普通场景介绍

1.线程数:并发用户数

2.Ramp-Up时间:启动时间(线程数的准备时间),在这个时间点结束时,所有用户都已运行起来

3.循环次数:每个线程数都要运行的次数。永远 和 调度器一起使用,在调度器时间内,所有线程数都一直运行

****************************************************************************************************

安装插件

把从官网下载jmeter-plugins-manager-1.6.jar (1.6是版本号)插件放在bin\ext文件夹下,重启jmeter,可以在菜单栏的选项 -> plugins manager,点击,进入如下页面。

Installed Plugins是已安装了的插件,Available Plugins是可安装的,Upgrades是已安装但可升级的插件,选择插件,点击右下角的按钮进行安装或更新。

在Available Plugins搜索 " jpgc - Standard Set"并安装,安装成功后,可以在右键->添加->线程(用户) 如下图,多了几个选项

负载测试的两种场景

一、jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated) 线程组模拟线程数逐步递增场景

1. This group will start 100 threads:共100个线程

2. First, wait for 0 seconds; Then start 0 threads:  0秒启动0个线程

3.Next, add 10 threads every 30 second, using ramp-up 5 second : 每30秒增加一次线程,即5秒内启动10个线程,并运行30秒

4.Then hold load for 60 seconds:100个线程都启动后运行60秒

5.Finally, stop 5 threads every 1 seconds:每秒停5个线程,100个需要20秒

在这个负载线程组里,除了添加HTTP请求,还有搭配的监听器有

jp@gc - Active Threads Over Time  线程启动状态

jp@gc - Response Time Over Time  响应时间

jp@pc - Transaction per Second  每秒处理事务数

模拟访问某网站的用户递增场景,线程设置保留默认,即前面介绍的,运行后结果如下:

1.如下图,活跃线程趋势,10个线程5秒内启动,然后运行30秒,循环9次,第10次的10个线程启动后,当前即有100个线程,同时运行60秒,然后每秒下线5个线程。

2.如下图,横坐标为运行时间线,纵坐标为响应时间。下图的响应时间不太好看,区间间隔太大,贴近0秒,但突然跳到6秒,对比Active thread (上图)的线程数,在10个用户都启动完并运行30秒的时间内,响应时间突然达到6秒,虽然很快又降下来了,从图的趋势看,该网站在10个用户就有点不稳定了。其实根本原因应该是我网络不稳定的原因导致的,做性能测试不能用WiFi,要连无线,还要跟系统保持在同一网络上,否则数据是很不准的。

行业标准响应时间:0.5秒为最优,1.5秒为可接受,超过2秒性能就很差了。

3.每秒处理事务数,如下图,可以看出有请求是失败的(绿线)。结合响应时间趋势,可以看出响应时间高的时候,处理事务数低,时间低的时候,处理事务数高。能力有限,暂时还看不出其他什么信息

总结:从响应时间趋势图中找到响应时间是1.5秒的运行时间大概在什么时候,找到这个运行时间,对比Active Thread趋势中这个运行时间的线程数是多少,从而得出多少个用户同时使用的性能最佳

行业标准响应时间:0.5秒为最优,1.5秒为可接受,超过2秒性能就很差了。

二、jp@gc - Ultimate Thread Group 模拟阶段性线程递增场景

如下图,,Thread schedule里,一行代表一个阶段,Start Threads Count为启动线程数,Initial Delay为启动时间,Startup time是这个时间内这个阶段的线程数要启动完,Hold load for为线程启动完后持续运行时间,shutdown time是把该阶段所有线程下线。第二阶段的启动时间要晚于等于第一阶段全部结束,以此类推。

运行趋势分析同上面的逐步递增一样分析。

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