(1)在Windows下运行 操作步骤: 1)     有多台电脑,每台电脑上都有jmeter,而且这几台电脑都互相能ping通. 2)     在我的电脑的jmeter的配置文件bin目录下的jmeter.properties里面添加其他电脑的ip. 3)     在其他人的电脑上要启动jmeter-server.bat: 如果有参数化文件,那么要在其他人的电脑的同样位置放一份. 4)     运行: (2)在无图形化界面(Windows\Linux)下运行 没有图形化界面运行. 操作步骤:

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

使用多台机器产生负载的操作步骤如下: (1)在所有期望运行jmeter作为 负载生成器的机器上安装jmeter, 并确定其中一台机器作为 controller ,其他的的机器作为agent .然后运行所有 agent 机器上的jmeter-server 文件(假定使用两台机器192.168.0.100 和192.168.0.101 作为agent) (2)在controller机器的jmeter的bin目录下,找到jmeter.properties 文件,编辑该文件: 查找: remote_ho

当前项目中重构了消息服务,需要对消息服务接口做性能压测,评估消息服务的性能情况 通过和开发对接,目前消息服务是通过dubbo接口对内提供服务,所以才有了这边文章的记录 最初的压测这个dubbo接口有三种思路: 1.第一种就是基于业务,比如注册业务,注册成功后,会发送短信消息到用户手机,通过业务调用消息服务,最容易实现,但是业务瓶颈最大导致测试结果不准 2.第二种是通过将dubbo接口上面做一层包装,提供一个http接口访问dubbo接口,需要提供二次开发,需要时间,而且高并发下,需要部署在tom

JMeter 使用多台机器产生负载的操作步骤如下: 关于linux环境运行jmeter,分布式测试 见 http://www.51testing.com/html/55/383255-847895.html (1)在所有期望运行jmeter作为 负载生成器的机器上安装jmeter, 并确定其中一台机器作为 controller ,其他的的机器作为agent .然后运行所有 agent 机器上的jmeter-server 文件(假定使用两台机器192.168.0.100 和192.168.0.10

环境: jmeter: apache-jmeter-3.3 jdk: 负载生成: 被测机: 一. 多机负载压测: 概述: 1.修改jmeter.properties配置文件 remote_hosts=127.0.0.1 remote_hosts=192.168.1.142:1099,localhost:1099 2.启动 控制端启动:jmeter.bat: 负载生成器启动sever-jmeter.bat 远程启动: 3.出现问题: 负载生成器由于装有虚拟机,导致无法连接:   解决:禁用虚拟网卡

1.添加断言(检查点) 在需要压测的接口下添加--断言--响应断言,取接口响应中包含有的数据即可 检查点HTTP请求-->断言-->响应断言1.名称.注释2.Apply to//作用于哪里(1)主请求和子请求(2)主请求(3)子请求(4)用户使用的变量名3.要测试的响应字段(1)响应文本//以文本的形式(2)响应代码//200(3)响应信息//OK(4)响应头(5)请求头(6)URL样本//断言url里面(7)Document(text)//Document模式(8)忽略状态//不管状态码是多

前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

一.JMeter概述jmeter除了可以做借口测试外,还可以做压力测试:首先介绍jmeter中各个组件在压力测试中扮演的角色 1)线程(Threads(Users))即虚拟用户,线程组里可设置需要模拟的并发用户数.并发时间或并发次数.线程的启动频率. 2)取样器(Sampler) 是性能测试中向服务器发送请求并等待响应的最小单元,每个采样器可以设置不同的属性. 常用的JMeter取样器: HTTP请求.FTP请求.Java请求.JDBC请求.SOAP/XML-RPC请求.Junit请求.JMS请

Jmeter做分布式测试的原因: 测试机器的配置低,对服务器进行压测时,造成不了压力. jmeter并发10000后,测试机就已经卡顿了,而且测试结果有大量失败(忽略了jmeter自身问题=.=|||)~ 此现象又称:Jmeter内存溢出 可以对jmeter的内存进行修改,参考网址:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/7901064.html 由于我用的是jmeter4.0版本,没找到需修改的语句. 猜测改了改,反而导致Jmeter分布式部署出现问题. 依据这个

背景: 当并发量达到一定数量时,单台测试设备不足以支撑,甚至会出现内存溢出等情况,解决这个问题就可用分布式测试,使用多台测试设备来达到更大的用户并发数. 原理: 1.一台设备作为调度机(master),其他设备作为执行机(slave) 2.执行时,调度机会将脚本发送到执行机,执行机收到脚本后开始执行. 3.执行结束后,执行机会将结果回传到调度机,调度机将收集所有执行机结果信息 环境配置: 1.调度机配置: 进入调度机jmeter/bin目录下(eg:apache-jmeter-5.1.1\bin

一.安装配置InfluxDB InfluxDB是GO语言开发的一个开源分布式时序数据库,非常适合存储指标.事件.分析等数据.有人做过mysql和influxDB对比,存储1000万条数据mysql要7分多钟,influxDB只需2分多钟,从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多,influxDB只需0.22秒多.下面介绍安装过程. 1.下载链接:https://portal.influxdata.com/downloads#influxdb 2.安装 InfluxDB是绿色版,

meter.engine.RemoteJMeterEngineImpl: Local IP address=192.168.56.1 不能成功链家到相应的压力机 解决步骤: 1.找到jmeter.bat文件 加入如下脚本  set rmi_host=-Djava.rmi.server.hostname=192.168.3.113set ARGS=%DUMP% %HEAP% %NEW% %SURVIVOR% %TENURING% %PERM% %DDRAW% %rmi_host%  并注释掉 se

第一步:添加websocket sampler组件 可以使用plugins manager进行添加,首先下载plugins manager组件: 下载路径:  https://jmeter-plugins.org/downloads/all/ 下载后保存到jmeter的 lib/ext路径下,然后重新打开jmeter,就能看到这个组件了: 然后在plugins manager 中,搜索websocket组件: 这样就完成了websocket sampler组件的添加: 第二步:使用jmeter进

安装下载 前往官网下载,[地址] 环境 需要java环境,此处略 最好对jmeter配置下环境变量,方便打开,此处略 运行 启动jmeter 进入到bin目录,输入   ./jmeter    启动 启动是会给出提示,不要使用GUI模式进行测试,GUI模式仅用于创建脚本和调试,谨记! 创建脚本 创建线程组 Testplan >> add >> Threads(Users) >> ThreadGroup 添加 JDBC Connection Configuration 且

Support for concurrent thread is basically depends on many factors like OS, free RAM and connections. This is based on my experience If we follow the best practices as follow then we can achieve 350 ~ 500 concurrent users (web based application) and

前提条件,已经安装jmeter并可以运行 1.安装influxdata wget et https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.7.x86_64.rpm sudo yum localinstall influxdb-1.7.7.x86_64.rpm 2.修改influxdb配置 vim /etc/influxdb/influxdb.conf #进入influxdb配置文件,ubuntu默认配置文件地址 在命令模式输入/gr

问题描述:jmeter执行稳定性测试时,因时间过长,导致jtl文件过大,生成html报告过程报内存溢出错误(增加内存配置也不能解决) 使用 jmeter -n -t    test.jmx   -l  res.jtl  -e -o   out_24hourdir  出现文件jtl过大达到6g甚至更高运行24h后解析内存溢出问题 解决办法: 在jmeter的bin目录下找到user.properties,notepad打开 ctl+f 搜索jmeter.reportgenerator.overal

参考文档:https://blog.csdn.net/weixin_39430584/article/details/81508451 ①脚本调通 ②添加并发量和持续时间 ③看服务器指标

很多性能大牛说一台机器的压测其实不准确,于是搜索网上的分布式压测练习了一番 目录 1.环境准备 2.控制机和压测机配置 3.执行分布式压测 1.环境准备 1.1准备一台windows作为控制机(master)(ip:XX.XX.XX.130),2台linux作为负载机(slave)(ip:XX.XX.XX.128)(ip:XX.XX.XX.129) 1.2三台机器都配置同样版本的java和jmeter linux环境变量添加: export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161

JMeter自身带有Master-Slave压测框架,对于并发量不是很高的压力情况下(比如tps低于5000),该方案是可行的,并且使用起来非常方便,只要在配置文件或者命令行工具的参数做一些补充,即可以实现分布式压测,具体请参见JMeter官网操作步骤或者UncleYong的文章 但JMeter的Master-Slave有诸多的缺陷: 1．Master机器的瓶颈,JMeter通过RMI的方式来实现Master-Slave的通信,所有的信息最终都会汇总到主机上,一旦slave机器数量增多,并且sl