1.JMeter整体简介

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,来自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。
Apache jmeter 可以用于对静态的和动态的资源(文件,Servlet,Perl脚本,java 对象,数据库和查询,FTP服务器等等)的性能进行测试。它可以用于对服务器、网络或对象模拟繁重的负载来测试它们的强度或分析不同压力类型下的整体性能。你可以使用它做性能的图形分析或在大并发负载测试你的服务器/脚本/对象。

   

2.什么是压力测试

压力测试,就是被测试的系统,在一定的访问压力下,看程序运行是否稳定/服务器运行是否稳定(资源占用情况);比如: 2000个用户同时到一个购物网站购物,这些用户打开页面的速度是否会变慢,或者网站是否会奔溃。

3.做压力测试的步骤

1. 写脚本 或者录制脚本

2. 使用用户自定义参数

3. 场景设计

4. 使用控制器,来控制模拟多少用户

5. 使用监听器, 查看测试结果

4.一个简单的测试流程

4.1.添加线程组

右键左边树中的测试计划,“添 加”--->”线程组”,添加一”线程组”

线程数:一个用户占一个线程,200个线程就是模拟200个用户。

Ramp-Up Period(in seconds): 设置线程需要多长时间全部启动;如果线程数为200 ,准备时长为10 ,那么需要1秒钟启动20个线程。也就是每秒钟启动20个线程。

循环次数: 每个线程发送请求的次数;如果线程数为200 ,循环次数为10 ,那么每个线程发送10次请求。总请求数为200*10=2000 。如果勾选了“永远”,那么所有线程会一直发送请求,直到选择停止运行脚本。

4.2添加取样器(sampler)

右键左边树中的线程组,“添 加”--->”Sampler”,添加一”各种形式的请求”

4.3添加监听器(sampler)

右键左边树中的线程组,“添 加”--->”监听器”,添加一”各种形式的测试结果”(最常用的测试结果为“查看结果树”、“聚合报告”,其中“查看结果树”是用来辅助脚本调试的,)

5.使用badboy录制jemter脚本

jemter脚本一般有两种录制方式:1.使用badboy录制;2.使用代理的方式录制

5.1,使用badboy录制脚本

脚本录制的流程与思路:业务流程->录制工具->脚本制作->性能测试。

badboy主页面

本次展示的流程是登录BugFree,新建并提交bug;步骤:1.在地址栏中输入BugFree的地址,然后在视图区完成“新建并提交bug”操作。

2.点击工具栏中的“红点”button结束脚本的录制

3.点File->Export to JMeter,把刚才得到的脚本导出为Jmeter可识别的jmx格式的文件

5.2,JMeter运行badboy脚本

步骤:1.用jmeter打开jmx文件;效果如下图,其中Step中的步骤是和badboy对应的

2.添加“查看结果树”;目的是辅助完成脚本的调试

JMeter性能测试入门--简单使用的更多相关文章

  1. Jmeter性能测试入门(链接收藏)

    Jmeter性能测试入门: http://www.cnblogs.com/TankXiao/p/4045439.html

  2. 【转载】Jmeter 性能测试入门

    [转载]Jmeter性能测试 入门 Jmeter是一款优秀的开源测试工具, 是每个资深测试工程师,必须掌握的测试工具,熟练使用Jmeter能大大提高工作效率. 熟练使用Jmeter后, 能用Jmete ...

  3. Jmeter性能测试 入门--转载

    转载: Jmeter性能测试 入门 Jmeter是一款优秀的开源测试工具, 是每个资深测试工程师,必须掌握的测试工具,熟练使用Jmeter能大大提高工作效率. 熟练使用Jmeter后, 能用Jmete ...

  4. Jmeter性能测试 入门【转】

    Jmeter性能测试 入门[转] Jmeter是一款优秀的开源测试工具, 是每个资深测试工程师,必须掌握的测试工具,熟练使用Jmeter能大大提高工作效率. 熟练使用Jmeter后, 能用Jmeter ...

  5. Jmeter性能测试入门(转)

    出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html Jmeter性能测试步骤 1. 添加线程组之后,先设置这两项: 2. 添加一个http请求 被测的u ...

  6. jmeter 性能测试入门手册分享

    深思熟虑之下,决定把这份性能测试入门手册分享给大家 最初整理这份教程的是因为自己在学习性能测试的过程中踩过了很多的坑,遇到了 数不清的问题,于是就想着将这些解决的问题全都归拢在一个文档里,方便自己查阅 ...

  7. JMeter性能测试入门--偏重工具的使用

    1.JMeter整体简介 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 ...

  8. Jmeter 快速入门--简单的http压测

    1.添加线程组 打开jmeter主窗口后,选择左侧树形结构里的"测试计划",然后右键选择添加,选择"threads(users)",选择"线程组&qu ...

  9. JMeter性能测试入门-不同类型线程组的使用

    jmeter不同线程组的详解 在做性能测试之前,我们来了解一下JMeter多个不同线程组的应用.首先,JMeter提供了三个基本的线程组,分别为: Thread Group setUp Thread ...

随机推荐

  1. VS2017 打开WebService 提示已经在解决方案中打开了具有该名称的项目

    .net开发.用VS2017工具,打开VS2010创建的WebSevice工程时,提示工程不可用. 重新加载后提示:已经在解决方案中打开了具有该名称的项目. 该问题原因是因为启用了源代码管理工具的问题 ...

  2. Metasploit漏洞扫描

    Metasploit漏洞扫描 漏洞扫描是自动在目标中寻找和发现安全弱点. 漏洞扫描器会在网络上和对方产生大量的流量,会暴露自己的行为过程,如此就不建议你使用漏扫了. 基本的漏洞扫描 我们首先使用net ...

  3. [b0006] Spark 2.0.1 伪分布式搭建练手

    环境: 已经安装好: hadoop 2.6.4  yarn 参考: [b0001] 伪分布式 hadoop 2.6.4 准备: spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz 下载地址:  ...

  4. 连续线性空间排序 起泡排序(bubble sort),归并排序(merge sort)

    连续线性空间排序 起泡排序(bubble sort),归并排序(merge sort) 1,起泡排序(bubble sort),大致有三种算法 基本版,全扫描. 提前终止版,如果发现前区里没有发生交换 ...

  5. CodeForces - 1228D (暴力+思维+乱搞)

    题意 https://vjudge.net/problem/CodeForces-1228D 有一个n个顶点m条边的无向图,在一对顶点中最多有一条边. 设v1,v2是两个不相交的非空子集,当满足以下条 ...

  6. mybatis与hibernate的区别持久层对比【面试题】

    Mybatis技术特点: 好处: 通过直接编写SQL语句,可以直接对SQL进行性能的优化: 学习门槛低,学习成本低.只要有SQL基础,就可以学习mybatis,而且很容易上手: 由于直接编写SQL语句 ...

  7. [C1W2] Neural Networks and Deep Learning - Basics of Neural Network programming

    第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要 ...

  8. 【声明式事务】Spring事务介绍(一)

    事务管理对于企业应用来说是至关重要的,当出现异常情况时,它也可以保证数据的一致性. Spring事务有两种管理方式:编程式事务和声明式事务 编程式事务使用TransactionTemplate或者直接 ...

  9. layui教程---table

    layui.config({ base: "${ctx}/static/js/" }).use(['form', 'layer', 'jquery', 'common','elem ...

  10. Paper | A Pseudo-Blind Convolutional Neural Network for the Reduction of Compression Artifacts

    目录 非盲增强网络结构 训练目标 压缩系数预测子网络 网络结构 根据块QP判决结果得到帧QP预测结果 保持时序连续性 实验 发表在2019年TCSVT. 本文提出了一个兼具 预测压缩系数 和 非盲去压 ...