使用JMeter对网站并发性测试

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Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java小服务程序、CGI脚本、Java 对象、数据库, FTP服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性,JMeter允许使用正则表达式创建断言。多的不说了:直接上操作:由于JMeter是使用java开发的,所以运行需要java的运行环境。接触过java的人都知道,java环境的搭建,不是我们现在讨论的东西,所以不会的,自己度娘哈。

1. 下载JMeter


官方网站下载最新版本: http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

2. 启动JMeter


首先解压apache-jmeter-2.9,进入bin目录:点击jmeter.bat。启动软件
开始界面:



1) 建立线程。

模拟多用户访问:步骤如下



为什么要建立线程组?原因很简单,因为我们要模拟多个线程(用户)来访问web网站。线程属性部分中,线程数是启动多少个线程,比如:我这里填写的是10,Ramp-Up Period (in seconds)表示线程之间间隔多少时间允许,单位是秒,比如如果填写10,那么10/10=1表示10个线程间每隔1秒钟请求网站。循环次数:60个线程运行完毕算是一次,循环次数就是这样的一个请求过程运行多少次,我这里测试就填写的是2。每次修改一个设置后,别忘记了保存一下。


2) 设置请求服务器、压力链接等信息


接下来很自然的是,我们要测试的网站地址是什么?链接是什么?所以现在我们就来设置这些信息。右键点击我们刚创建的线程组,在弹出的菜单中,选择添加->Sampler->Http请求,弹出如下图界面:




路径:

假如你只是对一个链接进行压力测试,直接填写一个链接就ok,比如 http://www.baidu.com,但是大多数情况下都不是这样的,我们这里需要多个链接,就如同刚开始讲到的那样,我们要将多个链接保存到一个文本文件中,然后随机读取进行压力测试。我们可以这么做,如图:


在选择一个功能下拉列表中选择_StringFromFile,然后在本机新建一个测试文件C:Users ootDesktopapache-jmeter-2.9 est.txt,在第一行(你也可以不在第一行)的值中填写测试文件的路径,如下图:



然后点击“生成”按钮,在生成按钮的左边文本框中将生成一个字符串如:

${__StringFromFile(C:UserswukongDesktop est.txt,,,)}

在test.txt测试文件中,我们每行写一个URL链接,如下格式:

如果地址是:www.quzhuanpan.com.那么。在test.txt中的内容,就是相对地址;如


这样一来,当我们并非请求的时候,就会从test.txt中随机选择url来进行压力测试。

另外值得注意的一个地方是,如果参数中有中文的情况,运行的时候可能会出现乱码,这个时候就需要注意你在Jmeter中的编码设置与你要请求的网页编码是一致的。

路径文本框下面的选项,可以按默认的就成,Use multipart/form-data for HTTP POST是当请求中有附件的情况,一般情况下都不用选中的


3) 查看运行结果

鼠标右键点击线程组,在弹出的菜单中选择添加->监听器->用表格查询结果,如下图:


各属性如下:

    Sample:每个请求的序号
    Start Time:每个请求开始时间
    Thread Name:每个线程的名称
    Label:Http请求名称
    Sample Time:每个请求所花时间,单位毫秒
    Status:请求状态,如果为勾则表示成功,如果为叉表示失败。
    Bytes:请求的字节数

在下面还有几个参数:

    样本数目:也就是上面所说的请求个数,成功的情况下等于你设定的并发数目乘以循环次数
    平均:每个线程请求的平均时间
    最新样本:表示服务器响应最后一个请求的时间
    偏离:服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小。

到这里,我们已经做了一个简单的网站并发性测试。

3,分析数据

吞吐量的概念: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。
系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间

        QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量
        并发数: 系统同时处理的request/事务数
        响应时间:  一般取平均响应时间

(很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)
理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系:

QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间

        一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

从上面的运行结果可以得出,

11个样本的运行总共花费了40882-36703=4179毫秒

平均时间为127毫秒

所以可以大约估计出 并发量为(11/4179)*127=0.3

参考文章链接:

http://blog.csdn.net/zhang_ps/article/details/51345904

http://www.ha97.com/5095.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/HDK2016/p/7868878.html