回顾Jmeter压力测试(三)
GUI实战部分
通过菜单了解Jmeter大致的内容之后,我们依靠实战来更深入的理解各种功能
线程组的基本使用:
准备部分:
- 准备一个springBoot项目,或者找一个可以访问的接口,当然最好不要访问一些外网IP,容易误认为攻击封IP
- 比如个人写了一个简单的DEMO:
1 |
|
1 添加->threads->线程组(控制总体并发)
案例:如下图所示,添加一个20个线程,循环1次的线程组,在2秒内完成
- 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,假如值为5,100个线程,则会发送500次请求,可以勾选永远循环
2 线程组 -> 添加-> Sampler(采样器) -> Http请求
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
- web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
- Use multipart/from-data for HTTP POST :当发送POST请求时,使用`Use multipart/from-data方法发送,默认不选中。
吐槽:感觉中间的选框太小了
3 请求-查看测试结果
如之前介绍菜单所说,还需要增加一个监听器,收集请求的最终结果。
操作如下:线程组->添加->监听器->察看结果树
如上图所示,最终的测试结果都是正确,两秒内开启20个线程并发访问,压力还是比较小的。
断言的基本使用
上面的案例是一个最简单的线程组的使用,有点类似postMan请求接口。下面了解一下断言是如何使用的。
- 增加断言: 线程组 -> 添加 -> 断言 -> 响应断言
下面增加一个相应的断言,响应断言里面的选择内容如下:
测试字段:根据测试字段匹配结果,
中间:apply to(应用范围):
Main sample only:
仅当前父取样器 进行断言,一般一个请求,如果发一个请求会触发多个,否则就使用sub sample
(比较少用)
匹配规则:一些逻辑的匹配规则,比如包含,匹配,相等
这一块的组合形式比较丰富,下面简单举几个例子:
- 响应文本:即响应的数据,比如json等文本
- 响应代码:http的响应状态码,比如200,302,404这些
- 响应信息:http响应代码对应的响应信息,例如:OK, Found
- Response Header: 响应头
模式匹配规则:
- 包括:包含在里面就成功
- 匹配:响应内容完全匹配,不区分大小写
- equals:完全匹配,区分大小写
断言结果监听器: 线程组-> 添加 -> 监听器 -> 断言结果
里面的内容是sampler采样器的名称
断言失败,查看结果树任务结果颜色标红(通过结果数里面双击不通过的记录,可以看到错误信息)
2、响应断言案例:
给出一个请求的信息内容:
1 | Thread Name:20线程2秒内容完成 1-1 |
下面创建一个响应断言:
我们指定响应文本为:Hello-world,测试字段为响应文本,在下方输入hello-world
用于增加断言的信息。
在查看結果树里面就可以看到对应的信息内容了
大小断言:可以断言响应请求里面的size大小,单位为Byte
断言的功能相对比较简单,这里仅仅列出了一些简单案例
聚合报告分析
操作方式:新增聚合报告:线程组->添加->监听器->聚合报告(Aggregate Report)
介绍一下英文版的内容对应列的含义
- lable: sampler的名称
- Samples: 一共发出去多少请求,例如10个用户,循环10次,则是 100
- Average: 平均响应时间
- Median: 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 as 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 : 最小响应时间
- max : 最大响应时间
- Error%:错误的请求的数量/请求的总数
- **Throughput: 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
KB/Sec: 每秒接收数据量**
新增聚合报告之后,就可以在聚合报告里面看到对应的结果,注意聚合报告的内容都是累加的
用户自定义变量
如果想要设置一些常用的变量配置放到当前的线程组里面,可以使用如下的方式
作用:
很多变量在全局中都有使用,或者测试数据更改,可以在一处定义,四处使用(比如服务器地址)
操作方法:
线程组->add -> Config Element(配置原件)-> User Definde Variable(用户定义的变量)
如上图配置完成之后,引用方式如下:${XXX},在接口中变量中使用,如下所示:
CSV可变参数
1、线程组->add -> Config Element(配置原件)-> CSV data set config (CSV数据文件设置)
我们在电脑的任意位置配置txt文件,配置方式如下:
新建一个txt文件,同时注意使用utf-8的编码进行保存。
2、在读取的配置文件里面,同时使用多个自定义参数
1 | username,password,gender |
接着我们可以唉csv可变参数里面按照要求进行配置:
- 文件名:csv文件的名字
- 文件编码:当前文件的编码格式
- 变量名称:对应标头,用逗号分隔
- 忽略首行:蛀牙要设置变量名称的时候才会生效
- 分隔符:默认分隔符为逗号
- 是否带有引号:(未验证)
- 遇到文件结束符之后再次循环:意味着是否需要重复的读取文件的内容
- 遇到文件结束符终止线程:只读一遍文件
- 线程共享模式:默认应用当前所有线程组
JDBC request压测Mysql
简单应用入门:
在正式进行使用之前,需要随意建立一个数据库或表。
1 | CREATE TABLE `admin` ( |
使用Jdbc进行压力测试,需要依赖jar包实现,不同的版本jar包压测的结果可能会有出入
- Thread Group -> add -> sampler -> jdbc request
这时候进行请求是肯定无效的,我们只是建立的一个采样器:
- jar包添加 mysql-connector-java-5.1.30.jar
我们需要在配置元件里面,对于个人的JDBC进行配置
- JDBC connection Configuration 配置
Max number of connections:最大连接数
Time-between-eviction-runs-millis:指定空闲连接检查、废弃连接清理、空闲连接池大小调整之间的操作时间间隔
variable name for created pool:创建池的变量名
Auto commit:是否自动提交
Transaction Isolation:事务隔离级别(注意Mysql默认级别为读已提交)
Preinit Pool:预初始化池
Test while idle:空闲线程测试
Soft Min Evictable Idle Time:软最小可收回空闲时间
Validation Query:验证查询
最下面的部分为JDBC连接,最后一项是连接的参数配置。
DataBase URL : 数据库连接地址 jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/blog
JDBC Driver Class : 数据库驱动,选择对应的mysql
username:数据库用户名
password:数据库密码
- 将
mysql-connector-java.xxx.jar
拷贝到jmeter的classpath目录:(核心步骤)
- 注意一下配置一定要准确,否则请求会抛出错误,请求失败也不要慌,多看看返回的提示信息,个人在实验的过程中也不是一次成功的:
- 发起测试请求:
下面的数据为随便录入的一些数据,可以参考自己的测试结果
查询参数:
GUI在查询参数这一部分不是十分好,下面说下如果需要使用?这一类形式替换要如何处理
如果使用占位符,在jmeter的GUI界面,需要使用括号进行替换,(1)代表取第一个参数。
下面为填入的内容介绍:
Variable name:这里写入数据库连接池的名字(和JDBC Connection Configuration名字保持一致 )
Query:里面填入查询数据库数据的SQL语句(填写的SQL语句末尾不要加“;”)
parameter valus:数据的参数值
parameter types:数据的参数类型
cariable names:保存SQL语句返回结果的变量名
result cariable name:创建一个对象变量,保存所有返回结果
query timeout:查询超时时间
handle result set:定义如何处理由callable statements语句返回的结果
分布式压测
官网教程: http://jmeter.apache.org/usermanual/jmeter_distributed_testing_step_by_step.html
- 普通压测:单台机可以对目标机器产生的压力比较小,受限因素包括CPU,网络,IO等
- 分布式压测:利用多台机器向目标机器产生压力,模拟几万用户并发访问
由于分布式的压测一般对于服务器的配置要求较高,个人一个弱鸡服务器就不献丑了,这里推荐一篇分布式压测文章推荐:
简书文章:https://www.jianshu.com/p/5c04792c31b6
官方文档:https://jmeter.apache.org/usermanual/jmeter_distributed_testing_step_by_step.html
Jmeter分布式压测原理(了解)
1、总控机器的节点master,其他产生压力的机器叫“肉鸡” server
2、master会把压测脚本发送到 server上面
3、执行的时候,server上只需要把jmeter-server打开就可以了,不用启动jmeter
4、结束后,server会把压测数据回传给master,然后master汇总输出报告