使用JMeter对网站并发性测试

目录结构：

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1. 1. 下载JMeter
2. 2. 启动JMeter
1. 1) 建立线程。
2. 2) 设置请求服务器、压力链接等信息
3. 3) 查看运行结果
3. 3，分析数据

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\root\Desktop\apache-jmeter-2.9\test.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:\Users\wukong\Desktop\test.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