速安装

• 需要安装jdk8 以上
• 官网地址：https://jmeter.apache.org/
• 文档地址：

下载

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链接: https://pan.baidu.com/s/1Cjyxo1otjKY97Mplo2m2pw  密码: 75w9

目录讲解和汉化 *** 作

bin：核心可执行文件，包含配置

    jmeter.bat：windows启动文件

    jmeter：mac或者linux启动文件

    jmeter-server：mac或者linux分布式压测使用的启动文件

    jmeter-server.bat：windows分布式压测使用的启动文件

    jmeter.properties：核心配置文件

extras：插件扩展的包

lib：核心的依赖包

Jmetera语言版本中英文切换

　　切换中文显示的时候，有坑，请看我另一篇博客：点我直达

GUI菜单栏主要组件 添加->threads->线程组(控制总体并发)

线程数：虚拟用户数。

一个虚拟用户占用一个进程或线程

准备时长（Ramp-Up Period(in seconds)）：全部线程启动的时长，比如100个线程，20秒，则表示20秒内100个线程都要启动完成，每秒启动5个线程

循环次数：每个线程发送的次数，例如值为5，100个线程，则会发送500次请求，可以勾选永远循环

线程组->添加Sampler(采样器)->Http(一个线程组下面可以增加几个Sampler)

名称：采样器名称

注释：对这个采样器的描述

wbe服务器：

    默认协议是http

    默认端口是80

    服务器名称或ip：请求的目标服务器名称或ip地址

路径：服务器URL

查看测试结果

新增聚合报告：线程组->添加->监听器->聚合报告（Aggregate Report）

lable：sampler的名称

Samples(样本)：一共发出多少请求，例如10个用户，循环10次，则是100

Average(平均值)：平均响应时间

Median(中位数)：中位数，也就是50%用户的响应时间

90% Line：90% 用户的响应不会超过该时间 (90% of the samples took no more than this time.The remaining samples at least as long this)

95% Line：95%用户的响应不会超过该时间

99% Line：99%用户的响应不会超过该时间

min(最小值)：最小响应时间

max(最大值)：最大响应时间

Error%(异常)：错误的请求的数量/请求的总数

Throughput(吞吐量)：吞吐量--默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second）可类比为qps、tps KB、Sec：每秒接收数据量

验证

　　可以看出，单机并发差不多在2万5左右，嘻嘻，下面贴出我的电脑配置

当前测压电脑配置

CPU：I7 9750

内存16G

　　注：接口的性能影响因素很多，机器的配置如CPU、内存、当前负载情况等，还有网络带宽因素影响，只能尽量减少影响因素