jmeter从安装到使用

最近，项目需要做接口测试，在python和jmeter之前选择，最终还是选择jmeter，虽然脚本管理及持续集成方面有所不便，但胜在使用简单，调试方便，方便后续做并发压力测试，而且最后的报告统计图表也非常完善。但jmeter许久不用，早已忘记，经过这次应用，把相关的知识又捡了起来，特此记录一下，方便后续查看。


安装

jmeter的安装非常简单，总结起来就两步，去官网下载发布包（前提是要首先安装好jdk1.8以上版本，此处不再说明），配置好本机环境变量，然后，直接用就完了。

具体来说


1.jmeter官网http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi下载发布包，本人取的是binaries版本。下载下来后直接解压。
2.配置环境变量。由于jmeter实际是用java编写的，这里实际上要配置的是java的环境变量。

在桌面，鼠标右键点击“计算机”图标，选择“属性”，点击高级系统设置->高级->环境变量->系统变量，创建JAVA_HOME的系统变量，变量值为jdk的bin文件所在路径，如下图：

在系统变量中，点击Path变量，点击编辑，新增jdk的bin路径%JAVA_HOME%\bin到环境变量中，并上移到最上面，点击确定。如图：

配置classpath变量，新增变量名CLASSPATH，变量值为.;%JAVAHOME%\lib;%JAVAHOME%\lib\tools.jar。（注意最前面有一个.，中间用分号隔开）如图：

点击确定完成环境变量配置，便可打开jmeter安装路径，在bin文件夹下找到jmeter.bat的批处理文件，双击即可打开jmeter使用了。

使用

jmeter的使用足够写一本书，这里只记录此次踩坑或个人觉得特别重要的过程。

对于http应用来说，HTTP Header Manager这个配置元件是一定要有的，配置好http头的各项信息，对于后续应用来说是极大地简化了使用过程。此次我主要配置了Referer、Accept-Language、Accept-Encoding、Accept、User-Agent、token、Content-Type这几项。个人觉得特别重要的是token和content-type。token需要在登陆后使用正则表达式提取出来，然后通过beanshell后置处理器保存为全局变量，再通过HTTP Header Manager中，每次的http头部把token带上。如图：

content-type有3种类型，application/x-www-form-urlencoded、application/json和multipart/form-data。

application/x-www-form-urlencoded是url编码的方式，具体参数格式类似：key1=value1&key2=value2

application/json是json格式的，形式如下：

{

"key1":"value1",

"key2":"value2"

}

multipart/form-data是表单，当既包含上传文件，又包含其他上传参数时，要用这种格式。以这种格式上传，会在每一段加上分隔符，作为边界。

HTTP Request Defaults作为配置元件，也是非常必要的，在这里配置远端服务的IP和端口，以及编码方式等信息，这样在后续的http取样器中，就无须再反复填写IP和端口号。值得注意的是，在高级页签中，有代理服务器的IP和端口设置，这里设置本机的IP:127.0.0.1，端口是默认8888，这样，每次jmeter运行，进行HTTP采样时，通过fiddler等抓包工具，经过合适的配置，便可直接在fiddler中查看抓包信息，方便接口调试。如图：

接下来使用http取样器，进行各个http接口的测试，需要注意的一点时，对于有上传文件的http post请求，需在File Upload页签中设置后文件路径和参数名，其中的参数名为在抓包中的name字段所包含的名称，MIME Type需对应好具体的媒体类型，本次我上传的是二进制流文件，因此对应的MIME Type为application/octet-stream

需要注意，对于除了文件，还需上传其他参数的http请求，参数中如果存在a={……}这样的形式，需在高级选项卡中，选择Implementation中的java方式，若不想在Implementation中选择任何值，则需要对a参数进行URLEncoding，否则接口会报错。

参数化

jmeter的参数化又是一个大课题，我此次用到了CSV Data Set Config，在配置元件中。如下图：

参数说明如下：

Filename:csv文件路径，可以是绝对路径，也可以是jmeter脚本的相对路径。

File encoding:文件编码方式，选择UTF-8。

Variable Names：引用变量名称，以,分隔，后续以此变量名引用。

Ignore first line:是否忽视首行。

Delimiter：分隔符，默认,

Allow quoted data？：是否允许引用数据，默认False

Recycle on EOF?:结束后是否从头开始循环？，选True

Stop thread on EOF?:文件结束后是否停止线程？选False

Sharing mode:共享方式，暂时选择所有线程。

设置完毕后，就可以通过设置好的变量名称，对csv文件中的各参数实行引用了。CSV Data Set Config和UserParameters不同，即便只有一个线程，也可以使用csv文件里面的参数，而用户参数，是针对不同的线程来使用的。

性能监控

做压测时， 除了为每个取样器设置断言的基本操作，对远端机器的性能监控也是一个必要的步骤。本次用到的是2个插件，JMeterPlugins-Standard-1.4.0（pwd：cjqd）、ServerAgent-2.2.1（pwd：pxui）；

解压JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip，将其中\lib\ext\JMeterPlugins-Standard.jar包复制到jmeter安装目录下的\lib\ext下；

重启jmeter，选择监听器，我们可以看到监听器中多了一些东西（这里边就有我们监控要用到的功能），如下图所示：

选择jp@gc-PerfMon Metrics Collector，界面如下所示：

点击“AddRow”按钮新增监控对象，可包含cpu、memory、i/o、swap等许多监控参数，点击“Browse”按钮，选择待写入监控信息的文件名，如不存在，则会自动新建，如已存在，则会询问是否覆盖或续写文件。在非GUI测试时，也可以通过此功能，导入已生成的结果文件（.jtl），通过图表形式查看各监控结果。

配置完监控界面，要真正的监控生效，还需要远端机器上运行一个服务端，用来采集被监控机器的各资源消耗情况。这里用到的是ServerAgent插件。通过前文链接完成下载后，把它拷贝到被检测服务器上，解压，如果是windows的机器，直接运行startAgent.bat文件即可；如果你的服务器是linux，那么需要运行startAgent.sh文件即可（运行方式：找到startAgent.sh文件所在路径，打开终端命令行，保险起见可以先将startAgent.sh设置成可执行文件：chmod 777 startAgent.sh，然后执行命令：./startAgent.sh，这样我们的agent服务就启动了）；

然后，在每次运行jmeter脚本时，便会有远端服务器的资源情况同时被监控。

非GUI运行

最后再补充说明一下非GUI方式运行jmeter的必要参数配置。如果高并发，或者一直盯着jmeter 的GUI界面上的监控图表来看，jmeter很快就会由于内存不足而退出，此时需要用到非GUI运行，即命令行参数运行jmeter，同时保存结果以及生成html报告供查看。

windows

1、cmd打开命令行模式

2、切换到Jmeter安装目录下的bin目录下

3、执行命令：jmeter -n -t jmx文件所在路径 -l jtl文件所在路径 -e -o 结果报告存放文件夹

注意：jmx文件为jmeter的脚本文件，jtl文件为jmeter运行结果存放文件，也可以保存为csv格式，结果报告存放文件夹为最终存放html报告的文件夹，必须事先不存在，否则会提示错误。

各参数释义如下：

在脚本运行过程中，由于无界面，命令窗口会每隔一段时间打印一下当前的运行状态，你会在窗口中看到类似下面的信息：

summary+ 是开始这个时点的报告。

summary= 是总结它之前的报告，呈现出的是当前时点之前总的情况，通常是均值。

最后一个summary=是本次压测总的情况。

jmeter还可以做分布式压测，本次由于压力不大，暂时未做此尝试，等后续有需要再学习试用。

总结

本次由于项目需要，对jmeter做了一个全面的回顾，以及使用技巧上的复习。但是jmeter还有许多高级属性，尤其beanshell的使用，仍然了解非常浅显。还有取样器之间的各种逻辑，也没有涉及到这块的使用。另外，高并发下，对性能瓶颈做出判断和分析，包括对jvm的监控分析，也是欠缺的能力。道阻且长，行则将至。加油！

参考文档：

https://blog.csdn.net/MenofGod/article/details/79009646?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

https://www.cnblogs.com/L-Test/p/9427795.html