Jmeter-根据负载计算并发用户实际案例

业务场景

假设公司领导现在给你分配了一个性能测试需求如下：

1：公司有1000人在上班时间段会登录平台进行打卡操作，可能会登录打卡多次
2：业务高峰时间段在8:00-8:30，半小时
3：需要保证90%用户的响应时间在1s以内
4：保证在半小时内支撑5000笔打卡业务完成，同时90%业务时间不超过1s，半小时内最大系统并发数能达到多少？每秒最大用户并发能达到多少？

我们拿到需求首先进行需求分析--》模型构架&用例设计--》编写脚本--》执行脚本（结合实际应用场景调试脚本）--》分析结果

1.需求分析

a，1000人打卡持续30分钟，可以得出每秒打卡人数=1000/（30*60）=0.56，也就是2s一个人打卡

b，5000笔打卡业务30分钟内，可以得出每秒打卡次数=5000/(30*60)=2.77，也就是1s 事务数2.77

综上，每2s一个用户打卡，每秒打卡3次，即30分钟内满足tps=3

我们可以通过上面分析的进行一个计算，粗略算出一个并发数（注：实际场景中还需考虑用户的思考时间，输入信息的时间）

我们可以单独配置登录和打卡接口，获取各接口请求时间 ，可以得出用户登录打卡一次需要时间=登录（317ms)+打卡(976ms)=1293ms，则1s循环次数=1000/1293=0.77次，30分钟循环次数=0.77*30*60=1386次

5000笔打卡，5000/1386=3.6个线程数，为保证半小时内支撑超过5000笔打卡，则我们可以设置线程数=4

实际的业务场景中还需要考虑用户输入用户名密码的时间，用户思考时间，打卡加载时间等，我们可以加定时器

2.模型构建&用例设计

这种需求是典型的通过负载获取并发，我们需要设计下业务场景

模型构建

登录业务流程

步骤1：用户访问登录页

步骤2：用户输入用户名，密码点击登录，跳转至首页

步骤3：点击退出，返回至登录页

考勤打卡业务流程

步骤1：用户访问登录页

步骤2：用户输入用户名，密码点击登录，跳转至首页

步骤3：点击考勤，进入打卡界面

步骤4：点击打卡，跳至考勤列表页

步骤5：点击退出，返回至登录页

场景用例设计

场景设计

性能测试过程中，首先应该设计测试场景，然后针对场景设计脚本。为了真实反映被测对象的性能问题，需要尽可能模拟出被测对象可能发生瓶颈的业务场景。然后设计针对业务的测试场景。

常用测试场景的类型

性能测试通常有几种常用测试场景：单业务基准测试、单业务压力测试、单业务负载测试、综合业务基准测试、综合业务压力测试、综合业务负载测试。
归属为 4 种测试类型：基准测试、压力测试、负载测试
1）基准测试
测试某个具体业务是否满足系统设计 or 用户期望的性能指标。
如期望登录接口支持 500 个用户并发登录，同时响应时间不超过需求值。满足则认为基准测试完成，否则失败。基准测试过程中，性能指标的任何一项均需成功，才认为基准测试完成。基准测试可分为并发基准、业务量基准，其目的都在于验证是否满足预期目标设定。

2）压力测试
测试某个具体业务在最大负载下，持续服务的时长，以此验证被测业务的稳定性

压力测试过程中所设计的负载，是以系统基准测试为标准，如登录接口最大并发为 500 个并发，则压力测试的负载设为 500 个。通过运行时长的变化，验证服务器在系统最大负载下持续服务的能力。

3）负载测试
测试某个具体业务能够承受的最大负载，验证被测业务能够承受的最大负载数
如系统基准测试最大并发为 500 个，则通过多次测试，逐步加大负载，最终获得被测业务的最佳负载。在最佳负载下，系统需要满足各项性能指标。
确定本次性能测试的场景主要有下面 4 个场景：

①登录并发基准测试
②登录业务量基准测试
③考勤并发基准测试
④考勤业务量基准测试

接下来我们模拟真实场景来验证并发数

登录打卡流程耗时=345*5=1725ms

加了事务后得到登录打卡耗时=1397ms

实际情况，还需要考虑以下情形的思考时间，如：

用户输入用户名、密码：5s；

打开考勤后等待时间：2s；

用定时器模拟思考时间；

则登录打卡总耗时=1.397+5+2=8.397s

30分钟可执行次数=30*60/8.397=214.3

需要5000次打卡，则实际需要线程数=5000/214.3=23.3，保证打卡数超过5000，则取线程数为24，所以线程数=5000/(60*T/t) =5000*[t/(60*T)]

由此可以得出：Thread = BC*[t/(60*T)]，

BC---业务数/业务量  当前BC=5000

t---单用户单次业务消耗时间，尽可能模拟用户真实操作，当前t=8.397s

T---考察时间，当前T=30分钟

Thread---这里计算的是需要的线程数，事实上这个公式计算的是单位时间平均并发数。就是单位时间内有多少用户或者线程并发向服务端发起请求；

假如登录打卡业务场景，计算的是24.

在jmeter中表示需要系统平均需要24个线程同时发起请求才能在对应的时间段内支撑对应的业务量；

在真实的用户场景中，则表示平均每秒最大支撑24个用户同时发起请求才能在对应的时间段内支撑对应的业务量；

这个计算的是平均并发

对应的峰值并发：Thread_Max = Thread + 3*Thread

如果平均并发是24的话，那么Thread_Max = 24 + 3*根号24 = 38.7，每秒的并发用户峰值大约是39；