WEB性能测试-JMeter工具测试并发
jmeter并发原理
jmeter并发原理JMeter并发原理解析什么是JMeter并发原理JMeter是一款用于测试负载和性能的开源工具，能够模拟多用户的并发访问，以评估系统在压力下的表现。
JMeter的并发原理是指在同一时间内，模拟多个用户在同一系统中进行并发访问。
JMeter并发原理的实现方式JMeter通过以下几种方式来实现并发：1.线程组：JMeter通过线程组来模拟多个并发用户。
线程组是JMeter中设置并发用户数量、持续时间、启动时间等的基本单位。
2.断言：JMeter中的断言用于校验响应结果是否符合预期。
并发测试中，可以通过断言来判断并发用户的请求是否得到正确的响应。
3.定时器：JMeter提供了多种定时器，可以用于模拟用户之间的不同访问间隔。
通过设置不同的定时器，可以模拟并发用户在不同时间点对系统进行访问。
4.随机控制器：JMeter中的随机控制器可以用于模拟并发用户在系统中的随机访问行为。
通过设置多个请求，并将它们放置在随机控制器中，可以实现并发用户的随机并发访问。
JMeter并发原理的工作流程JMeter的并发原理可以概括为以下几个步骤：1.创建测试计划：在JMeter中，首先需要创建一个测试计划，用于定义并发测试的参数和目标。
2.添加线程组：在测试计划中添加线程组，设置并发用户数量、持续时间等参数。
3.添加请求：在线程组中添加请求，用于模拟并发用户的访问行为。
4.设置断言：为每个请求设置断言，用于验证响应结果。
5.添加定时器：如果需要模拟用户之间的访问间隔，可以添加定时器。
6.添加监听器：添加监听器用于收集测试结果和生成报告。
7.运行测试：运行测试计划，开始模拟并发用户的访问。
8.分析结果：通过监听器收集测试结果，进行性能分析和优化。
JMeter并发原理的注意事项在进行并发测试时，需要注意以下几点：1.确定系统的性能指标，如最大并发用户数、响应时间等，以便进行性能评估和优化。
2.根据业务场景和系统特点，合理设置并发用户数量和访问行为。
jmeter性能测试实验报告
jmeter性能测试实验报告JMeter 性能测试实验报告一、实验背景随着业务的不断发展，系统的性能成为了关键的关注点。
为了确保系统在高并发、大数据量等情况下能够稳定运行，满足用户的需求，我们使用 JMeter 工具对系统进行了性能测试。
二、实验目的本次性能测试的主要目的是评估系统的性能表现，包括但不限于以下方面：1、确定系统能够承受的最大并发用户数。
2、评估系统在不同并发用户数下的响应时间和吞吐量。
3、检测系统在高负载下是否存在性能瓶颈，如内存泄漏、CPU 利用率过高等。
4、为系统的优化和改进提供依据。
三、实验环境1、硬件环境服务器：＿____客户端：＿____2、软件环境操作系统：＿____应用服务器：＿____数据库：＿____JMeter 版本：＿____四、实验设计1、测试场景设计登录场景：模拟用户登录系统的操作。
搜索场景：模拟用户进行搜索的操作。
数据提交场景：模拟用户提交数据的操作。
2、并发用户数设置逐步增加并发用户数，从 100 开始，每次增加 100，直到系统出现性能瓶颈或达到预期的最大并发用户数。
3、测试数据准备准备足够的测试数据，包括用户账号、搜索关键词、提交的数据等，以确保测试的真实性和有效性。
4、性能指标监控监控服务器的 CPU 利用率、内存利用率、磁盘 I/O 等性能指标。
监控系统的响应时间、吞吐量、错误率等性能指标。
五、实验步骤1、启动 JMeter 工具，创建测试计划。
2、添加线程组，设置并发用户数和循环次数。
3、添加 HTTP 请求，配置请求的方法、路径、参数等。
4、添加监听器，用于收集性能指标数据，如聚合报告、查看结果树等。
5、配置服务器监控插件，监控服务器的性能指标。
6、运行测试计划，观察性能指标的变化。
7、根据测试结果，分析系统的性能表现，找出性能瓶颈。
六、实验结果及分析1、登录场景并发用户数为 100 时，平均响应时间为 2 秒，吞吐量为 50 次/秒，错误率为 0%。
使用jMeter构造大量并发HTTP请求进行微服务性能测试
使用jMeter构造大量并发HTTP请求进行微服务性
能测试
比如我开发好了一个微服务，想测试其在大并发请求下的性能表现如何。
比较方便的一个做法是使用工具jMeter来构造这些请求。
创建一个新的工程：
创建一个新的Thread Group，下图意思是这个工程会使用3个线程同时发请求，每个请求执行一次。
在这个Thread Group里创建一个新的HTTP请求，维护如下属性。
Protocol: https
Server name:
Http request method: GET
Http path: /sap/c4c/odata/v1/c4codata/AccountCollection/
Use KeepAlive: 不选择
在参数标签页，维护参数名称$search, 值为'Wang'。
这个请求的意思是使用Odata请求查询账号名称为'Wang'的实例。
创建一个新的HTTP Header Manager，维护执行这个请求的Authorization信息。
这里我使用Basic认证方式，即HTTP header名称为Authorization，值为用户名:密码经过base64编码之后的值。
维护完毕之后点执行按钮，
会观察到3个线程同时发出HTTP请求，并能看到每个请求的响应时间。
也可以用命令行jmeter -n -t 的方式执行测试，看到的结果和在jMeter GUI上执行的一致。
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Web应用性能测试实验报告
Web应用性能测试实验报告一、概述本实验旨在对Web应用的性能进行评估和优化，以确保其在高负载情况下能够稳定运行并提供良好的用户体验。
通过对不同测试工具的使用和实验数据的收集分析，我们可以得出有效的性能测试结果和优化方案。
二、实验环境1. 测试对象：以XXX网站为例进行性能测试2. 测试工具：使用JMeter进行负载测试、使用GTMetrix进行页面加载速度测试3. 测试参数：模拟1000并发用户访问网站、分析页面加载速度、检测服务器响应时间等三、实验过程1. JMeter负载测试- 设置并发用户数为1000，模拟用户访问网站的行为- 分析各项性能指标，如响应时间、吞吐量等- 针对性能瓶颈进行优化，比如数据库查询效率、静态资源加载等2. GTMetrix页面加载速度测试- 输入网站URL，进行页面加载速度测试- 分析各项指标，包括页面大小、加载时间、优化建议等- 优化网站前端性能，如图片压缩、CSS、JavaScript文件合并等四、实验结果分析1. JMeter测试结果- 平均响应时间为2秒，吞吐量为1000 requests/second- 发现数据库查询效率低下导致性能下降，优化数据库索引可改善性能2. GTMetrix测试结果- 页面加载速度为5秒，优化建议包括压缩图片、减少HTTP请求等- 通过优化前端资源，加载速度得到明显提升，用户体验得到改善五、实验结论通过性能测试和优化实验，我们发现了网站在高负载情况下存在的性能瓶颈，并采取了相应的优化措施，显著提升了网站的性能表现和用户体验。
同时，定期进行性能测试和优化是保证Web应用高效运行的关键，有助于提升网站的竞争力和用户满意度。
六、未来展望在今后的工作中，我们将继续关注Web应用性能测试和优化，不断提升网站的性能表现和用户体验，以满足用户不断增长的需求和提升竞争力。
同时，我们也将探索更多的性能测试工具和优化技术，不断完善Web应用的性能优化体系，为用户提供更优质的服务。
web性能测试方案
web性能测试方案一、介绍Web性能测试是指对Web应用程序的性能进行评估和测量的过程，以便确定其响应时间、吞吐量、并发用户量等关键性能指标。
本文将介绍一种较为常用的Web性能测试方案。
二、测试目标1. 确定Web应用程序的响应时间：评估用户访问Web应用程序时所需的时间。
2. 测试服务器的负载能力：确定服务器能够承受的最大并发用户量。
3. 评估系统的稳定性：检查系统在长时间高负载情况下是否稳定。
三、测试工具本次性能测试将使用以下工具：1. Apache JMeter：一款开源的性能测试工具，支持模拟多用户并发访问。
2. LoadRunner：一款商业性能测试工具，可用于测试Web应用程序。
四、测试准备1. 定义测试场景：确定测试的目标和关注点，包括测试的并发用户数、持续时间、负载情况等。
2. 确定性能指标：根据业务需求和用户体验，确定关注的性能指标，如平均响应时间、吞吐量等。
3. 配置测试环境：搭建测试环境，包括服务器、数据库等，并确保网络环境符合实际情况。
4. 准备测试数据：准备模拟用户的测试数据，包括登录账号、访问页面等。
五、测试步骤1. 设置测试计划：在性能测试工具中，设置测试计划，包括目标URL、并发用户数等。
2. 配置线程组：设置线程组中的并发用户数、循环次数等参数。
3. 添加取样器：添加HTTP请求和其他取样器，模拟用户访问不同的页面和操作。
4. 设置断言和监控点：设置断言，检查页面返回的数据是否符合预期；设置监控点，监测服务器的负载情况。
5. 运行测试计划：运行性能测试，记录各项性能指标。
6. 分析测试结果：分析测试结果，评估Web应用程序的性能状况，查找潜在性能问题。
六、测试报告完成性能测试后，需要生成测试报告，报告应包括以下内容：1. 测试目标和关注点2. 测试环境配置和测试数据准备3. 测试步骤和工具选择4. 测试结果和性能指标分析5. 性能问题和建议七、优化方案根据性能测试结果和分析，提出相应的优化方案，以改善Web应用程序的性能，如：1. 优化代码：对性能瓶颈进行优化，如减少数据库查询次数、优化算法等。
jmeter测试并发
jmeter测试并发相对并发和绝对并发相对并发：指在⼀个时间段内发⽣的事情绝对并发：指在同⼀时刻发⽣的事情⼀：相对并发在jmeter的测试计划中添加线程组，设置线程属性，2秒之内启动2000个线程，其对应的相对并发为1000（线程数/启动时间）⼆：绝对并发⼀般使⽤同步定时器实现绝对并发，即当所有请求集合完毕之后⼀块出发1、jmeter线程组⾥⾯可以简单设置多线程，但是当你设置1秒钟50个线程时去看结果其实50个请求跑完并不是在1秒钟之内2、由于测试的机器本⾝性能的影响或者是路由宽带等等，2000个请求跑完需要8秒，这时请求⾥⾯可以添加个同步定时器（相当于排队集合点），就是在这⾥等2000个⼈齐了再⼀起出发3、在运⾏的时候可以看到2000个请求集齐了才会发送请求，查看结果树⾥⾯在请求没有集齐时是不会有数据的。
（1）模拟⽤户组的数量：为到集合点释放的线程数（2）超时时间超时时间如果设置为0，线程将会等待线程数达到了设置的值才释放。
如果线程数不⾜集合点中设置的数，就会⼀直处于等待当中。
如果设置时间⼤于0，那么如果超过设置的最⼤等待时间后还没达到模拟⽤户组中设置的值，线程组将不再等待，释放已到达的线程。
4、注意：如果超时时间设置为0的话，「模拟⽤户组的数量」⼀定要确保设置的值不⼤于它所在线程组包含的⽤户数，或者最好是集合数与线程数为整数倍的关系。
否则会线程数量⽆法达到模拟⽤户组的数量，Test将⽆限等待，除⾮⼿动终⽌。
⽐如：总线程数2000，模拟⽤户组的数量1200，在执⾏完成第⼀个1200之后，剩余800线程永远集不齐1200，需要⼿动终⽌，已经集齐的800也不会完全被执⾏。
使⽤同步定时器做性能测试时，聚合报告中的响应时间⼀般会⼤于接⼝真实的响应时间，可以通过其他的监控⼯具查看接⼝真实的响应时间。
Jenkins集成Jmeter进行Web自动化性能测试
Jenkins集成Jmeter进行Web自动化性能测试By huangweihuaJenkins集成Jmeter进行Web自动化性能测试 (1)一、安装Jmeter (2)1.1下载解压版： (2)1.2解压 (2)1.3配置环境变量 (3)1.4调试 (4)二、安装badboy工具 (5)2.1下载： (5)2.2安装 (5)三、录制Jmeter脚本 (6)四、Jenkins集成Jmeter方式一：CMD来执行Job (13)4.1下载插件 (13)4.2新建一个Job (14)4.3在Job里面增加一个构建步骤来执行压力测试 (14)4.4在Job里面增加一个获取测试结果的步骤 (14)4.5执行Job并查看结果 (15)五、Jenkins集成Jmeter方式二：Ant来执行Job (16)5.1、Ant安装 (16)5.2、Jmeter的配置修改 (19)5.3、编写build.xml (20)5.3、Jenkins的Job配置 (25)5.4、执行job并查看结果 (26)问题 (28)一、安装Jmeter1.1下载解压版：下载地址：/download_jmeter.cgi1.2解压我下载的是2.9版本，解压即可1.3配置环境变量新增JMTER_HOME变量在path中增加Jmeter的的路径1.4调试在cmd里面输入：jmeter –h二、安装badboy工具badboy是录制Jmeter性能测试脚本的工具2.1下载：下载地址；.au/2.2安装按步骤安装即可三、录制Jmeter脚本这里介绍badboy来录制Jmeter脚本1、输入web地址并点击浏览2、增加操作步骤并命名步骤3、输入用户名和密码并点击“登录”4、结束录制5、导出Jmeter可运行的脚本使用Jmeter优化脚本（1）打开Jmeter工具，选择“文件”-->“打开”选择刚才保存的文件（.jmx类型），将文件导入进来了。
JMeter性能测试实例
JMeter性能测试实例
⼀、性能测试分类：
1、基准测试
2、并发测试
3、负载测试
4、压⼒测试
1、基准测试：
也是单⽤户测试，测试环境确定以后，对业务模型中的重要业务做单独的测试，获取单⽤户运⾏时的各项性能指标，为多⽤户并发测试和综合场景测试等性能分析提供参考依据。
2、并发测试
主要指当测试多⽤户并发访问同⼀个应⽤、模块、数据时是否产⽣隐藏的并发问题，如内存泄漏、线程锁、资源争⽤问题，⼏乎所有的性能测试都会涉及并发测试。
是多⽤户执⾏某⼀操作，形成瞬时压⼒（精确到毫秒），是⼀种严格的测试，主要考察系统对瞬时较⼤压⼒的承受能⼒。
3、负载测试
负载测试是模拟实际软件系统所承受的负载条件的系统负荷，通过不断加载（如逐渐增加模拟⽤户的数量）或其它加载⽅式来观察不同负载下系统的响应时间和数据吞吐量、系统占⽤的资源（如CPU、内存）等，以检验系统的⾏为和特性，以发现系统可能存在的性能瓶颈、内存泄漏、不能实时同步等问题。
⼀点点给系统加压，找到系统的极限在哪⼉
4、压⼒测试
⼜称为强度测试：是在强负载（⼤数据量、⼤量并发⽤户等）下的测试，查看应⽤系统在峰值使⽤情况下操作⾏为，从⽽有效地发现系统的某项功能隐患、系统是否具有良好的容错能⼒和可恢复能⼒。
压⼒测试分为⾼负载下的长时间（如24⼩时以上）的稳定性压⼒测试和极限负载情况下导致系统崩溃的破坏性压⼒测试。
⼀直重复长时间给系统极限压⼒，看系统是否能承受
压⼒测试时，系统内存溢出解决⽅案：
修改 apache-jmeter-2.11\bin\jmeter.bat。
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WEB性能测试-并发测试
今天根据程序开发的逻辑和习惯来解决几个问题：
（1）JMeter并发测试的基本使用。
（2）redis和mysql相比的性能差距如何？
（3）大量的并发和请求下redis、mysql、nginx各自会出现的问题？（4）遇到并发带来各种各样的问题如何解决？
问题一：JMeter并发测试的基本使用
（1）设置系统语言：Options->Choose Lanuage 里选择适合你的语言。
（2）添加线程组：
（3）设置线程属性：
线程数：也就是并发数。
Ramp-Up时间（秒）：并发时间，0为同时并发。
循环次数：重复次数。
（4）添加HTTP请求：
协议：http或https。
服务器名称或IP：请求地址。
路径：要请求的路由或文件路径。
参数：添加请求参数。
（5）添加察看结果树：可查看发送的数据，返回的结果等。
（6）添加汇总报告：可查看错误率，吞吐量等。
问题二：大量的并发和请求下redis、mysql、nginx各自会出现的问题？
在同时并发2000的情况下（因为redis队列为异步，所以这里不考虑redis出列的性能问题）：
mysql：错误率87.9%，成功条数241。
redis：错误率0.35%，成功条数1993。
总结：从以上结果可以看出在高并发场景下msyql扛不住压力错误率高。
结论：redis在处理并发性能优于mysql。
问题三：大量的并发和请求下redis、mysql、nginx各自会出现的问题？
3000并发循环请求3次相当于9000的次请求的情况下：
（1）nginx报错：Too many open files（打开的文件数超过限制nginx默认为1024）。
（2）redis报错：RDB: 2 MB of memory used by copy-on-write。
（3）mysql直接写入失败。
问题四：遇到并发带来各种各样的问题如何解决？
（1）nginx错误分析：最大打开文件数超过限制
（2）redis错误分析：保存频繁导致内存不够了。
（暂未找到最合适的方案）
点击查看更详细的错误分析:Redis-redis异常解决以及日常命令
（3）mysql暂没找到方案。
总结：
相同的配置&高并发场景下redis比mysql要可靠很多，伴随着并发越来越高服务器、程序、数据库各方面的问题扑面而来！。