1、jmeter插件

https://blog.csdn.net/weixin_39430584/article/details/80947093

http://www.doc88.com/p-2148115301898.html

3、结果分析
https://blog.csdn.net/x83853684/article/details/80403190

4、jmeter 内存溢出 解决方案 ---bin / jmeter.bat 修改配置文件
https://www.cnblogs.com/sunshine2016/p/6647142.html

通过逐步增加线程数,观察平均响应时间和TPS,随着线程数的增加,TPS很难上升,平均响应时间明显增加的情况下,基本可以说明已经达到压力机的瓶颈,记下此时的线程数,在压测时,单台压力机最大线程数不宜超过该线程数,否则压测结果中,TPS和平均响应时间不准,压测结果不准确。

---https://www.jianshu.com/p/3cc4dd32a89a

1)Error%:确认是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内;

2)Throughput:吞吐量每秒请求的数大于并发数,则可以慢慢的往上面增加;若在压测的机器性能很好的情况下,出现吞吐量小于并发数,说明并发数不能再增加了,可以慢慢的往下减,找到最佳的并发数;

3)压测结束,登陆相应的web服务器查看CPU等性能指标,进行数据的分析;

4)最大的tps:不断的增加并发数,加到tps达到一定值开始出现下降,那么那个值就是最大的tps。

5)最大的并发数:最大的并发数和最大的tps是不同的概率,一般不断增加并发数,达到一个值后,服务器出现请求超时,则可认为该值为最大的并发数。

6)压测过程出现性能瓶颈,若压力机任务管理器查看到的cpu、网络和cpu都正常,未达到90%以上,则可以说明服务器有问题,压力机没有问题。

7)影响性能考虑点包括:数据库、应用程序、中间件(tomact、Nginx)、网络和操作系统等方面

性能测试的分析方法-----------

  自底向上:通过监控硬件及操作系统性能指标(CPU、内存、磁盘、网络等硬件资源的性能)来分析性能问题(配置、程序等)。因为用户请求最终是由计算机硬件设备来完成的。

  自顶向下:通过生成负载来观察被测试的系统性能,比如响应时间、吞吐量,然后从请求起点由外及里一层一层分析。

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