Jmeter 性能测试

性能测试

性能测试一般是在 功能测试正常之后进行的。

性能测试关注内容:

  1. 并发数
  2. 响应时间
  1. tps
  2. 错误率
  1. 服务器状态

 


 

性能测试与功能测试的区别

性能测试更注重性能这一块,关注并发量,并发时间。

 

性能测试与压力测试的区别?

性能测试:

1.给定指标, 压测的过程中 只要系统符合这个指标就算通过。

压力测试:

没有具体的指标。

一直增加并发数或者并发时间,直至服务器崩溃。 找到服务器的最大极限。找到最大的并发数,最大的承载时间。

 


在公司当中,一般做 给定指标的 这种压测 相对来说多一些。

另外,平时工作过程中,一般说压测 如果没有特殊说明,我们一般也都指的是第一种。

 

性能测试的一般步骤

Jmeter 性能测试

 

 


测试数据整理

如何准备100个用户token?

从数据库中导出token

将对应的数据放入到csv文件中。

??testuser.csv

 

根据业务场景创建对应的脚本

 

测试网站:http://47.100.175.62:3000/

测试场景:主要测试API

  1. 用户发布话题
  2. 用户修改话题
  1. 用户收藏话题

创建线程组,添加上面三个请求。三个请求之间需要上下游传参。

 

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对应的脚本

??性能脚本.jmx

 

现在要做100个并发,并发时间5分钟。

 

准备 token 文件

??testuser.csv

 


线程组设置

添加csv文件

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请求中使用变量来代替token

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设置对应的线程数

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在取样器错误后要执行的动作:

  • 继续: 继续运行
  • 启动下一个进程循环:结束当前正在运行的http请求,重新开始
  • 立即停止测试:如果出现一个错误,就会停止所有的运行

 


线程数:虚拟用户数。

Ramp-Up时间: 创建虚拟用户需要的时间。

循环次数: 设置为永远可以配合下面的 持续时间

启动延迟:延迟多少秒再运行

 

添加聚合报告

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练习

性能测试场景

  1. 20个人正在发帖
  2. 80个人正在回复这20个人发帖

持续时间为5分钟


创建SetUp线程组,设置发布话题请求

Jmeter 性能测试

 

 

 

beanshell 后置处理程序

// 设置 属性, 属性名为topic_id, bsh.args[0] 固定写法
props.put("topic_id",bsh.args[0]);

Beanshell 预处理程序

// 取到属性值,设置为变量, props.get("topic_id")从上游接口中获取设置的属性。
vars.put("topic_id",props.get("topic_id"));

附件

??多线程组压测.jmx

 

 

多线程传参在上面的例子不太适合性能测试的场景。

  1. setup线程组的所有线程 执行完成之后 才会运行 后面线程组中的内容
  2. 我们测性能 希望 发帖和回帖中间的间隔不要时间太长。

上面多线程传参 比较适合做 回复话题的异常场景测试

 

吞吐量控制器

平台上正常的业务场景:

平台上的用户在做各种各样的事情:

同一时间内容:

10用户在发帖

30用户在回帖

10用户浏览器话题


共有50个用户。创建线程组,设置50用户。

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添加吞吐量控制器

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Percent Executions: 百分比配置

10个用户在发帖:对应的百分比:10/50 = 0.2

所以吞吐量设置为 0.2

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Total Executions: 总数

10用户发帖: 设置总数 直接设置为10

 

准备数据

分别从数据库中 导出对应的user,topicid 数据。

??testuser.csv

??testid.csv

 

分别创建好对应的请求

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使用 csv数据文件中设置的变量

??测试计划-吞吐量控制期.jmx

 

 

执行压测

  1. 添加聚合报告--> 接口的总体数据
  2. 监控服务器--> 监控服务器的cpu,内存,网络,磁盘io

可以使用 top 命令监控服务器。

 ./nmon_x86_64_centos7 -f -s 1 -c 350

分析 聚合报告

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样本: 总共发送的请求数。

平均值: 平均响应时间 (毫秒)

中位数:正态分布对应数据

90%: 90%响应时间。

最小值: 最小响应时间

最大值: 最大响应时间

异常率: 出错的占比

吞吐量:服务器处理的能力, 2.7/sec 每秒处理2.7个请求


 

聚合报告 重点分析:

  1. 响应时间 不超过3秒。
  2. 错误率 最好是0%, 不超过 0.1%。

服务器重点分析:

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