1.设置线程数: 表示10秒内启动50个线程, 运行结果如下:10秒内启动了50个线程 2.设置集合点: Number of Simulated Users to Group by:50,表示集合50个线程后再并发(该数值不能大于线程组的最大数字) Timeout in milliseconds:30000,表示集合等待时间为30秒(该时间要大于线程组的启动时间,否则超时后就不再等待,直接并发.) 运行结果

一个性能测试请求负载是基于一个线程组完成的.一个测试计划必须有一个线程组.测试计划添加线程组非常简单.在测试计划右键弹出下拉菜单(添加-->Threads(Users)--->线程组)中选择线程组即可. jmeter中 每个测试计划至少需要包含一个线程组,当然也可以在一个计划中创建多个线程组,那么多个线程组之间又会怎样的顺序执行(串行还是并行)?在测试计划下面多个线程是并行执行的,也就是说这些线程组是同时被初始化并同时执行线程组下的Sampler的. 线程组主要包含三个参数:线程数.准备时长(

添加线程组 (1)thread group(线程组),setup thread group相当于lr初始化“环境”的初始化脚本,teardown thread group相当于lr测试完毕后对应的清除信息的脚本. (2)名称:可以给线程组设置一个命名. 注释:可以对线程组添加备注以标记. 在取样器错误后要执行的动作:就是在错误之后要如何执行,可选继续执行后续的.停止执行等. (3)线程数:即用户数,一个虚拟用户占用一个进程或线程,需要多少用户并发,设置多少虚拟用户数在这里也就是设置多少个线程数.

在使用JMeter进行性能测试时,以下情况经常出现: 1.测试过程中,指定运行的线程数.指定运行循环次数不断改变: 2.访问的目标地址发生改变,端口发生改变,需要改写脚本. 上面的问题在GUI中,直接在脚本上进行修改即可,但很繁琐. 而且性能测试自动化是以非GUI方式运行的,若要修改测试计划非常麻烦. 解决方法: 1.运行线程数 JMeter测试计划在运行Sampler之前先加载配置文件(jmeter.properties,system.properties等),读取属性,所以那么我们可以借助属

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

Nginx设置线程数为整机内核数的俩倍!

jmeter参数化部分参考上一篇 shell参数说明:$1线程数,$2:全部并发数rampup时间,$3:脚本持续运行时间,$4:每次脚本循环持续时间 $5:所以循环持续时间 #!/bin/bash REPORT_TIME=`date '+%Y%m%d%H%M%S'` jmeter_basedir=/Users/lyh/Desktop/dubbo-performance-testing/apache-jmeter-2.13 report_icon=$jmeter_basedir/extras/c

最佳线程数: 性能压测的情况下,起初随着用户数的增加,QPS会上升,当到了一定的阀值之后,用户数量增加QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值我们认为是最佳线程数. 为什么要找最佳线程数 1.过多的线程只会造成,更多的内存开销,更多的CPU开销,但是对提升QPS确毫无帮助 2.找到最佳线程数后通过简单的设置,可以让web系统更加稳定,得到最高,最稳定的QPS输出 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS,响应时间 2.根据公式计算:服务器

1.Tomcat的server.xml中连接器设置如下 <Connector port="8080" maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/taskpoolthread.html task默认对线程的调度是逐步增加的,连续多次运行并发线程,会提高占用的线程数,而等若干秒不运行,线程数又会降低.这样,会影响程序多次运行的效率. 即使使用了TaskCreationOptions.LongRunning参数,依然效率偏低.对于一些固定执行时间的线程,我们可以提高线程池的最小线程数,来显著提高task多线程的效率. ThreadPool.SetMinThreads(10

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

一.需求缘起 Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍. “工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题. 二.共性认知 在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致. 问:工作线程数是不是设置的越大越好? 答:肯定不是的 服务器CPU核数有

jsr232 groovy 脚本获取当前测试的正在活动的线程数 (需要选择 groovy类型, 如果使用beanshell或者javascript,请根据其语法稍作修改即可) import org.apache.jmeter.threads.JMeterContextService log.info(String.valueOf(JMeterContextService.getNumberOfThreads())) if( JMeterContextService.getNumberOfThre

Tomcat的server.xml中连接器设置如下 <Connector port="8080" maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="0&

问题 jmeter在运行,但是线程数上不去(本来模型设计了100个总线程,但运行时线程只能上到5,根据图上观察总共也只能运行5个线程) 之前更新了random csv插件 解决办法 查看jmeter.log文件发现 将bzm - Random CSV Data Set Config插件禁用就好了

1. 关于线程组参数 线程组:即一个线程组实例里面包括多个串行的请求或动作.一个线程组的从启动到结束的时间取决于你线程中的步骤数量. 线程数:即用户数,在Ramp-up时间内(包括循环),简单把线程数理解为并发数其实不是很准确,理解为同时在线用户数更好. Ramp-up 时间:决定多长时间启动所有线程,例上图所示如线程数是10,Ramp-up为5秒,那么每秒启动2个线程请求发出去. 循环次数:如上图循环次数为2,那么问题来了,第二次循环是什么时候开始的呢. 先说结论,第二次循环基础在第一次启动时

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度

本文前半部分结论存在严重错误,请看最后2015-1-20更新部分. 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000&q