(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:

在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如5000+并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持(公司配的联想e450家庭用笔记本一般到1000就会卡死),这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能. 一.Jmeter分布式执行原理: 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为控制机(master),其它机器做为执行机(slaverr). 2.执行时,master会把脚本发送到每台slaver上,slaver 拿到脚本后就开始执行,slaver执行时不需要启动GUI,

JMeter远程分布式联机性能测试   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 apache-jmeter-2.13 Java JDK版本:1.8 1.  JMeter分布式测试简介 当一个JMeter客户端因网络限制等因素,无法模拟足够的用户对服务器施压时,需要用到JMeter分布式测试:用一台控制机,控制多台远程负载机,同时对服务器施压. 2.  配置与实操 步骤1 选定客户端 选择一台本地机器,当作JMeter客户端(控制器),用于控制远程JMeter实例(也叫JMeter 引擎

一. 安装Java 1.1下载JDK 1) Windows安装jdk,下载完成后,双击安装 2) Linux解压:tar -zxvf jdk-8u74-linux-x64.gz 1.2 Java环境变量 1)Windows 变量名:[JAVA_HOME] 变量值:[D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_92][jdk安装路径] 变量名:[path] 变量值:[\;%JAVA_HOME%\bin;] 变量名:[CLASSPATH] 变量值:[.;%JAVA_HOME%\li

在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能. 一.Jmeter分布式执行原理: 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave). 2.执行时,master会把脚本发送到每台slave上,slave 拿到脚本后就开始执行,slave执行时不需要启动GUI,我理解它应该是通过命令行模式执行的. 3.执行完成后,

测试环境 apache-jmeter-2.13 Java JDK版本:1.8 1.  JMeter分布式测试简介 当一个JMeter客户端因网络限制等因素,无法模拟足够的用户对服务器施压时,需要用到JMeter分布式测试:用一台控制机,控制多台远程负载机,同时对服务器施压. 2.  配置与实操 步骤1 选定客户端 选择一台本地机器,当作JMeter客户端(控制器),用于控制远程JMeter实例(也叫JMeter 引擎),即远程负载生成机,并收集来自从这些远程负载机的数据. 在本机上创建并调试脚本

1. 下载jmeter tgz文件   http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 2. 登录linux服务器,创建jmeter目录,rz上传jmeter 3. tar xvf + jmeter tgz文件名 4. 添加jmeter环境变量    vi /etc/profile 增加:JMETER=/data/soft/jmeter/apache-jmeter-3.0   //自己的安装路径CLASSPATH=$CLASSPATH:$JMETER/l

一. 安装Java 1.1下载JDK 1) Windows安装jdk,下载完成后,双击安装 2) Linux解压:tar -zxvf jdk-8u74-linux-x64.gz 1.2 Java环境变量 1)Windows变量名:[JAVA_HOME]变量值:[D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_92][jdk安装路径]变量名:[path]变量值:[\;%JAVA_HOME%\bin;]变量名:[CLASSPATH]变量值:[.;%JAVA_HOME%\lib\dt.j

jmeter命令行运行但是是单节点下的, jmeter底层用java开发,耗内存.cpu,如果项目要求大并发去压测服务端的话,jmeter单节点难以完成大并发的请求,这时就需要对jmeter进行分布式测试: 1:先说说分布式测试原理 处理过程: 一:调度机master启动以后,会拷贝本地的jmx文件分发到远程的slave机器上: 二:slave机器拿到脚本以后启动命令行模式去执行脚本,对于每台slave机器拿到的脚本都是一样的,所以如果jmx脚本为50个线程跑3分钟,那么实际并发就是50*3=1

1.前言 熟练使用jmeter进行性能测试的工程师都知道,jmeter的客户端性能是有点差的.这会导致一个问题,其客户端的性能损耗会干扰到性能测试的结果,而且当线程数/并发大到一定程度时,客户端性能会急速下降,导致整个性能测试过程不可控. 比如说我自己这台啵罗啵罗的工作电脑,启动500线程,基本就卡死了. 因此在进行大压力性能测试时,通常的解决方案是使用分布式无界面测试的办法,将一台客户机的压力分布到数台执行机上,避免jmeter客户端的性能损耗. 下面就来详细阐述一下完成分布式压测的过程. 2

由于Jmeter本身的瓶颈,当需要模拟数以千计的并发用户时,使用单台机器模拟所有的并发用户就有些力不从心,甚至还会引起JAVA内存溢出的错误.要解决这个问题,可以使用分布式测试,运行多台机器运行所谓的Agent来分担JMeter自身的压力,并借此来获取更大的并发用户数,但是需要进行相关的一些修改,具体如下. 1.安装 JMeter,并确定其中一台机器作为 Controller,其他的机器作为 Agent.然后运行所有 Agent 机器上的JMeter-server.bat文件——假定我们使用两台

作为一个测试行业的菜鸟,由于投身于一个小公司,包揽所有的测试.刚开始的功能测试到接口测试,稳定性测试,兼容性测试等,一般由于是小项目所以对于性能有所忽略,也没怎么涉及,公司接了个大项目,后期对于性能上有一定的要求,对于并发用户要求也是比较高的,所以利用项目之间的空隙自学下. 1.java运行环境 说是自学,但是对服务器这些的概念还是很模糊的我,还是得先了解下软件的运行环境,服务器等概念才好下手. 由于正式的环境客户是购买了阿里云的服务器,所以了解了下简单的流程 购买域名--购买服务器(选择操作系

由于Jmeter本身的瓶颈,当需要模拟数以千计的并发用户时,使用单台机器模拟所有的并发用户就有些力不从心,甚至还会引起JAVA内存溢出的错误.要解决这个问题,可以使用分布式测试,运行多台机器运行所谓的Agent来分担JMeter自身的压力,并借此来获取更大的并发用户数,但是需要进行相关的一些修改,具体如下. 1.安装 JMeter,并确定其中一台机器作为 Controller,其他的机器作为 Agent.然后运行所有 Agent 机器上的JMeter-server.bat文件——假定我们使用两台

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

由于Jmeter本身的瓶颈,当需要模拟数以千计的并发用户时,使用单台机器模拟所有的并发用户就有些力不从心,甚至还会引起JAVA内存溢出的错误.要解决这个问题,可以使用分布式测试,运行多台机器运行所谓的Agent来分担JMeter自身的压力,并借此来获取更大的并发用户数,但是需要进行相关的一些修改,具体如下. 1.安装 JMeter,并确定其中一台机器作为 Controller,其他的机器作为 Agent.然后运行所有 Agent 机器上的JMeter-server.bat文件——假定我们使用两台

目录 概述及范围 前提条件 Part 1: Local setup-本地配置 Part 2: Cloud端基础架构--Infrastructure 总结: 原文链接 @ 概述及范围 本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构. 完成所有步骤后,得到的基础结构如下: 在Part 1中,我们将按照所需的步骤进行操作,以创建适合你需求的自定义JMeter Dockerfiles和映像. 然后,在Part 2中,我们将在AWS EC2设置中使用这些元素. 接

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一.分布式HDFS的安装和启动①在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml文件<property> <name>fs.defaultFS</name> <!-- 告知NN在哪个机器,NN使用哪个端口号接收客户端和DN的RPC请求. --> <value>hdfs://mypc:9000</value></property><property> <name>hadoo